基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法研究
工业机器人运动学参数标定及误差补偿研究
摘要工业6轴机器人属于多关节串联机构，由于生产、制造及装配过程存在的误差导致其绝对定位精度较差，难以满足要求越来越精确的作业场景，为此需要对工业机器人的误差进行补偿，使机器人的实际到达位置与理想到达位置一致。
本文针对影响机器人定位精度的运动学的几何参数误差与非几何参数误差，提出了两级误差补偿方案，即首先补偿运动学几何参数误差，之后在关节空间建立网格来补偿非几何参数误差，最后通过实验验证了上述方案能有效提升机器人绝对定位精度。
本文完成的主要工作有：（1）机器人的运动学基础和误差分析：以HSR-JR605型机器人为例建立了运动学DH模型，并求解了机器人运动学正解。
将影响机器人定位精度的误差分为运动学几何参数误差和非几何参数误差，针对两类误差因素提出进行前后两级分层误差补偿的实验方案。
（2）运动学几何参数误差标定：首先对几何参数误差的来源进行了分析，之后介绍了运动学几何参数误差标定的主要流程，包括建立位置误差模型、测量、参数辨识及误差补偿。
针对影响机器人模型参数辨识稳定性的雅克比矩阵条件数提出了一种位姿优化策略，并编写了适用于华数其他型号机器人的位姿优化MATLAB-GUI程序。
为验证雅克比矩阵条件数对参数辨识结果的影响，在MATLAB上编写运动学参数误差标定仿真程序，并进行了两组不同姿态（一组优化姿态和一组未优化姿态）仿真对比实验，实验结果显示优化姿态下的标定补偿结果明显优于未优化的姿态补偿结果。
（3）非几何参数误差的关节空间网格化误差标定：研究发现只对机器人的运动学几何参数误差进行补偿是不足的，机器人的非几何参数对机器人的定位精度的影响同样不容忽视，但由于非几何参数误差来源因素众多且彼此之间耦合严重，难于进行独立建模分析，因此使用在关节空间内建立网格的非几何参数误差的补偿措施，介绍了关节空间网格化误差补偿的原理、网格划分策略及补偿方法。
（4）实验验证：选择用激光追踪仪为测量仪器，以HSR-JR605机器人为实验对象，设计实验方案，对机器人标定的两级标定方案进行了实验验证，即先进行运动学几何参数标定实验，并在此基础上进行了关节空间网格化的非几何参数误差标定实验。
机器视觉算法的精度评估及误差修正研究
机器视觉算法的精度评估及误差修正研究近年来，随着机器学习和人工智能技术的快速发展，机器视觉算法在图像识别、物体检测和目标跟踪等领域得到了广泛应用。
然而，在实际应用中，机器视觉算法的精度评估及误差修正成为了关注的重点。
机器视觉算法的精度评估是指对算法的准确性、鲁棒性和稳定性进行定量分析的过程。
它是评估算法实用性和可靠性的重要手段，能够为算法的改进提供实际依据。
首先，对于机器视觉算法的精度评估，我们需要明确评估的指标。
常见的指标包括准确度、召回率、精确度和F1值等。
准确度是指模型正确分类的比例，召回率是指模型正确找到正样本的比例，精确度是指模型正确分类为正样本的比例，F1值综合考虑了召回率和精确度。
根据不同的应用场景和任务需求，选择合适的评价指标进行精度评估是非常重要的。
其次，我们需要确定评估的数据集。
数据集的质量和多样性对于评估结果的影响很大。
将算法应用于真实场景中采集的数据，可以更好地评估算法的性能。
此外，数据集应包含具有挑战性的样本，以模拟真实世界中的复杂情况。
另外，为了避免过拟合，我们可以采用交叉验证或留出法等方法进行数据集划分，以保证评估结果的可靠性。
然后，我们需要选择适当的评估方法和算法。
对于图像分类和物体检测等任务，可以使用混淆矩阵和ROC曲线进行评估。
混淆矩阵可以直观地展示分类结果的准确性，ROC曲线则可以刻画分类器在不同阈值下的性能。
对于目标跟踪等任务，可以使用IoU（Intersection over Union）和精确度-召回率曲线进行评估。
IoU可以衡量目标与算法检测结果的重叠度，精确度-召回率曲线则可以全面评估目标跟踪的准确性和鲁棒性。
精度评估的结果可能会展示出算法的误差和不足之处。
为了修正这些误差，我们可以采用一系列的方法和技术。
首先，我们可以尝试改进算法的特征提取和表示方法。
通过设计更好的特征提取器或学习更有判别性的特征，可以提升算法的表征能力和准确度。
其次，可以考虑引入更多的训练数据或进行数据增强，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。
工业机器人运动学标定及误差分析研究
工业机器人运动学标定及误差分析研究工业机器人是现代制造业中不可或缺的重要设备之一，它可以实现各种复杂的工业生产操作。
而工业机器人的运动学标定和误差分析则是确保机器人准确运动和定位的关键技术之一、本文将对工业机器人运动学标定及误差分析进行研究。
首先，我们需要明确工业机器人的运动学模型。
工业机器人的运动学模型是描述机器人运动学特征的数学模型，包括机器人末端执行器在空间坐标系中的位置和姿态。
机器人的运动学模型可以通过机器人臂的几何参数和关节参数进行建立。
接下来，我们需要进行工业机器人的运动学标定。
运动学标定是指通过实验测量，获得机器人运动学参数的过程。
具体步骤包括：1.确定运动学标定系统：选择适当的标定系统是进行运动学标定的首要任务。
常用的运动学标定系统包括激光测距仪、相机视觉系统等。
2.收集标定数据：通过标定系统对机器人执行器进行测量，获取机器人的位置和姿态数据。
标定数据可以通过移动机器人执行器，并记录其位置和姿态来获取。
3.进行标定参数计算：根据标定数据，通过数学运算方法计算机器人运动学参数。
计算方法可以采用最小二乘法等。
4.检验标定结果：将计算得到的运动学参数应用于机器人中，验证其是否能够准确描述机器人的运动学特性。
在进行工业机器人运动学标定的过程中，需要注意以下几点：1.标定精度要求：根据具体需求，确定工业机器人的运动学标定精度。
标定精度要求越高，则标定过程中需要收集的数据越多。
2.标定环境准备：保证标定环境的准确度和稳定性。
避免干扰因素对机器人运动学参数的影响。
3.标定数据处理：在收集标定数据后，需要对数据进行处理，去除异常值和噪声，以提高标定结果的准确性。
4.标定误差分析：对标定结果进行误差分析，评估标定精度。
常见的误差包括位置误差、姿态误差等。
1.关节间隙误差：机器人的关节存在间隙，会导致机器人运动学参数的偏差。
因此需要对机器人关节间隙进行误差分析，以减小误差对机器人定位的影响。
2.传动误差：机器人关节传动装置存在误差，如传动精度和传动回差等。
基于机器视觉的工业机器人定位系统研究
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2020年第14期·69·文章编号：2095－6835（2020）14－0069－02基于机器视觉的工业机器人定位系统研究曹诚诚（南京理工大学泰州科技学院，江苏泰州225300）摘要：当前工厂对智能设备的制造要求逐渐提升，同时机器视觉技术的的发展对于高精度的定位性能要求较高，并逐渐向机器人领域拓展。
基于机器视觉技术，通过概述工业机器人定位系统组成，围绕动作过程等方面探究工业机器人定位系统的具体内容，进而将定位信息向机器人控制器进行传输，完成定位任务。
关键词：机器视觉；工业机器人；定位系统；定位抓取技术中图分类号：TP242.2文献标识码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2020.14.025工业机器人是制造业的高端制造设备，对于稳定性、定位精准度的要求较高，因此需要借助机器视觉技术处理图像，通过工业相机实现引导定位和模式识别等操作，快速获取物体的质心和边界，满足工业机器人系统运行的自定位需求，缩短其期望位置和末端位置间的差距，进而促进机器视觉技术的创新和发展。
1定位系统组成依托机器视觉的机器人定位系统包含摄像机系统和控制系统，其中摄像机系统中包括计算机（具有图像采集卡）、摄像机，主要收集视觉图像，并应用机器视觉算法。
控制系统包含控制箱和计算机，对计算机末端具体位置完成控制。
工作区利用CCD 摄像机进行拍摄，并使用计算机识别图像，得到跟踪特征，完成数据的计算和识别，借助逆运动学方式获取机器人每一位置的误差，再对高精度末端执行模块进行控制，科学调整机器人的位置和位姿。
2工作原理机器人系统较为复杂，其中包含工业计算机、伺服电机、伺服控制器等部件，借助“人类引导思想”工艺，对人类的行为习惯、肢体动作、决策方式、表达模式进行展示和控制[1]。
依托机器视觉技术的机器人定位系统工作原理包含以下内容。
工业机器人绝对定位误差补偿方法
工业机器人绝对定位误差补偿方法摘要：随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，现场环境下工业机器人连续作业运行容易导致定位漂移问题，利用外部高精度测量系统获取其末端执行器精确三维位置信息是机器人绝对定位误差的有效补偿方式。
针对误差补偿三维测量高效率、高精度、高适应性要求，提出了一种基于工作空间测量定位系统的工业机器人精度补偿方法。
利用测量定位系统的动态特性，设计了针对机器人工作轨迹空间的网格划分策略，根据定位误差实际分布情况调整网格边长，通过采集网格节点绝对定位误差矢量值，研究了反距离加权算法以完成轨迹关键节点定位误差矢量的插值计算，最终完成末端执行器绝对定位误差补偿。
试验结果表明，所研究方法实时性好、效率高，安装20kg负载补偿后机器人绝对定位误差平均值由1.36mm降为0.19mm，提升了约86%，能够显著改善工业机器人现场作业精度。
关键词：工业机器人；误差补偿；网格划分引言随着工业机器人智能控制技术的发展，需要构建工业机器人的输出稳定性控制模型，结合工业机器人的位姿补偿和误差定位的方法，进行工业机器人的控制稳定性设计，提高工业机器人的空间三维定位和控制能力，相关的工业机器人定位方法研究在工业机器人的输出定位控制中具有重要意义。
在进行工业机器人的定位控制中，需要结合工业机器人的定位参数分布，进行控制稳定性测试，结合三维空间定位的方法，提高工业机器人的输出稳定性和自适应性，研究工业机器人的空间定位误差补偿方法，在提高工业机器人的稳定性方面意义重大，相关的工业机器人定位误差补偿方法研究受到人们极大的重视。
1机器人介绍本文研究对象LR20型工业机器人为安徽零点精密机械有限公司自主研发并量产的通用工业机器人，重复定位精度达到士0.05mm,LR20型工业机器人本体自重仅230kg，结构紧凑能够满足轻量化要求，防护等级达到IP65。
该机器人采用管线内置技术，保证了不受外部恶劣环境的干扰，但对内部空间的布局和管线磨损等方面的要求较高;同时该机器人可以满足地面与悬吊两种安装方式。
基于视觉的并联机器人位姿检测方法研究
研究内容与方法
研究内容
本研究旨在研究基于视觉的并联机器人位姿检测方法，解决现有位姿检测方法的 问题，提高机器人的运动精度和稳定性。具体研究内容包括：视觉系统的设计与 优化、图像处理与位姿解算算法的开发、实验平台的搭建与测试等。
研究方法
本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先设计并优化视觉系统，然后 开发图像处理与位姿解算算法，最后搭建实验平台进行测试和验证。同时，将采 用文献综述和实验对比等方法，对研究成果进行全进一步探索深度学习、 强化学习等先进技术在并联机器人位 姿检测中的应用，提高检测的精度和
自动化程度。
应用前景与展望
基于视觉的并联机器人位姿检测方法具有广泛的应用前景 ，可用于工业自动化、航空航天、医疗等领域。
随着计算机视觉技术和机器人技术的不断发展，该方法有 望在更多应用场景中得到推广和应用，为智能制造、智慧 医疗等领域的发展提供有力支持。
图像获取与处理
图像获取
使用相机拍摄目标物体的图像，获取原始图像数据。
图像处理
对获取的原始图像进行预处理，如滤波、去噪、增强等操作，以提高图像的质量和清晰度，为后续的 特征提取和匹配提供更好的基础。
特征提取与匹配
特征提取
从预处理后的图像中提取出目标物体的特 征信息，如边缘、角点、纹理等，这些特 征信息可以有效地描述目标物体的形状和 位置。
THANKS
感谢观看
特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等，这些方法可以提取出图像中的关键点及 其描述子。
匹配过程通常采用最近邻匹配或最小二乘法等算法实现。
基于深度学习的位姿检测算法
01
基于深度学习的位姿检测算法 是利用深度神经网络对图像进 行学习，从而直接估计机器人 位姿的方法。
基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法研究的开题报告
基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法研究的开题报告一、研究背景在工业生产中，机器人已经成为一种不可缺少的设备。
机器人的精度与稳定性对生产效率与品质有着非常重要的影响。
然而，在生产现场中，受到环境、操作与机器自身的因素，机器人的位姿误差常常不可避免。
如果不进行修正，这种位姿误差就会对产品的质量产生影响，甚至导致生产线停产，增加生产成本。
基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法就是一种有效纠正机器人位姿误差的方法。
它可以通过对机器人的视野范围内的参考物体进行图像处理与分析，来实现机器人位姿的标定与补偿。
目前，国内外已经有很多研究者对基于机器视觉的机器人位姿误差的标定与补偿方法进行了研究。
但是由于生产环境的多样性与机器人自身的特性不同，现有方法在实际应用中还存在不足，需要进一步研究优化。
二、研究目标本研究的主要目标是开发一种基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法，并设计相应的算法实现。
通过实验验证，来分析该方法的准确性与可行性，并与现有方法进行比较，为工业生产提供更加精确与稳定的机器人位姿纠正方案。
三、研究内容1. 研究机器人位姿误差的标定方法，包括标定板的设计与制作、标定点的选择及标定参数的计算等。
2. 研究机器视觉技术的应用方法，包括相机的参数标定、三维重建与姿态估计等技术。
3. 设计基于机器视觉的机器人位姿误差补偿算法，包括根据视觉信息判断机器人姿态、计算补偿量以及控制机器人执行补偿等步骤。
4. 进行实验验证，通过对标定板的拍摄与分析来计算机器人的姿态误差，并通过实验数据来验证算法的准确性与可行性。
四、研究意义通过本研究，可以发现与改进现有机器人位姿误差标定与补偿方法的不足，使之更加适用于实际生产环境中，提供更加精确、可靠的机器人位姿修正方案。
在实际生产过程中，可以提高生产效率和产品质量，节约生产成本，增强企业的竞争力。
同时，该方法的研究还可以推动机器视觉技术在工业自动化生产中的应用，拓展机器人技术的研究领域。
工业机器人编程技巧与误差分析
工业机器人编程技巧与误差分析工业机器人是现代制造业中的重要设备，在生产线上扮演着关键的角色。
工业机器人编程是确保机器人正常运行、完成各项生产任务的重要环节。
本文将介绍一些工业机器人编程的技巧，并分析常见的误差问题及其解决方案。
一、工业机器人编程技巧1. 合理的姿态选择：在编程过程中，选择合适的机器人姿态对于实现任务的精确性和效率至关重要。
合理的姿态选择可以避免机器人在操作过程中发生碰撞或增加误差。
在进行工业机器人编程时，需要根据具体任务的要求，确定机器人的姿态，包括机器人的位置、角度和方向等。
同时，还需要考虑到机器人的动作范围和工作环境的限制，以确保机器人能够顺利完成任务。
2. 路径规划：路径规划是工业机器人编程中的关键步骤。
通过合理地规划机器人的运动轨迹，可以减少机器人运动路径的长度，提高编程效率。
路径规划还可以避免机器人在运动过程中发生碰撞或碰撞风险，从而确保生产过程的安全性。
在路径规划过程中，可以使用各种算法和方法，例如最短路径算法、曲线拟合算法和直线插补算法等。
选择合适的路径规划算法可以提高机器人的精确性和运动效率。
3. 多点编程：多点编程是一种常用的工业机器人编程技巧，可以使机器人按照预定的路线依次执行各个任务点，从而提高生产效率。
在多点编程中，需要依次指定机器人的目标位置，并确定各个点之间的路径和运动方式。
多点编程可以通过机器人编程软件实现，通过添加和编辑任务点，可以灵活地进行生产任务的调整和管理。
4. 动作组编程：动作组编程是工业机器人编程的一种重要技巧，可以使机器人完成复杂的运动任务。
在动作组编程中，需要将不同的动作和运动组合在一起，形成一个完整的运动序列，并确保各个动作之间的协调和同步。
动作组编程可以增加机器人的灵活性和生产能力，适用于一些复杂的装配、喷涂和搬运等任务。
二、工业机器人误差分析及解决方案1. 位置误差：位置误差是工业机器人运动过程中常见的误差之一。
位置误差可能由于机器人位置检测的不准确性或机械结构的松动等原因导致。
基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划
基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划机器视觉技术在工业领域的应用越来越广泛，尤其是在工业机器人的视觉定位和路径规划中起到了关键作用。
本文将从机器视觉的基本原理出发，探讨基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划的关键技术和应用场景。
一、机器视觉的基本原理机器视觉是模仿人类视觉系统的一种技术，通过摄像头、图像处理算法和智能控制系统实现对物体的识别、定位和测量。
其基本原理是通过感光传感器将光线转化为电信号，经过图像处理算法进行特征提取和模式识别，最终实现对物体的定位和测量。
二、视觉定位的关键技术1. 特征提取和匹配：机器视觉系统需要提取出物体的特征点，并通过特征点的匹配来进行定位。
常用的特征点包括边缘、角点、斑点等，通过匹配这些特征点的位置和描述子，可以得到物体在图像中的位置和姿态信息。
2. 相机标定：相机标定是一项重要的前期工作，通过确定相机的内外参数，可以消除图像失真和畸变，提高定位的精度。
3. 姿态估计：根据物体的特征点，可以估计出物体的姿态，包括平移和旋转变换，进而确定物体在三维空间中的位置。
4. 运动估计：利用多帧图像的信息，可以估计物体的运动轨迹，从而实现对物体的跟踪和定位。
三、路径规划的关键技术1. 场景建模：通过对工作环境进行三维重构和场景建模，可以获取到工作空间中各个物体的几何形状和位置信息，为路径规划提供基础数据。
2. 障碍物检测与避障：通过机器视觉技术对工作环境进行实时监测和分析，可以检测到目标物体以外的障碍物，并通过路径规划算法避开这些障碍物，保证机器人的安全运行。
3. 路径优化和规划：根据工作任务的需求和机器人的运动能力，通过路径规划算法生成机器人的运动轨迹，使得机器人能够高效、准确地到达目标位置。
4. 运动控制：通过控制机械臂和底盘的运动，使机器人按照规划的路径进行移动，实现对工作任务的自动化完成。
四、基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划的应用场景1. 零件定位与装配：通过机器视觉系统对零件进行定位和识别，可以实现对零件的自动装配和拼装，提高生产效率和产品质量。
机器人的导航与定位误差修正方法
机器人的导航与定位误差修正方法机器人的导航与定位是机器人技术中的重要一环，它决定了机器人在实际应用中能否准确地完成任务。
然而，由于各种外界因素的干扰，导航与定位过程中难免会出现误差。
为了提高机器人的导航与定位精度，需要采取相应的误差修正方法。
一、传感器校准与误差补偿在机器人导航与定位中，传感器起到了至关重要的作用。
然而，传感器自身也存在一定的误差。
因此，进行传感器校准和误差补偿是提高导航与定位准确性的关键。
传感器校准可以通过先进的校准算法和标定设备来实现，例如使用专业的标定板对激光传感器进行准确标定。
同时，通过将传感器测得的数据与实际测量结果进行比对，可以计算并补偿传感器的误差，从而提高导航与定位的精度。
二、环境建模和地图更新在机器人导航与定位中，准确的环境建模和地图更新对于修正误差至关重要。
通过对环境进行准确建模，机器人可以更好地规划路径和避障。
同时，随着时间的推移，环境会发生变化，因此需要及时更新地图，以适应不同环境下的导航与定位需求。
基于激光扫描仪的建图算法和SLAM技术可以帮助机器人实时获取环境信息并进行地图更新。
三、多传感器融合利用多传感器融合技术可以提高机器人导航与定位的准确性。
通过将多个传感器（如激光传感器、视觉传感器、惯性测量单元等）的数据进行融合，可以互补各自的优势，并消除各个传感器本身的误差。
传感器融合可以通过滤波算法（如卡尔曼滤波器）或机器学习方法（如神经网络）来实现。
同时，结合地图信息和先验知识，可以进一步提高导航与定位的精度和鲁棒性。
四、闭环控制与路径优化在导航过程中，机器人常常会受到外界干扰或运动误差的影响，导致导航路径偏离预期。
因此，采用闭环控制方法进行误差修正是必要的。
通过实时检测机器人与目标位置之间的实际位置差异，可以及时采取补偿措施，使机器人恢复到预定的导航路径。
此外，路径优化算法可以根据实际场景和导航需求，对机器人的导航路径进行优化，以提高导航的准确性和效率。
工业机器人原点误差分析与补偿江俊林
工业机器人原点误差分析与补偿江俊林发布时间：2023-07-04T05:38:15.916Z 来源：《科技新时代》2023年8期作者：江俊林[导读] 机器人的相对定位精度是工业生产机器人的一个非常重要的特征。
机器人动力学主要参数的标定可以提高相对定位精度，因此在学术界和工业界都进行了大量的科学研究。
校准主要动态参数所需的主要参数包括关节扭转角、关节偏移和曲轴长度，这些参数通常与机器人本身的机械系统有关。
校准后的机器人在制造区运输和安装后，主要参数不会发生太大变化。
然而，在使用机器人的过程中，机器人的起点可能存在误差，这可能会导致许多问题，如上位机软件的基本理论计算模型与实际工业模型不一致、精度降低以及专用工具平面坐标校准中的误差。
身份证号：36012119741108XXXX 摘要：机器人的相对定位精度是工业生产机器人的一个非常重要的特征。
机器人动力学主要参数的标定可以提高相对定位精度，因此在学术界和工业界都进行了大量的科学研究。
校准主要动态参数所需的主要参数包括关节扭转角、关节偏移和曲轴长度，这些参数通常与机器人本身的机械系统有关。
校准后的机器人在制造区运输和安装后，主要参数不会发生太大变化。
然而，在使用机器人的过程中，机器人的起点可能存在误差，这可能会导致许多问题，如上位机软件的基本理论计算模型与实际工业模型不一致、精度降低以及专用工具平面坐标校准中的误差。
关键词：工业机器人；原点误差；补偿措施1工业机器人原点误差产生原因工业生产机器人是一种健身运动致动器，由多个部件和旋转关节串联而成。
它可以根据移动端执行器的指定位置完成所需的工作。
由于安装误差、曲轴和关节的变形、运动对之间的摩擦及其环境温度以及末端负载的变化等各种因素，机器人末端执行器的具体到达位置和基本理论位置之间也会存在一些误差，从而产生机器人的起点误差。
根据各种误差要素的成因，危害机器人相对定位精度的误差要素可分为关节误差要素、几何误差要素和非几何误差要素。
机器人视觉测量中的标定算法研究
机器人视觉测量中的标定算法研究随着科技的不断发展，机器人技术在生产制造和其他领域中应用越来越广泛。
而机器人视觉测量技术作为机器人感知和认知的关键技术之一，为机器人精准运动和高效执行任务提供了可靠的数据支持，被广泛应用于尺寸测量、位移测量、表面形貌测量等领域。
在机器人视觉测量中，标定算法是一项非常重要的技术，其准确性和稳定性直接影响到测量结果的可靠性。
本文将着重探讨机器人视觉测量中的标定算法研究。
一、机器人视觉测量的标定算法概述在机器人视觉测量中，标定算法主要是指通过对机器人测量系统误差进行标定，从而提高测量系统的精度和稳定性的过程。
标定算法的基本原理是通过对机器人测量系统中各不同元素进行几何校正，来达到测量精度的提高。
主要包括相机内参标定、外参标定、手-眼标定等多个方面。
相机内参标定是指对相机本身一些内部参数进行标定，如焦距、像素宽度和高度等。
这是一项相对简单的工作，可通过拍摄标定板等方式来完成。
而相机外参标定则是指确定相机在物体坐标系下的位置和姿态。
在实际应用中，可以通过机械臂移动相机，拍摄标定板等物体角度、位置的组合，从而确定相机位置、姿态和机械臂平移向量等信息。
手-眼标定是指确定机械臂末端相机和机械臂的位姿关系。
通常采用滑动法、SPS法或基于椭圆线拟合的方法。
相比于相机内参和外参标定，手-眼标定更复杂，需要进行更为准确的标定。
二、标定算法的研究现状对于机器人视觉测量中的标定算法，目前国内外已经有了较为成熟的研究成果。
在相机内参标定方面，基于球棒标定板的方法和基于张正友标定法的方法已经得到广泛应用。
实际中，还有一些基于特征点法、基于三维重建法的标定方法与之互补。
在相机外参标定方面，二维模板法、多面体模板法和点法都是基本的相机外参标定方法，此外，还有基于图案标准法的模板法和基于分别放置方法的面积重心法等方法。
在手-眼标定方面，现有的方法主要分为基于运动法的标定、基于估计点法的标定、基于球棒标定法的标定和基于图像几何法的标定等多个方面。
基于机器视觉的工业机器人定位系统
基于机器视觉的工业机器人定位系统廖万辉 李琳（华南理工大学机械与汽车工程学院机器人研究室，广州，510640）【摘 要】建立了一个主动机器视觉定位系统，用于工业机器人对零件工位的精确定位。
采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法，该方法经过阈值和形状判据，识别出物体特征。
经实验验证，该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心，进行数据识别和计算，再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差，满足工业机器人自定位的要求。
【关键词】工业机器人；机器视觉；图像识别；定位Stereo Vision for Tracking and Location System Working on Industrial RobotLiao Wanhui and Li Lin（Robotics Research Laboratory, School of mechanic and auto engineering,South China University of Technology, China, 510640）Abstract: An active stereo vision for tracking and location system is built to work on industrial robot. A method combines area-based matching and the object’s shape to recognize object is proposed. It recognizes based on shape and segmentation. Test result showed that this method can correctly and quickly work out the boundary and centroid of object, the robot then moved to reduce the disparity as soon as possible based on the robot kinematics. It can achieve high rates of tracking and locating.Key words: Industrial robot；Stereo vision；Imaging recognition；Locating文献标识码：B 中图分类号：TP241.引言目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。
机器人的导航与定位误差修正
机器人的导航与定位误差修正随着技术的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
然而，机器人导航与定位时常存在误差，这给机器人的操作和运行带来了一定的困扰。
为了解决这个问题，人们提出了各种方法来修正机器人的导航与定位误差。
本文将探讨一些常见的误差修正方法。
一、基于传感器的误差修正机器人的导航与定位通常依赖于各种传感器，如激光雷达、视觉传感器等。
然而，这些传感器本身也存在一定的误差。
为了修正这些误差，可以采用传感器融合的方法。
即通过将多个传感器的数据进行融合，得到更准确的位置估计。
传感器融合的方法有多种，其中常见的方法是卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波是一种通过对当前位置估计和传感器数据进行加权平均得到更准确的位置估计的方法。
它通过对误差的建模和预测来实现对位置的修正，具有较高的精度和实时性。
此外，还可以利用地图信息来修正机器人的导航与定位误差。
地图信息可以提供给机器人参考，用于纠正传感器数据的误差。
通过比对机器人当前位置和地图上的位置，可以检测并修正导航和定位的误差。
二、基于机器学习的误差修正除了传感器融合的方法，机器学习也可以用于机器人导航与定位误差的修正。
机器学习是一种通过对大量数据进行训练，学习并建立模型来实现任务的方法。
在机器人导航与定位中，可以利用机器学习算法来对误差的模式进行学习和建模，从而实现对误差的修正。
例如，可以使用监督学习方法，通过将机器人的真实位置和传感器数据作为输入，将修正后的位置作为输出标签，训练一个位置修正模型。
这个模型可以根据传感器数据来预测机器人的真实位置，并对导航和定位误差进行修正。
此外，还可以使用强化学习方法来修正误差。
强化学习是一种通过奖励和惩罚来指导智能体学习决策的方法。
在机器人导航与定位中，可以设计一个奖励函数来指导机器人修正误差，并通过与环境的交互来学习最优的修正策略。
三、基于SLAM的误差修正同时进行导航与定位的过程称为同时定位与地图构建（SLAM）。
SLAM不仅可以构建环境地图，还可以对机器人位置进行估计。
工业机器人绝对精度补偿方法
工业机器人绝对精度补偿方法
1. 嘿，你知道吗？给工业机器人的绝对精度做补偿有一种超简单的办法哦！就像给它打了一针“精准剂”。
比如我们给机器人设定装配零件任务，发现老是有偏差，这时候就可以用这个方法来调整，让它能分毫不差地完成工作，是不是超级厉害？
2. 哇塞，有一种补偿方法真的能让工业机器人的精度大幅提升啊！这就好比给机器人戴上了一副“清晰眼镜”，一下子看清了自己的任务。
就像在生产线上，机器人能准确无误地抓取和放置物品，绝非一般！
3. 哎呀呀，你们知道那个超棒的工业机器人绝对精度补偿方法吗？就像是给机器人的大脑来了一次“升级”！比如说在焊接的时候，以前可能会有点歪歪扭扭，用了这个方法后，那焊接线条简直完美笔直，太神奇啦！
4. 嘿呀！有一种方式能让工业机器人的精度变得超牛的哦！就像给它开了个“精度特训班”。
好比机器人在切割操作中，原本会有误差，现在却能像大师一样精确切割，这也太强了吧！
5. 哇哦，有个工业机器人绝对精度补偿方法真的超厉害哟！仿佛是给它注入了“神力”。
想想看，机器人在搬运重物时，以前可能摇摇晃晃的，现在却稳如泰山，这种变化怎能不让人惊叹！
6. 哈哈，告诉你们一个超赞的补偿办法能让工业机器人超厉害哦！就好像给它穿上了“超级战甲”。
比如在复杂的装配流程中，机器人能轻松应对各种难题，精确无比，这可太牛啦！
7. 哎呀，真的有个超有效的工业机器人绝对精度补偿方法呢！感觉就像给机器人配备了一个“精度魔法棒”。
就像它在进行高精度打磨时，以前可能会有些瑕疵，现在却能达到完美的效果，你说神不神！我的观点结论就是：这些补偿方法真的能让工业机器人发挥出巨大的潜力，为工业生产带来质的飞跃！。
基于机器视觉的工件识别与定位算法
基于机器视觉的工件识别与定位算法
基于机器视觉的工件识别与定位算法
随着机器人产业的发展,越来越多的机器人参与到工业生产当中,当前的工
业机器人通常为示教-再现型,可处理任务单一,导致实际应用十分有限。
而近年来由于视觉传感器的成本降低、更加灵活、信息丰富,被广泛应用在机器人的感知系统上。
为了使机器人完成多样的任务,感知外部环境,本文研究了应用于工业机器人系统中的工件识别与定位技术,主要工作如下:首先,对基于视觉的工件识别与定位研究背景和意义进行介绍,对目标的视觉识别方法、目标的视觉位姿测量方法的研究现状进行了综述,说明了上述研究方向目前存在的主要问题和挑战。
第二,阐述了针孔相机模型和双目立体视觉模型,和双目立体视觉中常用的特征匹配约束;研究了当前常用的相机内外参数标定方法和双目立体视觉系统标定方法,并进行了标定实验和结果分析。
第三,介绍了模板匹配的工作原理和常见的几种类型,并进行了实验对比,分析了几种算法的运算效率和抗干扰性;然后论述了使用基于形状特征的模板匹配算法用于扁平工件的识别与定位的可行性;研究了基于形状特征的模板匹配算法,并在运算方法和搜索策略两方面优化,提高算法的运算效率,并进行了对照实验
和结果分析。
最后,针对立体工件的识别与测量难点,设计了一种基于双目视觉的立体工件识别定位算法;分析了使用双目视觉的误差来源,论证了外部参数误差
对轮廓的重建精度影响,并根据此分析,提出了一种基于最优投影平面的平面特
征轮廓位姿测量算法,对算法进行了说明;通过仿真实验和真实实验证明了论证
的正确性和算法的优越性。
工业机器人机构误差分析
工业机器人机构误差分析一．机器人误差分析在示教工作条件下，机器人的主要性能指标为其重复精度，机器人只要准确地以一定姿态重复到达示教的位置，即可以完成任务。
但在大量的环境下，无法预先指定工作位姿，只能根据其在绝对坐标系中的位姿进行工作。
这些工作对机器人的绝对精度提出了很高的要求。
此时绝对精度成为主要的性能指标。
1．机器人重复精度重复精度是在到达同一组关节角的重复指令控制下，末端执行器以一定的姿态到达一定位置的准确度。
按ISO 标准描述，在对每个目标点的多次测量时，存在一个实际测定点的系列分布，通过对其分布的标准偏差计算（多次，累积刀），就可以定义这一分布。
一个土3次标准偏差（记做土3c――亦即共6c）可以覆盖无限个实际点中99.74%的位置分布情形。
这个发散度即称作重复精度，它是指某一指定目标点处的重复精度。
通常，现代工业机器人的重复精度都是很高的，如IRB140 机器人达到0.03毫米（ISO试验平均值）。
2．机器人绝对精度机器人的绝对精度表示其实际位姿与其控制器预期位姿的接近程度。
绝对精度的高低是以机器人末端操作器的位姿误差来衡量的。
机器人位姿误差即按某种操作规程指令所产生的末端实际位姿与该操作规程所预期产生的末端位姿之间的差异，可通过按正向运动变化矩阵计算出的空间位姿（X ,Y ,Z ,O ,A, T）与实际测量位姿（X '，丫’，Z' ,O ' ,A ' ,T'）相减计算得到。
3．机器人误差分类按照误差的来源和特性，可将它们分为不同的类型。
从误差的来源来看，主要是指机械零件、部件的制造误差、整机装配误差、机器人安装误差，还包括温度、负载等的作用使得机器人杆件产生的变形，传动机构的误差，控制系统的误差（如插补误差、伺服系统误差、检测元器件）等。
我们将与机器人几何结构有关的机械零件、部件的制造误差、整机装配误差、机器人安装误差、关节编码器的电气零点通常和关节的机械零点不相一致等因素引起的误差称为几何误差。
基于POE的工业机器人标定方法
0引言工业机器人能够代替人类完成一些重复的、繁重的劳动工作，以及在危险场景下的各种工作，这对于解放生产力，提高生产效率有着重要意义[1]。
随着工业机器人的应用场景不断丰富，工业机器人能够完成的工作也从简单到复杂：从最初的搬运与码垛机器人，到后来的喷涂与焊接机器人，再到目前的装配与加工机器人，工业机器人能完成的工作任务越来越复杂化和精密化。
这样的发展趋势对工业机器人自身的精度和性能也提出了更高的要求。
1工业机器人绝对定位精度的提高方法由于制造装配以及实际使用环境带来的误差造成工业机器人实际模型与编程使用和控制器中的名义模型存在误差，该误差被称为工业机器人的绝对定位精度。
如果工业机器人绝对定位精度在毫米数量级，就难以满足将工业机器人用于复杂加工和装配任务的需求，工业机器人绝对定位精度则需要得到提升。
一般可以通过以下两种途径提高工业机器人绝对定位精度：1）从误差的源头上减少误差的产生。
即：使用更先进的制造方法和装配方法，减少制造和装配误差。
由于当前的制造水平和产品经济性的限制，此方法难以实施。
2）对已有误差进行补偿。
即运动学标定与补偿法。
该方法是使用先进的测量仪器对工业机器人末端位姿进行测量，将测量数据导入到建立的工业机器人误差模型中，采用算法辨识出误差，再把通过补偿算法得到的数据输入到工业机器人的系统参数中进行补偿，最终使工业机器人末端执行器实际位姿与期望位姿的误差减小，从而绝对定位精度得到提高。
这种方法实施成本低，是提升工业机器人绝对定位精度的主要途径。
上述提到的标定技术可分为基于模型的标定和无模型的标定两类。
工业机器人拥有更多自由度，标定补偿问题比数控机床要复杂，空间位姿多，且非线性，对其标定需采用基于运动学模型的标定补偿方法。
目前工业机器人建模方法有多种，最经典的模型是D-H模型，以及基于D-H模型衍生出来的建模方法[2-3]。
陈庆诚[4]指出D-H模型不满足完整性，因为其中的全部4个参数都是描述关于X轴和Z轴的运动，没有描述关于Y轴的运动。