机器人技术是当前各国的研究重点。在机器人技术的各研究热点中,机器人离线编程技术是机器人技术实用化的关键,而机器人视觉标定又是离线编程的前提。本论文以工业控制技术国家重点实验室的PUMA560机器人基础理论及工业应用研究为背景,分别研究了机器人离线编程技术和机器人视觉标定技术,基于这些研究成果,应用面向对象理念,开发了基于微机的机器人离线编程与仿真平台,并进而实现了机器人视觉反馈控制系统。本文的主要内容有: 1 提出一种基于平面模板的摄像机自标定新算法。该算法利用正六边形的特性,给出一种精确求解其外接圆圆心投影的巧妙方法,基于圆心的精确提取,提出一种新的、完全基于欧氏空间一般定理的自标定算法。该算法对摄像机的运动没有约束,且平面模板易于制作,与通常的模板标定算法相比,该算法更灵活—无须匹配图像点。仿真和真实实验表明,该算法的标定精度足可与通常的模板标定算法相比,且用到的图像幅数更少。鉴于该算法的方便性及灵活性,算法非常适宜机器人视觉的快速标定。 2 提出一种改进的摄像机高精度标定算法。算法改进Zhang的算法模型,较全面地考虑摄像机的镜头畸变,从而对于切向畸变较大的场合亦适用。基于此模型提出一种改进的算法,算法先用图像中心附近点求取初值,由于中心附近点畸变量很小,求取的初值能很好的逼近准确值,接下来采用一种基于内部映射牛顿法的子空间置信域法求精得到所有参数。仿真和真实实验表明该算法的标定精度要优于Zhang的算法,鲁棒性也更好。 3 为满足工业机器人高精度定位的要求,分析机器人视觉的主要标定方法,并在此基础上改进传统的人-眼标定两步法。该方法先用两步法求出转换矩阵的初值再建立优化数学模型,优化计算采用快速的高斯-牛顿法。该方法不仅具有原来两步法的诸多优点如自动、快速,而且彻底消除了两步法导致的累积误差,大大提高了标定精度。大量实验表明标定精度要明显优于传统的两步法。 4 针对已有的离线编程及仿真系统中通用性软件和机器人控制器的联系不是很紧密、功能比较单一的不足,提出并开发了一个基于面向对象的离线