【摘 要】
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针对Tripod并联机器人末端位置精度问题,采用基于单目视觉的Tripod并联机器人运动学标定方法,经济快速地实现Tripod并联机器人末端位置精度的提升,研究内容涉及机器人摄像机标定技术、运动学标定技术、视觉定位技术和图像处理技术。机器人运动学标定流程主要分为误差建模、误差测量、参数辨识和误差补偿四个步骤,分别对每个部分展开研究。首先为保证基于视觉的误差测量的准确性,设计了摄像机主要参数的标定流
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针对Tripod并联机器人末端位置精度问题,采用基于单目视觉的Tripod并联机器人运动学标定方法,经济快速地实现Tripod并联机器人末端位置精度的提升,研究内容涉及机器人摄像机标定技术、运动学标定技术、视觉定位技术和图像处理技术。机器人运动学标定流程主要分为误差建模、误差测量、参数辨识和误差补偿四个步骤,分别对每个部分展开研究。首先为保证基于视觉的误差测量的准确性,设计了摄像机主要参数的标定流程。给出需要标定的主要参数,确定了求解摄像机参数模型初始解,进而对摄像机模型进行非线性参数优化得出精确的摄像机参数模型的摄像机参数标定流程。其次,针对运动学标定中的误差建模,在对Tripod并联机器人结构分析的基础上,建立机器人运动学正逆解模型,分析影响机器人末端位置精度的几何误差源,建立机器人的初始误差映射模型,通过仿真分析各个几何误差源下的误差分布规律,并分别对各项几何误差源进行灵敏度和冗余性分析,剔除对末端位置精度影响很小和与其他几何误差源具有线性相关性的几何误差源,得到优化后可辨识的误差映射模型。然后,在误差测量方面,确定了基于P4P位姿测量算法的误差测量方法,设计了整体的视觉测量方案,并针对标定板特征点的图像处理,提出了基于RANSAC算法的加权最小二乘法的直线拟合优化算法,该算法通过RANSAC算法提供更为准确的拟合直线初始解,利用加权最小二乘法得到直线最优解,并通过仿真结果表明优化算法更加鲁棒和准确。接着,对参数辨识和误差补偿进行了研究,建立了参数辨识模型及误差补偿模型,并逐一对各个模型进行仿真,仿真结果验证了模型的准确性。最后,搭建基于视觉系统的Tripod并联机器人平台,一方面,结合建立的模型及设计的方法和方案,对视觉测量的精度进行检测,并通过视觉测量得到末端位置误差完成运动学标定实验,另一方面,采用激光跟踪仪对机器人重复定位精度和标定前后定位精度进行检测实验。标定前后的定位精度实验对比表明,Tripod并联机器人末端位置的平均综合定位精度得到了明显的提升,证实了基于视觉系统的Tripod并联机器人运动学标定研究的有效性。
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