手眼标定

摘要： 本文设计了一种阶梯形标定物,这种标定物的标定点坐标更容易获取,只需线激光对准一次标定物上的标记点,与球形标定法相比操作更加简单;同时,在阶梯型标定物的基础上,提出了一种线激光传感器手眼标定算法,该算法利用RASANC(随机抽样一致)算法对标定点进行拟合,并利用最小二乘法求解手眼标定矩阵,这种标定算法无需对标定点的坐标进行修正.实验结果表明,阶梯形标定法的精度和稳定性均优于球形标定法,且该方法操作简单,可以满足自动化加工领域的大部分应用.

摘要： 随着人工智能和物联网的发展,服务行业逐步走向智能化;同时疫情的反复和中国人口老龄化的加速,又导致服务行业收益受到重创。在这种大趋势背景下,送餐机器人的出现可以为同属服务行业的餐饮业减轻大量用人成本,推动传统餐厅向智慧餐厅的转变升级。该送餐机器人以ROS平台作为媒介,可利用摄像头和六自由度机械臂,实现对食物的自主抓取。

摘要： 智能协作机器人依赖视觉系统感知未知环境中的动态工作空间定位目标,实现机械臂对目标对象的自主抓取回收作业。RGB-D相机可采集场景中的彩色图和深度图,获取视野内任意目标三维点云,辅助智能协作机器人感知周围环境。为获取抓取机器人与RGB-D相机坐标系之间的转换关系,提出基于yolov3目标检测神经网络的机器人手眼标定方法。将3D打印球作为标靶球夹持在机械手末端,使用改进的yolov3目标检测神经网络实时定位标定球的球心,计算机械手末端中心在相机坐标系下的3D位置,同时运用奇异值分解方法求解机器人与相机坐标系转换矩阵的最小二乘解。在6自由度UR5机械臂和Intel RealSense D415深度相机上的实验结果表明,该标定方法无需辅助设备,转换后的空间点位置误差在2 mm以内,能较好满足一般视觉伺服智能机器人的抓取作业要求。

摘要： 针对叶片机器人磨抛系统中手眼标定存在人工误差、二次误差等因素导致标定精度差等问题,提出了一种基于“重定位”的手眼标定算法。以拍照式三维扫描仪为标定对象,分析机器人手眼标定数学模型,提出利用标准球在机器人末端坐标系中绕工具中心点做定点变位姿运动的标定方案。通过最小二乘法计算扫描仪坐标系下的“重定位”中心坐标,并根据多空间点四元数耦合方法,同时完成平移和旋转矩阵的标定,进而得到扫描仪坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵。手眼标定和叶片磨抛实验结果表明,所提算法的球拟合半径较标准球半径偏差降至0.068 mm,较现有算法标定误差降低至少38%,同时磨抛后的叶片表面粗糙度Ra平均值由磨抛前的2.5μm降至0.273μm,型面误差在±0.08 mm以内,满足叶片制造工艺要求,从而验证了所提标定算法的有效性和准确性。

摘要： 随着现代智能制造的快速发展,金属增材制造、绿色再制造、焊接等领域大量使用机器人等自动化装备,视觉传感是机器人智能制造的关键环节。针对上述需求设计了一套基于线结构光的视觉传感器,并对其进行标定,自主开发了用于机器人激光增材制造的机器视觉系统。该系统通过Matlab相机标定工具包实现相机的内外参数标定,利用Labview编程提取出像素坐标,根据最小二乘法拟合出相机坐标系下的光平面方程,实现像素坐标到光平面坐标的转换,最后针对视觉传感器与机器人的"Eye-in-Hand"系统实现手眼标定,完成像素坐标到机器人三维基坐标的转换。实验结果表明,开发的视觉传感器具有较高的定位精度,各方向平均误差仅为1 mm。

摘要： 为提高机械电子等专业学生的实训质量,设计了基于机器视觉的工业机器人分拣实验平台。平台包括上位机、机器视觉、机器人和气动系统共4个子系统,涉及图像目标识别与定位、图像坐标系与机器人坐标系的转换、吸盘控制系统设计等关键技术,并设计了6组创新型实训项目。通过该实验平台,学生可以进行图像采集与处理、机器人控制以及上位机软件开发等多方面的学习。在近三届共30人的学生中进行的教学实验证明,该实训系统对培养学生的学习兴趣、创新能力和实践能力具有重要作用。

摘要： 文章针对当前医用显示器检测设备体积与质量较大,难以在医院环境开展现场校准工作这一问题,提出一种基于视觉伺服的机器人辅助医用显示器可视角检测系统设计。该系统由搭载工业相机与亮度计的机械臂来实现,工业相机通过识别显示于医用显示器中心位置的标靶,获取显示器的坐标信息,将显示器坐标转换至机器人坐标系下,亮度计随机械臂围绕显示器中心位置移动,检测显示器全白场与全黑场信号以测试医用显示器可视角度。经测试,该基于视觉伺服的机器人辅助医用显示器可视角检测系统能够按照要求完成医用显示器可视角检测任务。

摘要： 针对核电站检修时蒸汽发生器堵板操作的去人工化要求,提出采用机器人搭配计算机视觉实现设计方案。设计采用视觉定位堵板上的三维特征,夹爪与堵板进行孔对孔机械配合完成抓取。视觉定位系统硬件模块基于双目结构光进行堵板表面数据点云的快速采集,软件模块基于VisionPro采用C#编程语言进行开发,利用VisionPro中的3D图像获取、目标物体匹配等工具完成视觉手眼标定以及堵板的定位抓取。并在搭建的机器人平台和蒸汽发生器的模型上进行了实验验证。实验证明,该视觉定位系统能够提高定位的效率和精度,能够满足堵板抓取安装要求。

摘要： 针对卫星天线模块自动化精密装配需求,介绍一种基于机器视觉的机器人自动精密装配方法。通过6自由度工业机器人和相机建立Eye-in-Hand和Eye-to-Hand混合的自动装配系统,对系统进行手眼标定,从而确定相机、机器人、工具之间的相互位置关系,通过图像处理获取装配位置像素坐标,并通过坐标变换将像素坐标点转换为机器人基坐标点,控制机器人完成天线模块自动装配。装配时通过Eye-to-Hand和Eye-in-Hand系统分别直接定位天线模块上连接器公头和母头位置,消除连接器安装位置误差和模块外壳加工尺寸误差对定位精度的影响,该系统通过一次标定即可实现机器人末端工具在距目标物体垂直距离相同情况下X/Y任意位置的定位功能。实验结果证明该方法准确可行,所设系统满足50μm装配公差天线模块的自动精密装配要求。

摘要： 随着近些年“智能制造”理念的提出,自动化工厂对于无人数字化生产的需求越来越多。过去的技术早已不能满足如今工厂的要求。随着工业机器人与机器视觉行业迅速发展,大大降低了生产中的人工参与度,实现了真正意义上的无人化工厂,视觉行业的出现也扩大的工业机器人的应用领域,对整个自动化行业逐步走向智能化有着十分重要的作用。构建了一套针对无序来料的定位系统,该系统可以引导机械手对无序物料精确抓取,并进行有序摆放。整个系统由机械手、CCD相机、计算机,光源及软件算法构成。首先通过标定获取相机的内外参,机械手和相机之间的转化矩阵,其次通过光源配合CCD相机对物料,物料盒进行取像,利用图像处理算法,定位算法,对物料和物料盒进行定位。将定位结果通过通讯协议传输给机械手端,机械手完成对物料的无序抓取与有序摆放。最后我们通过雅马哈YK500-600XGL机械手,大华工业相机,研华工控机进行实验,实验结果符合预期期望。

摘要： 本文分析了机器人固定相机手眼标定及其坐标系。通过定位算法得到像素坐标(Row, Col)。通过ImagePointsToWorIdPlane算子使用相机内参和测量平面位姿把像素坐标转换到到图像坐标(X,Y)。通过AffineTransPoint3d算子使用相机外参把测量平面上的点转换到机器人坐标系。

摘要： 针对汽车薄板冲压线的精度要求,以及实验条件,对Eye-to-hand系统进行机器人的手眼标定,设计了基于视觉测量和两步法的相机标定方法,快速准确地完成了摄像机的内外参数标定.采用两步法进行了摄像机的标定试验,并对相机标定结果的精度进行了分析.

摘要： 针对手眼标定方程AX=XB的求解,本文提出一种高效的闭环线性算法求解,且进一步进行了雅可比优化计算.与经典的基于四元数几何或旋度理论的算法相比,我们的算法无须对A、B进行分解求解旋量,也就无须考虑A、B是否满足刚体变换矩阵以及旋转角是否相同,这能广泛满足一般条件,首先给出了一个关于比例矩阵的最优正交估计证明,利用这个结果,提出了一种基于SVD分解的最优旋转矩阵估计准则；为减小累积误差,本文还建立优化目标模型,并推导了雅可比迭代公式进行非线性优化计算.详细的推导和论证完全基于矩阵理论.相比经典算法,这种算法更能满足非刚体变换的场合,故其显得更灵活而高效.大量计算机仿真和真实实验表明:(1)在初始值的计算方面,我们的算法的精度及稳定性更好.(2)随着更多标定方程的引入,计算的初始值会逐渐收敛到终值,也可以这样认为,当有足够多的标定方程时,把初值直接当做最终结果也是可行的.

摘要： 本文提出一种以运动控制手眼标定技术为核心,不依赖于视频图像特征信息的相机轨迹跟踪方法.该方法在进行机器人手眼标定时,不需要特定参照物;同时提出了一种基于螺旋轴对称性的数据筛选策略,可以很好地解决传统基于运动恢复结构的相机运动参数获取中,存在较大噪声和尺度因子的问题;并进一步提出了基于无穷范数和二分迭代的方法获取最优解.模拟实验和真实场景实验表明,与现有方法相比提出的方法有效提高了无特定参照物模式的手眼标定精度,并运用于虚拟现实领域.

摘要： 往返取物递送的移动机械臂在入位定点抓取物体时,自身重复定位不确定性将影响抓取准确性.为此本文提出一种克服位置不确定性的移动机械臂物体抓取新方法.采用车载激光传感器和眼在手外的RGB-D传感器数据相结合,标定移动机械臂的手眼关系并同时利用ICP算法补偿移动底盘位置偏差.选取顶抓策略来简化末端手爪抓取位姿描述,并相应地采用点云预处理、作业平面滤除、物体分割检测、抓取姿态特征提取、运动规划等过程,实现了对规则形状物体的自动抓取.在机器人服务作业场景下,实验验证了该方法的有效性和可行性.

摘要： 往返取物递送的移动机械臂在入位定点抓取物体时,自身重复定位不确定性将影响抓取准确性.为此本文提出一种克服位置不确定性的移动机械臂物体抓取新方法.采用车载激光传感器和眼在手外的RGB-D传感器数据相结合,标定移动机械臂的手眼关系并同时利用ICP算法补偿移动底盘位置偏差.选取顶抓策略来简化末端手爪抓取位姿描述,并相应地采用点云预处理、作业平面滤除、物体分割检测、抓取姿态特征提取、运动规划等过程,实现了对规则形状物体的自动抓取.在机器人服务作业场景下,实验验证了该方法的有效性和可行性.

摘要： 往返取物递送的移动机械臂在入位定点抓取物体时,自身重复定位不确定性将影响抓取准确性.为此本文提出一种克服位置不确定性的移动机械臂物体抓取新方法.采用车载激光传感器和眼在手外的RGB-D传感器数据相结合,标定移动机械臂的手眼关系并同时利用ICP算法补偿移动底盘位置偏差.选取顶抓策略来简化末端手爪抓取位姿描述,并相应地采用点云预处理、作业平面滤除、物体分割检测、抓取姿态特征提取、运动规划等过程,实现了对规则形状物体的自动抓取.在机器人服务作业场景下,实验验证了该方法的有效性和可行性.

摘要： 往返取物递送的移动机械臂在入位定点抓取物体时,自身重复定位不确定性将影响抓取准确性.为此本文提出一种克服位置不确定性的移动机械臂物体抓取新方法.采用车载激光传感器和眼在手外的RGB-D传感器数据相结合,标定移动机械臂的手眼关系并同时利用ICP算法补偿移动底盘位置偏差.选取顶抓策略来简化末端手爪抓取位姿描述,并相应地采用点云预处理、作业平面滤除、物体分割检测、抓取姿态特征提取、运动规划等过程,实现了对规则形状物体的自动抓取.在机器人服务作业场景下,实验验证了该方法的有效性和可行性.

摘要： 往返取物递送的移动机械臂在入位定点抓取物体时,自身重复定位不确定性将影响抓取准确性.为此本文提出一种克服位置不确定性的移动机械臂物体抓取新方法.采用车载激光传感器和眼在手外的RGB-D传感器数据相结合,标定移动机械臂的手眼关系并同时利用ICP算法补偿移动底盘位置偏差.选取顶抓策略来简化末端手爪抓取位姿描述,并相应地采用点云预处理、作业平面滤除、物体分割检测、抓取姿态特征提取、运动规划等过程,实现了对规则形状物体的自动抓取.在机器人服务作业场景下,实验验证了该方法的有效性和可行性.

摘要： 本发明公开了一种用于线结构光传感器的手眼标定系统及标定方法，涉及视觉标定技术领域，本发明的装置包括机器人、线结构光传感器、末端工具和锥形标靶。本发明的方法包括以下步骤：S1、移动机器人使末端工具的尖端与锥形标靶的锥尖对准，记录末端工具尖端的空间坐标；S2、移动机器人，测量并记录线结构光传感器测量锥尖位置的坐标，记录当锥尖位于线结构光的光平面上时，末端工具尖端的空间坐标；S3、移动机器人，重复执行步骤S2，在线结构光传感器测量范围内采集至少4组标定点坐标数据；S4、利用多组标定点坐标数据，建立标定点坐标约束的最小二乘方程，计算出手眼标定变换矩阵。本发明的标定系统简单易得，本发明的方法精度高、效率高。

摘要： 本发明公开了一种基于标准球双目机器人的快速手眼标定装置，包括基座和双目摄像机，基座通过机械臂安装有机器人本体，机器人本体通过传动装置连接有法兰，法兰连接有夹具，夹具末端装夹有标准球；双目摄像机、机械臂和机器人本体均与机器人的示教器相连接；本发明还公开了相应的标定方法，第一步骤是定位标准球；第二步骤是得到手眼标定的旋转矩阵和平移矩阵的封闭解；第三步骤是根据Adam优化算法，通过优化迭代运算计算机器人坐标系与摄像机坐标系的相对位置关系作为手眼标定的结果。本发明成本低，安装方便，通过直线拟合得到三条互不共面的标准球直线轨迹，将标定方程AX＝XB转化成AX＝b，使用Adam迭代优化快速精确的求出手眼标定结果，结果更稳定更精确。

摘要： 本发明公开了一种基于手眼标定的雷达‑IMU标定方法，该方法利用曲率信息提取雷达点云数据中的特征点；利用特征点对雷达相邻两次扫描进行匹配，得到雷达相邻两次扫描的相对位姿，相邻两次分别代表上一时刻和当前时刻；将雷达时间戳与IMU时间戳对齐，求解IMU相邻两次时间戳的相对位姿；根据雷达相邻两次扫描的相对姿态和IMU相邻两次时间戳的相对姿态，利用手眼标定法求解雷达与IMU的相对位姿；利用雷达与IMU的相对位姿减小雷达点云数据畸变，并完成雷达与IMU的相对位姿的标定，该方法能够有效的削弱点云数据中带有的雷达运动信息对数据的影响，提高了点云匹配和外参标定的精度。

摘要： 本发明提供一种相机安装于机器人手臂上的手眼标定方法，包括步骤：控制相机拍摄标定纸上所有图形中心的像素坐标，构建平面相机标定模型；根据像素坐标和平面相机标定模型获取相机的内参参数和畸变参数；获取同一个图形的像素坐标并根据畸变参数对相机进行畸变校准，获取校准后的像素坐标；根据校准后的像素坐标、机器人末端位姿坐标和内参参数获取相机工具第一初值；根据相机工具第一初值和内参参数，控制机器人在不同手系下迭代运动至对准图形中心，获取机器人关节坐标，根据机器人关节坐标获取相机工具第二初值；构建非线性优化模型，代入相机工具第二初值和内参参数获取优化后的相机工具和内参参数。本发明标定过程简单，标定成本低且精度高。

摘要： 本申请公开了一种手眼标定方法、手眼标定系统、计算机设备及存储装置。该方法包括：对机器人设置标志物，获取第一采样数据，利用第一采样数据获取机器人的相机坐标系相对于标定坐标系的旋转关系矩阵，其中，相机坐标系对应相机设备，标定坐标系对应机器人的标定部位，标定部位为基座部位或末端部位；利用旋转关系矩阵，控制机器人的末端部位绕相机坐标系的坐标轴运动，获取第二采样数据；利用旋转关系矩阵和第二采样数据，获取相机坐标系与机器人的标定坐标系之间的平移关系，其中，旋转关系矩阵、平移关系用于对相机坐标系与标定坐标系进行手眼标定。上述方案，能够提高手眼标定的适用性。

摘要： 本申请实施例公开了一种手眼标定方法，方法包括：获得标定物中确定的参考点阵中的任一参考标定点，在标定物坐标系下的三维物理坐标；控制视觉机器人的机械手运动，获得机械手在至少两个位姿下，通过视觉机器人的光场相机拍摄参考点阵得到的光场图像；基于至少两个光场图像和参考点阵中所有参考标定点对应的三维物理坐标，得到标定物相对于光场相机的目标位姿变换关系；基于目标位姿变换关系对视觉机器人进行手眼标定。本申请实施例同时还公开了一种视觉机器人、手眼标定设备和存储介质。

摘要： 本发明公开了一种用于四自由度并联机器人立体视觉手眼系统的在线手眼标定和抓取位姿计算方法。首先，构建相机固定在机器人本体外的Eye‑to‑hand手眼基础模型，以及手眼系统中基于非线性畸变的立体视觉模型，接着，基于末端夹持机构标定运动间的位姿关系，构建Eye‑to‑hand模型的非平凡解约束，用于剔除标定运动中的无效位姿，以规划并联机器人末端夹持机构的手眼标定运动，最后，采用基于手眼标定获取的机器人运动误差构建具有误差补偿的并联机器人抓取模实现基于立体视觉和4‑R(2‑SS)并联机器人的末端夹持机构的抓取位姿计算。本发明可有效提高四自由度4‑R(2‑SS)并联机器人立体视觉手眼系统的在线手眼标定精度和效率，有利于进一步实现并联机器人的准确快速抓取。

摘要： 本发明涉及用于二维平面的眼在手上机械手手眼标定方法及系统，属于视觉指导下的机械手运动技术领域，本发明的方法采用二维标定板进行相机标定与手眼标定，获得相机采集图像的像素坐标与机械手运动坐标之间的转换关系；相机采集工作现场图像，通过图像处理确定目标点像素坐标，根据转换关系将像素坐标转换为机械手运动坐标，将运动坐标通过TCP通信传送给控制柜，机械手接收坐标并运动至目标点。本发明的系统可以控制机械手运动并接受机械手当前坐标；控制柜与计算机以TCP协议通过以太网进行通信，传送机械手运动目标坐标并接受机械手当前坐标。本发明通过相机标定、手眼标定、目标点识别与定位、坐标变换，实现了视觉指导下的机械手运动。

摘要： 本发明公开了一种用于相机内参标定与机械臂手眼标定的标定板装置。用于相机内参标定与机械臂手眼标定的标定板装置包括标定板、支架。所述标定板粘贴一张黑白相间的矩形构成的棋盘图，承担着标定工作中被拍摄物体的功能。所述支架负责标定板装置与机械臂末端或平面的固连，并能够调节标定板的位姿。该标定板装置能用于相机内参标定、眼在手上手眼标定、眼在手外手眼标定等工作，功能丰富；法兰底盘能与UR机械臂、YUMI机械臂等多款机械臂末端法兰相配，通用性高；整个装置结构简洁、操作方便，体积小，制造成本低，应用范围广泛。

摘要： 本发明公开了一种相机在机器臂外的手眼标定装置及其标定方法，手眼标定装置包括机器人本体、标定板、图像坐标采集设备，机器人本体上设置有机械臂，机械臂、图像坐标采集设备均设置在标定板上方；所述标定板为三维立体标定板，标定板上表面设置有若干个标定点且若干个标定点的空间坐标均不相同。其标定方法包括以下步骤：S1、通过标定点在图像坐标系下的点坐标建立坐标系U1，通过机器人末端在标定点位置上的世界坐标建立坐标系U2；S2、设定标定方程；S3、求解标定方程，得到转换矩阵S4、使用验证点对转换矩阵进行误差验证。