【摘 要】
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由于装配工况复杂,工装存在安装误差,且机器人绝对定位精度不高,导致机器人难以稳健完成高精度装配任务。针对这些问题,本文开展了基于视觉的工件三维位姿提取和力反馈控制等关键技术研究,有利于提高机器人装配精度和智能化程度。基于单目视觉提出了一种基于局部动态规整的模板匹配算法,实现了工件三维位姿提取,且对旋转、缩放和光照变化具备良好的鲁棒性。该算法首先利用改进的环形投影变换提取旋转不变性特征,然后利用提出
【基金项目】
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2019年复杂产品智能制造系统技术国家重点实验室开放研究基金课题“基于虚拟装配仿真的机器人程序生成与映射技术”
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由于装配工况复杂,工装存在安装误差,且机器人绝对定位精度不高,导致机器人难以稳健完成高精度装配任务。针对这些问题,本文开展了基于视觉的工件三维位姿提取和力反馈控制等关键技术研究,有利于提高机器人装配精度和智能化程度。基于单目视觉提出了一种基于局部动态规整的模板匹配算法,实现了工件三维位姿提取,且对旋转、缩放和光照变化具备良好的鲁棒性。该算法首先利用改进的环形投影变换提取旋转不变性特征,然后利用提出的局部动态规整算法计算相似度和缩放系数,最后基于得到的缩放系数,利用方向码方法计算旋转角度。与传统的模板匹配方法相比,该算法不需要大量不同缩放系数的模板图像来丰富模板特征库,仅仅需要一张模板图片即可计算缩放系数和旋转角度。搭建了基于机器学习的力控模型,实现了机器人爪手调整方向的预测和调整步长的控制。首先研究了六维力传感器误差补偿模型,随之研究了力数据多项式增强方法,同时建立了模型评价指标。之后搭建并训练了基于Lasso、决策树和XGB的两层融合模型,实现了机器人爪手调整方向的预测。最后研究了基于PID的调整步长控制模型。与常规力控模型相比,本文提出的力控模型不需要进行复杂的静/动力学分析,且具备较强的拟合能力。设计并搭建了基于视觉和力觉的机器人装配实验平台。然后以轴孔装配和方槽装配为研究对象,基于所提出的视觉算法和力控模型,实现了机器人自适应装配,轴孔装配精度高达0.02mm,方槽装配精度为0.3mm。
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