【摘 要】
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智能机器人的关键技术有:手眼标定、目标追踪、运动控制、实时反馈。其中手眼标定和目标追踪是机器人通过相机获得目标信息、实现精准运动的重要步骤。机器人与视觉技术相融
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智能机器人的关键技术有:手眼标定、目标追踪、运动控制、实时反馈。其中手眼标定和目标追踪是机器人通过相机获得目标信息、实现精准运动的重要步骤。机器人与视觉技术相融合的首要环节是手眼标定,手眼标定的精度会直接影响机器人的工作任务。传统机器人手眼标定方法是将标定板固定,以机器人的运动为基础,对手眼关系进行标定。但是,机器人传动链的精度、相机与手爪空间位置信息的准确性将会严重影响手眼标定精度。鉴于机器人手腕处的法兰盘有高精度定位孔,便只需标定末端执行器、法兰盘、相机的位置关系。因此,本文提出了基于三坐标测量仪的高精度手眼标定方法,不需要机器人传动链,直接求解手眼变换矩阵,不受机器人运动精度的影响。本文分析了传统的机器人手眼标定方法、误差来源和提升精度的方法。重点设计了基于三坐标测量仪的手眼标定方法。通过三坐标测量仪坐标系,将法兰盘坐标系、末端执行器坐标系、相机坐标系、机器人基坐标系组成闭环的坐标变换关系。设计了基于UR5机器人的手抓模型,对末端执行器、法兰盘、相机的关系进行标定。设计了基于三坐标测量仪的手眼标定方法的精度验证实验。从正反两个方向上对标定精度进行验证:图像坐标系下的像素精度和世界坐标系下的物理长度精度。实验结果表明,像素精度可以达到1pixel,物理长度精度可以达到0.21mm。极大提高了手眼标定精度。为了使机器人具有追踪目标的能力,本文深入研究了 TLD目标追踪方法。研究了目标检测模块、目标追踪模块、学习模块的运行机制。分析了以方差分类器-集合分类器-最近邻分类器为主的级联分类器的运行原理,分析了前后向误差计算方法、P-N学习方法。设计了基于TLD目标追踪方法的误差计算流程。设计了基于TLD目标追踪方法的目标追踪软件系统,最后,将TLD追踪方法应用于螺母、亚克力制品等工件,进行了目标追踪验证实验。
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