【摘 要】
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机器人标定通常借助相机、激光等传感器设备,得到机器人与传感器之间的转换关系,进而基于这些转换关系进行抓取、碰撞检测等通用作业。现有的机器人标定方法大多操作复杂、对末端作业工具安装精度要求高,且需要昂贵的传感器设备等。标定完毕的机器人本体,在执行作业任务时通常需依赖目标识别技术以辨识代加工物体,但现有的常用目标识别算法如RCNN、YOLO等系列算法的识别效果尤其是针对小目标物体的识别准确率仍有一定的
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机器人标定通常借助相机、激光等传感器设备,得到机器人与传感器之间的转换关系,进而基于这些转换关系进行抓取、碰撞检测等通用作业。现有的机器人标定方法大多操作复杂、对末端作业工具安装精度要求高,且需要昂贵的传感器设备等。标定完毕的机器人本体,在执行作业任务时通常需依赖目标识别技术以辨识代加工物体,但现有的常用目标识别算法如RCNN、YOLO等系列算法的识别效果尤其是针对小目标物体的识别准确率仍有一定的提升空间。为解决上述问题,本文面向通用作业任务场景,主要围绕机器人标定技术在末端位姿误差检测和目标识别技术分别展开了较深入的研究。具体工作如下:（1）利用现有的手眼标定方法获得测量设备和机器人末端之间的转换关系时,需获取机器人末端和工具之间的转换关系,而该转换关系的描述容易受到末端工具安装精度的影响。本文提出了一种新颖的手眼标定方法,可直接获得相机坐标系与固定在机器人末端的工具坐标系之间的转换关系,避免了中间的冗余转换过程和工具安装不准确所造成的负面影响。（2）现在大多数机器人标定方法中需使用激光或其它昂贵传感器设备,且对标定操作有很高的要求。以激光为例如,标定结果总是受激光的入射角、标定对象的表面材料和复杂性,以及环境条件如大气温度、压力和湿度的影响,且操作不当很容易引入噪声。本文提出了一种基于三闭环转换的简易机器人位姿误差标定方法,并通过实验实例进行了对比验证,结果表明本文方法所获取的精度与对比方法基本相当,但整个标定过程无需使用激光等昂贵的专用仪器,且标定操作的执行条件也更宽松。（3）先采用数字图像处理技术对目标物图像进行预处理,然后利用一种融入深度学习的Single Shot Multi Box Detector（SSD）目标识别算法对目标物体进行识别,实现了对不同尺寸目标物的准确识别,并在VOC2007和VOC2012数据集上进行了对比实验验证。
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