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机器人柔性坐标测量系统校准技术的研究

作　者: 郭寅
导　师: 杨学友
学　校: 天津大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 机器人 视觉测量 白车身 校准 运动误差补偿
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


机器人柔性坐标测量系统与传统的基于三坐标测量机(CMM)相比,具有非接触、速度快、效率高、在线实时测量、精度适中等优点,适用于现代主流的多车型混合生产线,成为当今白车身及其零部件尺寸测量与监控的发展方向。系统校准和机器人运动误差补偿是保证系统测量精度的两项关键技术,本文针对这一情况,通过分析国内外关于两者的实现手段,提出了适用于工业现场的系统校准技术和实时运动误差补偿方法。本文的主要研究内容有:1.深入研究了机器人及其校准技术、视觉测量技术,根据现场应用的特点,提出了系统校准的总体方案。2.对比分析了现有校准方法的优缺点,分别提出了手眼关系、机器人正向运动学模型和机器人外部位姿的具体建立方法,通过一系列坐标转换链实现了视觉传感器坐标系到现场车身坐标系的转换。3.从温度因素的影响和实验论证两个方面对进行运动误差补偿的原因进行了分析,设计了用于补偿的校准球,提出了基于空间固定点的现场机器人运动误差补偿方法。4.按照系统校准的三个组成部分的建立方法,完成所有校准实验,求解各部分的转换矩阵。5.设计运动误差补偿实验,取得了理想的补偿效果,验证了基于空间固定点的现场运动误差补偿方法的可行性与可靠性。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-14
  1.1 课题来源及意义  8-9
  1.2 柔性视觉检测系统的国内外发展现状  9-11
  1.3 系统校准技术和机器人运动误差补偿技术的应用现状  11-13
  1.4 本文的研究内容及意义  13-14
第二章 机器人与视觉测量  14-23
  2.1 UP50N 型机器人介绍  14-15
  2.2 机器人坐标系统介绍  15-16
  2.3 激光视觉测量原理  16-20
    2.3.1 激光三角法测量原理  17-18
    2.3.2 单目结构光视觉传感器数学模型  18-19
    2.3.3 空间圆孔测量原理  19-20
  2.4 机器人柔性坐标测量系统  20-22
    2.4.1 系统构建与工作过程  20-21
    2.4.2 系统测量原理  21-22
  2.5 本章小结  22-23
第三章 系统校准技术与方法  23-37
  3.1 坐标转换知识  23-25
    3.1.1 齐次坐标  23
    3.1.2 坐标统一原理  23-24
    3.1.3 基于奇异值分解的配准算法  24-25
  3.2 系统校准方案的对比与选择  25-28
  3.3 建立机器人手眼关系  28-30
    3.3.1 整体法  28-29
    3.3.2 分解法  29-30
    3.3.3 两种方法的比较  30
  3.4 建立机器人正向运动学模型  30-34
    3.4.1 机器人D-H 模型  30-33
    3.4.2 求解转换矩阵  33-34
  3.5 建立机器人外部位姿  34-36
    3.5.1 车身坐标系的构建  34-35
    3.5.2 机器人基坐标系的构建  35-36
  3.6 本章小结  36-37
第四章 机器人柔性坐标测量系统运动误差补偿技术  37-47
  4.1 进行运动误差补偿的原因  37-39
    4.1.1 温度因素的影响  37-38
    4.1.2 实验论证分析  38-39
  4.2 现场运动误差补偿的原理与方法  39-44
    4.2.1 温度误差典型补偿方法  39-41
    4.2.2 基于空间固定点的现场运动误差补偿方法  41-44
  4.3 现场实时运动误差补偿基准体的设计  44-46
  4.4 本章小结  46-47
第五章 实验及结论  47-58
  5.1 系统校准实验  47-55
    5.1.1 手眼关系校准实验  47-50
    5.1.2 机器人正向运动学模型建立实验  50
    5.1.3 机器人外部位姿校准实验  50-55
  5.2 运动误差补偿实验  55-57
    5.2.1 实验步骤  55-56
    5.2.2 实验数据与分析  56-57
  5.3 本章小结  57-58
第六章 总结与展望  58-60
  6.1 全文总结  58
  6.2 工作展望  58-60
参考文献  60-63
发表论文和参加科研情况说明  63-64
致谢  64

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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