【摘 要】
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视觉伺服基于视觉信息闭环控制机器人末端位姿,是实现工业环境下机器人定位任务的一种理想手段,但对于无纹理圆柱形工件,无法通过传统被动视觉手段稳定提取兴趣点以计算视觉特征,导致视觉伺服无法闭环。为实现相对无纹理圆柱表面的机器人定位任务,本文引入条纹投影结构光作为桥梁,基于其提供的表面轮廓三维信息,实现了视觉伺服的闭环,从而保障了视觉伺服的效率、稳定性和准确性,相关方法和理论通过仿真和机器人管道焊接试验
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视觉伺服基于视觉信息闭环控制机器人末端位姿,是实现工业环境下机器人定位任务的一种理想手段,但对于无纹理圆柱形工件,无法通过传统被动视觉手段稳定提取兴趣点以计算视觉特征,导致视觉伺服无法闭环。为实现相对无纹理圆柱表面的机器人定位任务,本文引入条纹投影结构光作为桥梁,基于其提供的表面轮廓三维信息,实现了视觉伺服的闭环,从而保障了视觉伺服的效率、稳定性和准确性,相关方法和理论通过仿真和机器人管道焊接试验进行了验证。本文主要完成工作如下:首先,提出了一种基于条纹投影的视觉伺服控制方法。为从条纹投影重建的三维点云中提取轴线特征,提出了一种圆柱面拟合算法,包括构建基于七参数方程的优化函数,并利用L-M优化算法确定方程参数;利用轴线参数,并基于期望位姿选择构建视觉特征,进而推导交互矩阵以及构建三种视觉控制律;对上述方法和理论进行了仿真实验,其结果表明:所提拟合算法拟合精度高,且三种控制律中的实时控制律性能最佳,其收敛范围更大,误差函数渐近衰减,且实时交互矩阵易于获得,适合实际应用。其次,将上述方法应用于机器人管道焊接中的焊枪位姿优化问题。一方面,完成了基于特殊位形下的结构光系统建模,提出了一种直接从二维相位图中提取圆柱轴线和焊缝中心的算法,避免了耗时巨大的三维重建及点云拟合过程。另一方面,为限制焊枪沿轴线平移的自由度,选择第五视觉特征,推导了新的交互矩阵和实时控制律,进而在理论上证明了该实时控制律具有全局渐近稳定性。最后,通过基于GMAW的机器人管道焊接试验,验证了本文所提的基于条纹投影的视觉伺服控制方法收敛范围大,鲁棒性好,能大幅提升离线规划的焊枪位姿精度,从而能获得分布更均匀的焊道和热影响区。
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