基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法研究

摘要工业6轴机器人属于多关节串联机构，由于生产、制造及装配过程存在的误差导致其绝对定位精度较差，难以满足要求越来越精确的作业场景，为此需要对工业机器人的误差进行补偿，使机器人的实际到达位置与理想到达位置一致。

本文针对影响机器人定位精度的运动学的几何参数误差与非几何参数误差，提出了两级误差补偿方案，即首先补偿运动学几何参数误差，之后在关节空间建立网格来补偿非几何参数误差，最后通过实验验证了上述方案能有效提升机器人绝对定位精度。

本文完成的主要工作有：（1）机器人的运动学基础和误差分析：以HSR-JR605型机器人为例建立了运动学DH模型，并求解了机器人运动学正解。

将影响机器人定位精度的误差分为运动学几何参数误差和非几何参数误差，针对两类误差因素提出进行前后两级分层误差补偿的实验方案。

（2）运动学几何参数误差标定：首先对几何参数误差的来源进行了分析，之后介绍了运动学几何参数误差标定的主要流程，包括建立位置误差模型、测量、参数辨识及误差补偿。

针对影响机器人模型参数辨识稳定性的雅克比矩阵条件数提出了一种位姿优化策略，并编写了适用于华数其他型号机器人的位姿优化MATLAB-GUI程序。

为验证雅克比矩阵条件数对参数辨识结果的影响，在MATLAB上编写运动学参数误差标定仿真程序，并进行了两组不同姿态（一组优化姿态和一组未优化姿态）仿真对比实验，实验结果显示优化姿态下的标定补偿结果明显优于未优化的姿态补偿结果。

（3）非几何参数误差的关节空间网格化误差标定：研究发现只对机器人的运动学几何参数误差进行补偿是不足的，机器人的非几何参数对机器人的定位精度的影响同样不容忽视，但由于非几何参数误差来源因素众多且彼此之间耦合严重，难于进行独立建模分析，因此使用在关节空间内建立网格的非几何参数误差的补偿措施，介绍了关节空间网格化误差补偿的原理、网格划分策略及补偿方法。

（4）实验验证：选择用激光追踪仪为测量仪器，以HSR-JR605机器人为实验对象，设计实验方案，对机器人标定的两级标定方案进行了实验验证，即先进行运动学几何参数标定实验，并在此基础上进行了关节空间网格化的非几何参数误差标定实验。

机器视觉算法的精度评估及误差修正研究近年来，随着机器学习和人工智能技术的快速发展，机器视觉算法在图像识别、物体检测和目标跟踪等领域得到了广泛应用。

然而，在实际应用中，机器视觉算法的精度评估及误差修正成为了关注的重点。

机器视觉算法的精度评估是指对算法的准确性、鲁棒性和稳定性进行定量分析的过程。

它是评估算法实用性和可靠性的重要手段，能够为算法的改进提供实际依据。

首先，对于机器视觉算法的精度评估，我们需要明确评估的指标。

常见的指标包括准确度、召回率、精确度和F1值等。

准确度是指模型正确分类的比例，召回率是指模型正确找到正样本的比例，精确度是指模型正确分类为正样本的比例，F1值综合考虑了召回率和精确度。

根据不同的应用场景和任务需求，选择合适的评价指标进行精度评估是非常重要的。

其次，我们需要确定评估的数据集。

数据集的质量和多样性对于评估结果的影响很大。

将算法应用于真实场景中采集的数据，可以更好地评估算法的性能。

此外，数据集应包含具有挑战性的样本，以模拟真实世界中的复杂情况。

另外，为了避免过拟合，我们可以采用交叉验证或留出法等方法进行数据集划分，以保证评估结果的可靠性。

然后，我们需要选择适当的评估方法和算法。

对于图像分类和物体检测等任务，可以使用混淆矩阵和ROC曲线进行评估。

混淆矩阵可以直观地展示分类结果的准确性，ROC曲线则可以刻画分类器在不同阈值下的性能。

对于目标跟踪等任务，可以使用IoU（Intersection over Union）和精确度-召回率曲线进行评估。

IoU可以衡量目标与算法检测结果的重叠度，精确度-召回率曲线则可以全面评估目标跟踪的准确性和鲁棒性。

精度评估的结果可能会展示出算法的误差和不足之处。

为了修正这些误差，我们可以采用一系列的方法和技术。

首先，我们可以尝试改进算法的特征提取和表示方法。

通过设计更好的特征提取器或学习更有判别性的特征，可以提升算法的表征能力和准确度。

其次，可以考虑引入更多的训练数据或进行数据增强，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。

工业机器人运动学标定及误差分析研究工业机器人是现代制造业中不可或缺的重要设备之一，它可以实现各种复杂的工业生产操作。

而工业机器人的运动学标定和误差分析则是确保机器人准确运动和定位的关键技术之一、本文将对工业机器人运动学标定及误差分析进行研究。

首先，我们需要明确工业机器人的运动学模型。

工业机器人的运动学模型是描述机器人运动学特征的数学模型，包括机器人末端执行器在空间坐标系中的位置和姿态。

机器人的运动学模型可以通过机器人臂的几何参数和关节参数进行建立。

接下来，我们需要进行工业机器人的运动学标定。

运动学标定是指通过实验测量，获得机器人运动学参数的过程。

具体步骤包括：1.确定运动学标定系统：选择适当的标定系统是进行运动学标定的首要任务。

常用的运动学标定系统包括激光测距仪、相机视觉系统等。

2.收集标定数据：通过标定系统对机器人执行器进行测量，获取机器人的位置和姿态数据。

标定数据可以通过移动机器人执行器，并记录其位置和姿态来获取。

3.进行标定参数计算：根据标定数据，通过数学运算方法计算机器人运动学参数。

计算方法可以采用最小二乘法等。

4.检验标定结果：将计算得到的运动学参数应用于机器人中，验证其是否能够准确描述机器人的运动学特性。

在进行工业机器人运动学标定的过程中，需要注意以下几点：1.标定精度要求：根据具体需求，确定工业机器人的运动学标定精度。

标定精度要求越高，则标定过程中需要收集的数据越多。

2.标定环境准备：保证标定环境的准确度和稳定性。

避免干扰因素对机器人运动学参数的影响。

3.标定数据处理：在收集标定数据后，需要对数据进行处理，去除异常值和噪声，以提高标定结果的准确性。

4.标定误差分析：对标定结果进行误差分析，评估标定精度。

常见的误差包括位置误差、姿态误差等。

1.关节间隙误差：机器人的关节存在间隙，会导致机器人运动学参数的偏差。

因此需要对机器人关节间隙进行误差分析，以减小误差对机器人定位的影响。

2.传动误差：机器人关节传动装置存在误差，如传动精度和传动回差等。

Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2020年第14期·69·文章编号：2095－6835（2020）14－0069－02基于机器视觉的工业机器人定位系统研究曹诚诚（南京理工大学泰州科技学院，江苏泰州225300）摘要：当前工厂对智能设备的制造要求逐渐提升，同时机器视觉技术的的发展对于高精度的定位性能要求较高，并逐渐向机器人领域拓展。

基于机器视觉技术，通过概述工业机器人定位系统组成，围绕动作过程等方面探究工业机器人定位系统的具体内容，进而将定位信息向机器人控制器进行传输，完成定位任务。

关键词：机器视觉；工业机器人；定位系统；定位抓取技术中图分类号：TP242.2文献标识码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2020.14.025工业机器人是制造业的高端制造设备，对于稳定性、定位精准度的要求较高，因此需要借助机器视觉技术处理图像，通过工业相机实现引导定位和模式识别等操作，快速获取物体的质心和边界，满足工业机器人系统运行的自定位需求，缩短其期望位置和末端位置间的差距，进而促进机器视觉技术的创新和发展。

1定位系统组成依托机器视觉的机器人定位系统包含摄像机系统和控制系统，其中摄像机系统中包括计算机（具有图像采集卡）、摄像机，主要收集视觉图像，并应用机器视觉算法。

控制系统包含控制箱和计算机，对计算机末端具体位置完成控制。

工作区利用CCD 摄像机进行拍摄，并使用计算机识别图像，得到跟踪特征，完成数据的计算和识别，借助逆运动学方式获取机器人每一位置的误差，再对高精度末端执行模块进行控制，科学调整机器人的位置和位姿。

2工作原理机器人系统较为复杂，其中包含工业计算机、伺服电机、伺服控制器等部件，借助“人类引导思想”工艺，对人类的行为习惯、肢体动作、决策方式、表达模式进行展示和控制[1]。

依托机器视觉技术的机器人定位系统工作原理包含以下内容。

工业机器人绝对定位误差补偿方法摘要：随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，现场环境下工业机器人连续作业运行容易导致定位漂移问题，利用外部高精度测量系统获取其末端执行器精确三维位置信息是机器人绝对定位误差的有效补偿方式。

针对误差补偿三维测量高效率、高精度、高适应性要求，提出了一种基于工作空间测量定位系统的工业机器人精度补偿方法。

利用测量定位系统的动态特性，设计了针对机器人工作轨迹空间的网格划分策略，根据定位误差实际分布情况调整网格边长，通过采集网格节点绝对定位误差矢量值，研究了反距离加权算法以完成轨迹关键节点定位误差矢量的插值计算，最终完成末端执行器绝对定位误差补偿。

试验结果表明，所研究方法实时性好、效率高，安装20kg负载补偿后机器人绝对定位误差平均值由1.36mm降为0.19mm，提升了约86%，能够显著改善工业机器人现场作业精度。

关键词：工业机器人；误差补偿；网格划分引言随着工业机器人智能控制技术的发展，需要构建工业机器人的输出稳定性控制模型，结合工业机器人的位姿补偿和误差定位的方法，进行工业机器人的控制稳定性设计，提高工业机器人的空间三维定位和控制能力，相关的工业机器人定位方法研究在工业机器人的输出定位控制中具有重要意义。

在进行工业机器人的定位控制中，需要结合工业机器人的定位参数分布，进行控制稳定性测试，结合三维空间定位的方法，提高工业机器人的输出稳定性和自适应性，研究工业机器人的空间定位误差补偿方法，在提高工业机器人的稳定性方面意义重大，相关的工业机器人定位误差补偿方法研究受到人们极大的重视。

1机器人介绍本文研究对象LR20型工业机器人为安徽零点精密机械有限公司自主研发并量产的通用工业机器人，重复定位精度达到士0.05mm,LR20型工业机器人本体自重仅230kg，结构紧凑能够满足轻量化要求，防护等级达到IP65。

该机器人采用管线内置技术，保证了不受外部恶劣环境的干扰，但对内部空间的布局和管线磨损等方面的要求较高;同时该机器人可以满足地面与悬吊两种安装方式。

基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法研究的开题报告一、研究背景在工业生产中，机器人已经成为一种不可缺少的设备。

机器人的精度与稳定性对生产效率与品质有着非常重要的影响。

然而，在生产现场中，受到环境、操作与机器自身的因素，机器人的位姿误差常常不可避免。

如果不进行修正，这种位姿误差就会对产品的质量产生影响，甚至导致生产线停产，增加生产成本。

基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法就是一种有效纠正机器人位姿误差的方法。

它可以通过对机器人的视野范围内的参考物体进行图像处理与分析，来实现机器人位姿的标定与补偿。

目前，国内外已经有很多研究者对基于机器视觉的机器人位姿误差的标定与补偿方法进行了研究。

但是由于生产环境的多样性与机器人自身的特性不同，现有方法在实际应用中还存在不足，需要进一步研究优化。

二、研究目标本研究的主要目标是开发一种基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法，并设计相应的算法实现。

通过实验验证，来分析该方法的准确性与可行性，并与现有方法进行比较，为工业生产提供更加精确与稳定的机器人位姿纠正方案。

三、研究内容1. 研究机器人位姿误差的标定方法，包括标定板的设计与制作、标定点的选择及标定参数的计算等。

2. 研究机器视觉技术的应用方法，包括相机的参数标定、三维重建与姿态估计等技术。

3. 设计基于机器视觉的机器人位姿误差补偿算法，包括根据视觉信息判断机器人姿态、计算补偿量以及控制机器人执行补偿等步骤。

4. 进行实验验证，通过对标定板的拍摄与分析来计算机器人的姿态误差，并通过实验数据来验证算法的准确性与可行性。

四、研究意义通过本研究，可以发现与改进现有机器人位姿误差标定与补偿方法的不足，使之更加适用于实际生产环境中，提供更加精确、可靠的机器人位姿修正方案。

在实际生产过程中，可以提高生产效率和产品质量，节约生产成本，增强企业的竞争力。

同时，该方法的研究还可以推动机器视觉技术在工业自动化生产中的应用，拓展机器人技术的研究领域。

工业机器人编程技巧与误差分析工业机器人是现代制造业中的重要设备，在生产线上扮演着关键的角色。

工业机器人编程是确保机器人正常运行、完成各项生产任务的重要环节。

本文将介绍一些工业机器人编程的技巧，并分析常见的误差问题及其解决方案。

一、工业机器人编程技巧1. 合理的姿态选择：在编程过程中，选择合适的机器人姿态对于实现任务的精确性和效率至关重要。

合理的姿态选择可以避免机器人在操作过程中发生碰撞或增加误差。

在进行工业机器人编程时，需要根据具体任务的要求，确定机器人的姿态，包括机器人的位置、角度和方向等。

同时，还需要考虑到机器人的动作范围和工作环境的限制，以确保机器人能够顺利完成任务。

2. 路径规划：路径规划是工业机器人编程中的关键步骤。

通过合理地规划机器人的运动轨迹，可以减少机器人运动路径的长度，提高编程效率。

路径规划还可以避免机器人在运动过程中发生碰撞或碰撞风险，从而确保生产过程的安全性。

在路径规划过程中，可以使用各种算法和方法，例如最短路径算法、曲线拟合算法和直线插补算法等。

选择合适的路径规划算法可以提高机器人的精确性和运动效率。

3. 多点编程：多点编程是一种常用的工业机器人编程技巧，可以使机器人按照预定的路线依次执行各个任务点，从而提高生产效率。

在多点编程中，需要依次指定机器人的目标位置，并确定各个点之间的路径和运动方式。

多点编程可以通过机器人编程软件实现，通过添加和编辑任务点，可以灵活地进行生产任务的调整和管理。

4. 动作组编程：动作组编程是工业机器人编程的一种重要技巧，可以使机器人完成复杂的运动任务。

在动作组编程中，需要将不同的动作和运动组合在一起，形成一个完整的运动序列，并确保各个动作之间的协调和同步。

动作组编程可以增加机器人的灵活性和生产能力，适用于一些复杂的装配、喷涂和搬运等任务。

二、工业机器人误差分析及解决方案1. 位置误差：位置误差是工业机器人运动过程中常见的误差之一。

位置误差可能由于机器人位置检测的不准确性或机械结构的松动等原因导致。

基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划机器视觉技术在工业领域的应用越来越广泛，尤其是在工业机器人的视觉定位和路径规划中起到了关键作用。

本文将从机器视觉的基本原理出发，探讨基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划的关键技术和应用场景。

一、机器视觉的基本原理机器视觉是模仿人类视觉系统的一种技术，通过摄像头、图像处理算法和智能控制系统实现对物体的识别、定位和测量。

其基本原理是通过感光传感器将光线转化为电信号，经过图像处理算法进行特征提取和模式识别，最终实现对物体的定位和测量。

二、视觉定位的关键技术1. 特征提取和匹配：机器视觉系统需要提取出物体的特征点，并通过特征点的匹配来进行定位。

常用的特征点包括边缘、角点、斑点等，通过匹配这些特征点的位置和描述子，可以得到物体在图像中的位置和姿态信息。

2. 相机标定：相机标定是一项重要的前期工作，通过确定相机的内外参数，可以消除图像失真和畸变，提高定位的精度。

3. 姿态估计：根据物体的特征点，可以估计出物体的姿态，包括平移和旋转变换，进而确定物体在三维空间中的位置。

4. 运动估计：利用多帧图像的信息，可以估计物体的运动轨迹，从而实现对物体的跟踪和定位。

三、路径规划的关键技术1. 场景建模：通过对工作环境进行三维重构和场景建模，可以获取到工作空间中各个物体的几何形状和位置信息，为路径规划提供基础数据。

2. 障碍物检测与避障：通过机器视觉技术对工作环境进行实时监测和分析，可以检测到目标物体以外的障碍物，并通过路径规划算法避开这些障碍物，保证机器人的安全运行。

3. 路径优化和规划：根据工作任务的需求和机器人的运动能力，通过路径规划算法生成机器人的运动轨迹，使得机器人能够高效、准确地到达目标位置。

4. 运动控制：通过控制机械臂和底盘的运动，使机器人按照规划的路径进行移动，实现对工作任务的自动化完成。

四、基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划的应用场景1. 零件定位与装配：通过机器视觉系统对零件进行定位和识别，可以实现对零件的自动装配和拼装，提高生产效率和产品质量。

机器人的导航与定位误差修正方法机器人的导航与定位是机器人技术中的重要一环，它决定了机器人在实际应用中能否准确地完成任务。

然而，由于各种外界因素的干扰，导航与定位过程中难免会出现误差。

为了提高机器人的导航与定位精度，需要采取相应的误差修正方法。

一、传感器校准与误差补偿在机器人导航与定位中，传感器起到了至关重要的作用。

然而，传感器自身也存在一定的误差。

因此，进行传感器校准和误差补偿是提高导航与定位准确性的关键。

传感器校准可以通过先进的校准算法和标定设备来实现，例如使用专业的标定板对激光传感器进行准确标定。

同时，通过将传感器测得的数据与实际测量结果进行比对，可以计算并补偿传感器的误差，从而提高导航与定位的精度。

二、环境建模和地图更新在机器人导航与定位中，准确的环境建模和地图更新对于修正误差至关重要。

通过对环境进行准确建模，机器人可以更好地规划路径和避障。

同时，随着时间的推移，环境会发生变化，因此需要及时更新地图，以适应不同环境下的导航与定位需求。

基于激光扫描仪的建图算法和SLAM技术可以帮助机器人实时获取环境信息并进行地图更新。

三、多传感器融合利用多传感器融合技术可以提高机器人导航与定位的准确性。

通过将多个传感器（如激光传感器、视觉传感器、惯性测量单元等）的数据进行融合，可以互补各自的优势，并消除各个传感器本身的误差。

传感器融合可以通过滤波算法（如卡尔曼滤波器）或机器学习方法（如神经网络）来实现。

同时，结合地图信息和先验知识，可以进一步提高导航与定位的精度和鲁棒性。

四、闭环控制与路径优化在导航过程中，机器人常常会受到外界干扰或运动误差的影响，导致导航路径偏离预期。

因此，采用闭环控制方法进行误差修正是必要的。

通过实时检测机器人与目标位置之间的实际位置差异，可以及时采取补偿措施，使机器人恢复到预定的导航路径。

此外，路径优化算法可以根据实际场景和导航需求，对机器人的导航路径进行优化，以提高导航的准确性和效率。