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弧焊机器人混合视觉伺服控制系统研究

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第一章绪论

1.1引言

1.2机器人视觉控制

1.3机器人视觉控制的研究内容

1.3.1摄像机标定技术

1.3.2视觉测量技术

1.3.3视觉控制结构与算法

1.4 本课题研究目的和意义

1.5主要研究内容

1.6论文的结构

第二章摄像机与视觉系统标定

2.1摄像机模型

2.1.1小孔模型

2.1.2摄像机内参数模型

2.1.3摄像机外参数模型

2.2视觉系统的摄像机内外参数标定

2.2.1 摄像机内、外参数标定

2.2.2 内、外参数标定实验与结果

2.3视觉系统的手眼标定

2.3.1机器人与摄像机的手眼关系标定

2.3.2标定实验与结果

2.4 视觉系统结构光参数标定

2.4.1系统结构光参数标定方法

2.4.2系统结构光参数标定实验与结果

2.5 本章小结

第三章机器人系统视觉测量方法

3.1视觉测量中的约束条件

3.1.1特征匹配约束

3.1.2不变性约束

3.1.3直线约束

3.2立体视觉位置测量

3.2.1双目视觉测量

3.2.2结构光视觉测量

3.2.3结构光视觉测量实验

3.3本章小结

第四章机器人系统视觉控制

4.1基于位置的机器人视觉控制

4.1.1基于位置的机器人视觉伺服控制

4.1.2基于位置的视觉控制的稳定性

4.1.3基于位置的视觉控制的特点

4.2基于图像的机器人视觉控制

4.2.1基于图像的机器人视觉伺服控制

4.2.2基于图像的机器人视觉控制的稳定性

4.2.3基于图像的视觉控制的特点

4.3基于结构光的机器人混合视觉控制

4.3.1图像空间到机器人末端笛卡尔空间的雅克比矩阵

4.3.2混合视觉控制模型

4.3.3混合视觉控制实验与结果

4.4小曲率焊缝跟踪的视觉伺服控制

4.4.1特征点相对于机器人运动的数学模型

4.4.2视觉伺服控制器的设计

4.4.3实验与结果

4.5本章小结

第五章结论与展望

参考文献

研究生期间发表的论文

致谢

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摘要

本文以测量与控制的角度,从视觉系统的构成、标定到机器人的视觉测量与控制,系统地阐述了机器人视觉测量与控制的基本原理与关键技术,并给出了机器人视觉测量与控制的应用实例。全文由五章构成,分别为绪论、摄像机与视觉系统标定、视觉测量、视觉控制与应用。讲述了机器人视觉控制的基本概念,视觉控制的作用,机器人视觉控制的研究内容,机器人视觉控制的研究进展和发展趋势。摄像机标定是从二维图像获取三维信息必不可少的步骤。线性(小孔)模型摄像机标定,目前已成为计算机视觉领域的研究热点之一。本文改进了求解摄像机内参数及确定摄像机位置的线性约束方法。真实图像实验表明本文所给的方法是可行的,具有一定的实用价值。在视觉系统的结构光参数标定中改进了激光平面标定方法。大量的模拟和真实图像实验结果表明,所改进的方法具有求解精度高的特点。视觉测量方面讲述了测量中的约束条件和立体视觉位置测量中的双目视觉和结构光视觉测量原理。视觉控制方面论述了本文采用混合视觉控制方法解决问题的现实和理论依据,分析了混合视觉控制方法相对于其他两种控制方法的优缺点和稳定性。在针对直线焊缝的跟踪焊接实验中对本文的混合视觉控制方法进行了验证。实验结果表明,所给出的方法具有焊接精度高、鲁棒性强的优点。最后对曲线焊缝的跟踪焊接问题进行了研究,利用基于混合视觉控制方法的协调控制法并进行了数学模型分析和控制器模型设计,进行了实验验证了方法的有效性,同时也发现了一些需要更深入研究解决的问题。

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