【摘 要】
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传统的机器人由于感知的缺失,往往局限于结构化的场景之中,随着机器视觉的发展,机器人正在向着智能化与“拟人化”的方向发展,而其中的关键就在于手眼协同技术的发展。手眼协同技术能够实现机械臂与相机一体化工作,包含了手眼标定、视觉伺服等技术难点。本文从提高机器人手眼协同工作的鲁棒性与智能化水平出发,基于RGB-D相机对机器人手眼协同技术展开研究与探索,主要研究内容为:（1）基于3D位置信息的手眼标定算法研
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传统的机器人由于感知的缺失,往往局限于结构化的场景之中,随着机器视觉的发展,机器人正在向着智能化与“拟人化”的方向发展,而其中的关键就在于手眼协同技术的发展。手眼协同技术能够实现机械臂与相机一体化工作,包含了手眼标定、视觉伺服等技术难点。本文从提高机器人手眼协同工作的鲁棒性与智能化水平出发,基于RGB-D相机对机器人手眼协同技术展开研究与探索,主要研究内容为:（1）基于3D位置信息的手眼标定算法研究。针对目前手眼标定算法往往需要测量姿态信息并且受到机器人本体几何参数与关节角度的影响。本文在克罗内克积法的基础之上,利用单关节转动拟合机械臂关节轴线,利用轴线性质对手眼关系的旋转部分进行了修正。随后在修正算法基础上还设计了一种基于机械臂关节轴线与3D位置信息的手眼标定方法,根据是否求解机械臂与标定件的相对位置关系拥有两种求解方式。最后仿真与实验结果表明相比于传统的克罗内克积法,修正方法能够有效提高手眼标定的旋转精度,基于机械臂关节轴线的方法则能够同时提高旋转与平移的精度。（2）手眼自标定方法研究。在相机与机器人的位置发生改变之后,需要重新获取手眼关系,为提高机器人手眼协同工作的鲁棒性与智能化水平,对手眼自标定方法展开研究。方法以机器人的操作对象作为标定件,首先控制机械臂小范围内移动采集数据进行手眼关系的自检并获取参考手眼关系,随后利用蒙特卡洛改进方法,结合相机视野范围与参考手眼关系得到数据采集空间,最后控制机械臂在数据采集空间中移动完成标定数据的采集,从而完成手眼自标定任务。仿真结果结果表明50次自标定均顺利完成,数据采集成功率为75.64%。（3）基于在线监督的位置视觉伺服。在长时间工作或遭遇碰撞与剧烈抖动时,机器人内部参数可能发生变化,导致伺服性能下降。为此在传统的基于位置的视觉伺服（PBVS）中,引入一种在线监督机制,这种机制利用自检参数,能够实时对机器人内部参数进行监测,当自检参数的误差超过所设定的最小阈值时,监督机制将对机器人内部的手眼关系参数进行重新标定以使误差收敛,当误差无法收敛或误差超过所设定最大阈值时,机器人将发出警告确保机器人的安全运行。最终仿真与实验结果表明相比与传统的PBVS,所提出的方法拥有更好的鲁棒性与安全性。
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