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        機器人柔性掃描測量系統(tǒng)標定方法*

        2022-09-21 01:59:06王鈺鑫周志龍
        新技術(shù)新工藝 2022年7期
        關(guān)鍵詞:測量

        王鈺鑫,周志龍,劉 巍

        (大連理工大學(xué) 機械工程學(xué)院,遼寧 大連 116024)

        隨著制造業(yè)水平的不斷發(fā)展,廣泛涌現(xiàn)出一些大尺寸復(fù)雜曲面零件[1-3]。這些零件具有測量尺寸大、型面復(fù)雜、難以移動等特點,因此難以采用三坐標測量機等方式進行接觸式測量。與坐標測量機相比,以結(jié)構(gòu)光視覺測量為代表的非接觸式測量得到了廣泛的應(yīng)用[4-6]。將結(jié)構(gòu)光掃描儀集成到機器人系統(tǒng)中即可構(gòu)成柔性測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)兼顧了結(jié)構(gòu)光掃描儀精度高、效率高和機器人柔性好、可適用于不同工作場景的特點。為了實現(xiàn)測量結(jié)果從掃描儀坐標系到機器人基坐標系的統(tǒng)一高精轉(zhuǎn)換,必須進行考慮到機械臂運動學(xué)誤差的手眼關(guān)系標定[7]。

        傳統(tǒng)的手眼標定方法可以轉(zhuǎn)化為對AX=XB這個方程的求解問題。Tsai[8]通過機器人變換不同位姿對標定物進行拍攝,將手眼矩陣拆為平移部分和旋轉(zhuǎn)部分,再依次進行求解。Horaud[9]對此方程給出了一種基于四元數(shù)的求解方法。Zhuang[10]將相機和機器人作為整體進行一次性標定,從而求解出手眼標定參數(shù)。Ma[11]通過機器人做特定運動從而建立約束并進行求解。這些求解方式的共同特點是需要機器人做一些特定運動,將機器人作為標定精度鏈中的一環(huán)。但是,由于在制造裝配時存在誤差,工業(yè)機器人的理論運動學(xué)模型和實際運動學(xué)模型間存在偏差,因此這些方法會引入機器人的運動學(xué)參數(shù)誤差,進而影響到手眼標定的準確性。

        本文提出了一種基于機器人與結(jié)構(gòu)光掃描儀的柔性測量系統(tǒng)標定方法。首先通過機器人單軸旋轉(zhuǎn)以及基于羅德里格矩陣的算法進行手眼標定,獲得手眼關(guān)系矩陣;然后機器人變換不同位姿,測量特征點,基于距離約束對手眼關(guān)系參數(shù)和機器人運動學(xué)參數(shù)進行進一步標定;最后通過測量距離誤差來驗證標定結(jié)果的準確性。

        1 測量原理

        柔性測量系統(tǒng)由工業(yè)機器人和結(jié)構(gòu)光掃描儀組成(見圖1),結(jié)構(gòu)光掃描儀通過夾具安裝在機器人末端。測量時通過機器人變換不同位姿,掃描儀對被測特征進行拍攝,并將測量結(jié)果從掃描儀坐標系轉(zhuǎn)換到機器人基坐標系。柔性測量系統(tǒng)的主要坐標系包括機器人基坐標系Ob-XbYbZb、機器人末端坐標系Of-XfYfZf、掃描儀坐標系Os-XsYsZs和掃描儀夾具坐標系Oc-XcYcZc。則可得到特征點在機器人基坐標系下的坐標表示為:

        (1)

        2 系統(tǒng)標定

        2.1 機器人運動學(xué)模型

        本文選用的機器人為六自由度工業(yè)機器人,采用目前最廣泛的DH模型對機器人進行運動學(xué)建模,即通過連桿長度ai、連桿轉(zhuǎn)角αi、連桿偏距di和關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角θi這4個參數(shù)求出相鄰連桿坐標系間的轉(zhuǎn)換矩陣[12]:

        (2)

        式中,TZ(di)、TX(ai)為平移矩陣;RZ(θi)、RX(αi)為旋轉(zhuǎn)矩陣。慮及相鄰關(guān)節(jié)軸線平行或接近平行產(chǎn)生的奇異性問題,引入繞Y軸旋轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)角β,建立機器人MDH模型[13],則相鄰連桿坐標系間的轉(zhuǎn)換矩陣為:

        (3)

        式中,cθi表示cosθi;sθi表示sinθi;依次類推。當相鄰軸不平行時,轉(zhuǎn)角β取零;當相鄰軸平行時,連桿偏距d取零。

        2.2 手眼關(guān)系初步標定

        (4)

        (5)

        (6)

        (7)

        要求解此方程,首先需要得到特征點的重心化坐標,即將特征點原點的坐標轉(zhuǎn)換為特征點的重心坐標,計算式如下:

        (8)

        將式8代入式7可得:

        (9)

        對式9兩端取2-范數(shù),因為λ>0且R為正交矩陣,因此可得:

        (10)

        對λ進行最小二乘估計,即可解出λ:

        (11)

        接下來求解R。引入一個反對稱矩陣:

        (12)

        式中,S包含a、b、c三個羅德里格參數(shù)。由羅德里格矩陣的性質(zhì)可知:

        (13)

        式中,I為三階單位矩陣。將式13代入式9,整理后得:

        (14)

        由間接平差模型可得:

        (15)

        由最小二乘估計,可得:

        X=(BTB)-1BTl

        (16)

        2.3 手眼關(guān)系誤差與機器人運動學(xué)參數(shù)誤差聯(lián)合標定

        為了提高測量系統(tǒng)的測量精度,考慮到手眼關(guān)系參數(shù)誤差和機器人運動學(xué)參數(shù)誤差,提出了一種基于距離約束的標定方法,進一步修正手眼關(guān)系參數(shù)和機器人運動學(xué)參數(shù)。即以兩特征點之間精確的已知距離作為校準目標,通過對特征點距離進行測量以求解機器人運動學(xué)參數(shù)誤差和手眼關(guān)系參數(shù)誤差[16]。

        特征點在機器人基坐標系下的理論測量結(jié)果可表示為:

        (17)

        由于手眼關(guān)系參數(shù)和機器人運動學(xué)參數(shù)存在誤差,特征點的實際測量結(jié)果與理論測量結(jié)果有所差距,慮及測量誤差的實際測量結(jié)果可以表示為:

        (18)

        (19)

        由微分運動學(xué)可得手眼關(guān)系誤差:

        (20)

        (21)

        同理,由微分運動學(xué)可得機器人位姿誤差:

        (22)

        (23)

        因需要求出機器人運動學(xué)參數(shù)誤差,故需建立出機器人末端位姿誤差和運動學(xué)參數(shù)誤差之間的關(guān)系。由式3可知,受機器人運動學(xué)參數(shù)誤差影響下的相鄰連桿坐標系間的轉(zhuǎn)換矩陣為:

        (24)

        由微分運動學(xué)可得轉(zhuǎn)換矩陣誤差:

        (25)

        (26)

        (27)

        則有:

        (28)

        對比式26和式28可得:

        (29)

        (30)

        式中,Gi為誤差系數(shù)矩陣;ΔEi為連桿i的參數(shù)誤差導(dǎo)致的連桿i末端誤差,需要將各個連桿的誤差轉(zhuǎn)換到機器人末端。設(shè)連桿坐標系{i}到機器人末端坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣為:

        (31)

        則連桿坐標系{i}到機器人末端坐標系的雅可比矩陣為:

        (32)

        (33)

        式中,ΔP= [Δθ1…Δθ6,Δd1…Δd6, Δa1…Δa6,Δα1…Δα6,Δβ2],共24個運動學(xué)參數(shù)誤差。代入式23得:

        (34)

        式34與式19、式21聯(lián)立,可得:

        (35)

        (36)

        距離誤差可表示為:

        (37)

        將式36代入式37,得:

        (38)

        由于ΔK包含30個未知參數(shù),因此需要機器人對至少30組特征點間的距離進行測量,進而建立具有30個以上式38的方程組,對該方程組進行求解,即可得到所求參數(shù)。

        由于Q矩陣不滿秩,因此無法采用最小二乘法對此方程組進行求解。在這里采用Levenberg-Marquardt算法進行求解[18]。Levenberg-Marquardt算法的具體流程如下。

        步驟1:設(shè)置權(quán)系數(shù)μ(一般取0.001)、初始點ΔK0和容許誤差ΔLmax。

        步驟2:由參數(shù)誤差ΔKi求出距離測量值Li和系數(shù)矩陣Qi,其中i為迭代次數(shù)。

        步驟3:由距離實際值Lr和距離測量值Li做差,得到距離誤差ΔLi。

        步驟5:若ΔLi+1<ΔLmax,則輸出ΔKi,結(jié)束流程;若ΔLi+1<ΔLi,則令ΔKi+1=ΔKi,μ=10μ,轉(zhuǎn)步驟4;否則,令μ=μ/10,轉(zhuǎn)步驟2。

        3 試驗結(jié)果與分析

        3.1 試驗系統(tǒng)

        試驗現(xiàn)場的測量系統(tǒng)如圖4所示,機器人型號為KUKA KR10 R1420,最大工作范圍為1 420 mm,重復(fù)定位精度為0.04 mm;激光跟蹤儀型號為Leica AT960MR,測量精度為±15 μm+6 μm/m;掃描儀型號為Gocator 3506,測量精度為±12 μm。掃描儀通過夾具安裝在機器人末端,同時在掃描儀夾具上安裝靶球,以便激光跟蹤儀進行測量。

        3.2 試驗過程

        (39)

        (40)

        表1 機器人運動學(xué)參數(shù)誤差

        3.3 試驗結(jié)果

        修正參數(shù)后,重新計算特征點間的距離誤差,修正前后每組特征點距離誤差如圖6所示,距離誤差的最大值由0.870 0 mm減小到0.404 2 mm,平均值由0.661 4 mm減小到0.300 6 mm,驗證了該標定方法的有效性。

        為了驗證機器人在全部工作空間內(nèi)的標定精度,將靶尺在機器人的工作空間內(nèi)均勻移動10個位置,對這10個位置的特征點距離進行測量,測量得到的標定前后每組特征點距離誤差如圖7所示,距離誤差的最大值由0.889 3 mm減小到0.424 9 mm,平均值由0.778 4 mm減小到0.385 2 mm,可見對柔性系統(tǒng)進行標定在機器人的全部工作空間內(nèi)均有效。

        4 結(jié)語

        本文針對柔性測量系統(tǒng)整體測量精度不足問題,提出了一種基于距離約束的手眼關(guān)系參數(shù)和機器人運動學(xué)參數(shù)聯(lián)合標定方法。首先,通過機器人單軸旋轉(zhuǎn)與基于羅德里格矩陣的算法實現(xiàn)手眼關(guān)系初始標定,然后,基于距離約束實現(xiàn)對手眼關(guān)系參數(shù)誤差和機器人運動學(xué)參數(shù)誤差的辨識及修正,并通過試驗,驗證了標定精度。試驗結(jié)果表明,在機器人的工作空間內(nèi),距離誤差的最大值由0.889 3 mm降低到0.424 9 mm,平均值由0.778 4 mm降低到0.385 2 mm,驗證了該測量系統(tǒng)具有較高的測量精度。

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