| 题名 | 基于视觉的机器人高精度标定方法研究 |
| 作者 | 王海霞 |
| 学位类别 | 工学博士 |
| 答辩日期 | 2013-05-21 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院自动化研究所 |
| 导师 | 胡占义 |
| 关键词 | 机器人标定 视觉测量 旋量 POE公式 旋转矩阵的Cayley表达 SAI方法 robot calibration vision measurement twist POE formula Cayley representation of rotation matrix SAI method |
| 其他题名 | A Study on Vision Based Accurate Robot Calibration |
| 学位专业 | 模式识别与智能系统 |
| 中文摘要 | 在实际应用中，仅利用机器人的重复定位来完成结构化环境中的任务已不 能满足市场的需求，提高机器人的绝对定位精度使机器人能够自主完成任务是 当今劳动成本高、生产竞争激烈的市场所要求的。为了提高机器人绝对定位精 度，标定方法和测量手段是两个关键性问题，针对这方面的研究已有很多，但 依然存在以下问题： 1. 机器人模型建立复杂，标定过程繁琐，参数求解困难，通用性差，至今 仍没有一个满意的标定方法； 2. 高精密的测量仪器价格昂贵、操作复杂，难以在机器人的应用中推广使 用。 本文以提高带电作业机器人绝对定位精度为目标，针对上述机器人标定中 存在的问题，对串联机器人标定方法及测量手段进行了深入研究，主要包括以 下几方面： 1. 在基于旋量的指数积运动学模型的基础上，提出一种关节分离的SAI线 性标定方法，该方法只需在机器人末端提供3个以上的目标点，并在机 器人各关节旋转前后利用测量仪器对目标点进行测量，即可线性标定机 器人各关节的运动旋量和旋转角。另外，在求解过程中采用了旋转矩阵 的Cayley 表达简化了参数求解过程、提高了参数估计精度。SAI方法避免 了机器人外部姿态标定和误差传递问题，有效提高了标定精度。同时通 过仿真实验和真实实验验证了方法的稳定性、精确性，并给出了测量设 备的测量精度与标定后的机器人定位精度的关系，为实际应用提供了参考。 2. 考虑到利用高精度测量仪器给机器人标定带来的诸多不便，本文研究了 利用高分辨率相机作为测量仪器进行机器人标定的可行性，分析比较了 计算机视觉和摄影测量领域中高分辨率相机标定方法的差异，并给出了 两种方法中参数之间的转换关系，为高分辨率相机在机器人标定中的应用提供了便利。最后将标定好的双目测量相机应用在SAI 机器人标定方 法中。实验结果表明相对原来的测量仪器，基于相机测量的方法使标定 过程大大简化，只需要获取机器人各关节旋转前后末端点的n+1 幅图像 （n是机器人关节个数）即可，而且使标定后的机器人定位精度在有效范 围内< 2mm。 3. 为了简化机器人整体标定过程，将相机标定、手眼标定、机器人本体标 定同时考虑，提出一种全自动整体标定方法。该方法不需要额外的测量 仪器，只需要一面镜子和纸质棋盘格即可。其主要思想是利用了SAI机器 人标定方法，在机器人初始位置时，利用空间镜面将机器人末端执行器 反射到末端相机的可视范围内，并通过镜面的反射原理建立末端执行器 坐标系与末端相机之间的关系，完成手眼标定；另外，利用末端相机在 机器人各关节旋转过程中多次摄取空间镜面上的棋盘格图像，并设计特 定的运动轨迹，得到多角度的二维图像，使得进行相机自身标定的同时 实现了机器人各关节的标定。在优化过程中采用旋转矩阵的Cayley表达 简化了目标函数的梯度表达形式。 |
| 英文摘要 | In many real applications, it is not sufficient for a robot to merely possess highly accurate repeatability, the highly accurate absolute positioning is also needed to meet the market demands to increase competitiveness and lower cost. In order to increase the absolute positioning ability, the two key issues, the accurate robot calibration and measurement, must be addressed. Although much research has been done on these two issues, the following two problems still persist and lack satisfactory solutions: 1. No generally applicable and satisfactory calibration methods are available due to the complicate nature of calibration process and difficulty of achieving precision parameter estimation; 2. The high precision measuring needs expensive instruments, which must be operated by highly trained professionals, and whose measuring process is tedious. This thesis aims to improve the robot’s absolute positioning accuracy. To this end, the above two problems are systematically studied. The main contributions include: 1. A Screw Axis Identification(SAI) method is proposed based on the Product of Exponentials (POE) model. Only n (n≥3) target points on the end-effector are required, and by measuring their position before and after each joint rotation, the twist and rotation angle of each robot joint are calibrated linearly. The method does not require the calibration of the robot exterior pose, the error propagation problem does not exist, and hence the calibration precision is substantially increased. In addition, with the Cayley representation of rotation matrix, the estimation of joint parameters is simplified and estimation accuracy is increased at the same time. Simulationand real experiments demonstrate the stability and efficiency of our proposed SAI method. Besides for the reference purpose, the relation between the measuring accuracy of the measuring instrument and the positioning accuracy of the calibrated robot is also given. 2. Due to the inconvenience and cost of using high precision measuring instruments in robot calibration, the feasibility of using high-resolution cameras to substitute the precision instruments is studied. To bridge the terminology difference between the computer vision community and that of photogrammetry, a comprehensive analysis on the relation and transformation of camera parameters is also carried out. Experiments show that the robot calibration using high resolution cameras as the measuring instrument can also achieve high ... |
| 语种 | 中文 |
| 其他标识符 | 200918014628051 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6504]  |
| 专题 | 毕业生_博士学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王海霞. 基于视觉的机器人高精度标定方法研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院大学. 2013. |
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