基于视觉的AUBO机器人标定方法研究

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1、分类号:TH24210710-2015225037专业硕士学位论文基于视觉的AUBO机器人标定方法研究曹继项导师姓名职称张军讲师专业学位类别申请学位级别硕士机械工程及领域名称论文提交日期2018年4月8日论文答辩日期2018年5月30日学位授予单位长安大学ResearchonthemethodofVision-BasedCalibrationofAUBORobotADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：CaoJixiangSupervisor：Prof.ZhangJunChang’anUniversit

2、y,Xi’an,China摘要工业机器人在轻载、高速、高精度等行业应用的日益广泛，尤其是六自由度工业机器人在3C行业装配、点胶、切割、航空制造等高精度行业的普及，对工业机器人末端的定位精度提出了更高的要求，研发具有自主知识产权的工业机器人标定方法具有极其重要的意义。本文以六自由度AUBO工业机器人为实验对象，以提高末端定位精度为目标，采用几何参数和综合误差补偿法对末端定位精度进行标定，并进行标定试验。针对现有测量方法的不足，提出基于视觉的测量方法，建立了AUBO机器人的运动学模型，推导了末端位姿与相邻坐标系之间的数学关系，用数学解析法获得了AUBO机器人逆解，采用M

3、ATLAB机器人工具箱建立仿真模型，仿真结果和示教器的位置与姿态完全一致，验证了所建立模型的正确性及逆解求解结果的正确性。针对张氏相机标定法检测精度不足的问题，提出改进的亚像素张氏标定法，并用标准棋盘格进行对比试验，实验结果显示相机标定精度提高0.12个像素，验证了所提方法测量的高精度性；采用Eye-in-hand的手眼固定方式，建立了机器人手眼标定的基本方程，采用矩阵直积法获得了手眼标定矩阵；为辨识机器人几何参数，进行了机器人的位置测量实验，采用最小二乘法辨识出了机器人的运动学参数，通过激光跟踪仪基于距离误差模型验证了视觉标定方法的可行性及精度较高的优势。针对末端

4、定位误差产生的复杂性及运动学标定的局限性，提出基于BP法来进行末端综合误差的预测及补偿，在此基础上采用PSO-BP网络的末端位姿的预测及补偿算法，并在MATLAB建立了末端位姿的预测及补偿仿真模型，仿真结果表明末端位置的平均距离误差由标定前的0.635mm提高到标定后的0.294mm，其精度提高了53.7%，证明了该标定方法的正确性与可行性。该研究为机器人几何参数及综合误差的标定提供一种参考方法。关键词：机器人标定，视觉，手眼标定，激光跟踪仪，PSO-BP算法IAbstractIndustrialrobotsareincreasinglyusedinlight-lo

5、ad,high-speed,high-precisionindustries,andespeciallyinthehigh-precisionindustriessuchasassembly,dispensing,cutting,andaerospacemanufacturingof6-DOFindustrialrobots.Thehigherrequirementsareputforward,andthedevelopmentofanindustrialrobotcalibrationmethodwithindependentintellectualpropert

6、yrightsisofgreatsignificance.Inthispaper,thesix-degree-of-freedomAUBOindustrialrobotistakenastheexperimentalobject,andtheendpositioningaccuracyisimproved.Thegeometricparametersandcomprehensiveerrorcompensationmethodareusedtocalibratetheendpositioningaccuracy,andthecalibrationtestisperf

7、ormed.Aimingattheshortcomingsoftheexistingmeasurementmethods,avision-basedmeasurementmethodwasproposed.ThekinematicsmodeloftheAUBOrobotwasestablished.Themathematicalrelationshipbetweentheendposeandtheadjacentcoordinatesystemwasdeduced.TheinversesolutionoftheAUBOrobotwasobtainedbythem