基于球杆示教笔的机器人轨迹演示编程系统研究
发布时间：2021-08-04 21:36
随着工业机器人市场规模的不断扩大,其应用领域也不断扩展。在焊接、激光切割以及喷涂等新兴的工业机器人应用领域,传统的机器人轨迹编程方式,例如示教器编程和人工拖拽示教,具有技术门槛高、编程效率低等缺点,不能满足此类行业小批量、短周期、款式种类多的加工特点,成为了工业机器人进一步应用推广的一道门槛。针对传统的工业机器人轨迹编程方式复杂低效的问题,本文对机器人演示编程（Robot programming by demonstration,RPD）研究领域进行了深入研究,设计并开发了一种基于球杆示教笔的机器人轨迹演示编程系统。通过设计的球杆示教笔和机器视觉算法,实现了高效的轨迹编程示教。系统基于机器人操作系统（Robot operating system,ROS）平台开发,并配有图形交互界面和手势交互界面,具有良好的可扩展性和用户友好性。根据示教任务需求,设计了一种结构简单、成本低廉的球杆示教笔,提出了基于机器视觉捕捉示教笔轨迹的示教方案。使用Kinect相机采集机器人工作空间的点云数据,设计算法从点云数据中提取示教笔的位姿信息。结合标定后的相机外参数,获得标记物在机器人基坐标系下的位姿信息,并...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
乐高积木组装仿真实验[4]
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文3系统最终生成有效的机器人程序，完成机器人演示编程任务。图2-2手电筒的演示编程流程图[4]1.3.2国外研究现状国外对机器人演示编程的研究十分注重，并且已经取得了不错的进展，在机器人演示编程的关键技术难题上都有所突破。许多高校和研究机构都在机器人演示编程技术领域开展了深入的研究，如荷兰的戴尔福特大学，英国的埃塞克斯大学等。来自加拿大麦克马斯特大学JineshPatel等人开发了一种面对工业零件分拣任务的具有容错能力的机器人演示编程系统[8]。他们的硬件平台由一台深度相机（Kinect），一台六自由度机械臂（CRSRobotics）和一个固定在机械臂末端的电磁吸爪组成（图2-3）。这套演示编程系统的主要目的是通过人手先指向工作台上的不同形状的工件（螺钉、垫圈、螺母），然后再指向要将其分捡的盒子，通过视觉处理使机器人能够自动进行零件的分拣工作。他们的主要工作集中在视觉处理方面的手势识别和零件识别的软件算法上。JineshPatel将实现零件分拣的算法任务分为两个主要模块，分别是示教模块和分
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文4拣模块，每个模块又包含许多个子任务。在零件识别算法中，他们在HSV颜色空间中进行零件图像的分割，利用图形学处理对零件的特征进行提取，将零件的轮廓面积，孔的个数和包络零件轮廓的最小矩形区域的长宽比作为零件的三个特征以识别不同零件。图2-3JineshPatel的机器人演示编程系统[8]在手势识别算法中，他们在HSV颜色空间中将人手分割出来，通过计算轮廓中心到轮廓的最大距离获取指尖的位置信息。在人机交互方面，他们使机器人用语音将当前需要执行的任务传达给人类演示者，并通过语音提示演示操作中出现的错误，大大提高了系统的友好性和容错能力。瑞典隆德大学成立了SARAFun（SmartAssemblyRobotwithAdvancedFunction-alities）项目，其目的是为了让非专业用户能够在不到一天的时间内将双手动装配任务集成到机器人上。在2017年，瑞典隆德大学的MathiasHaagea等人开发了一种应用于装配任务的演示编程系统[9]。他们的系统利用先进的计算机视觉方法去检测和追踪装配任务中的零件，结合最先进的演示装配语义分析，使用机器人知识集成框架自动合成和部署机器人程序，用于人工演示的装配任务。他们还设计开发了基于网络的人机交互（HumanRobotInteraction,HRI）界面，用于帮助演示者以直观的方式演示组装任务。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Kinect v2的实时精确三维重建系统[J]. 李诗锐,李琪,李海洋,侯沛宏,曹伟国,王向东,李华. 软件学报. 2016(10)
[2]基于聚类改进的KNN文本分类算法[J]. 周庆平,谭长庚,王宏君,湛淼湘. 计算机应用研究. 2016(11)
[3]基于ROS的机器人模型构建方法研究[J]. 曹正万,平雪良,陈盛龙,蒋毅. 组合机床与自动化加工技术. 2015(08)
硕士论文
[1]面向工业装配演示编程的机械臂运动控制[D]. 王浩.浙江大学 2018
[2]面向工业装配演示编程的动作识别[D]. 誉洪生.浙江大学 2017
[3]面向工业装配演示编程的零件识别与位姿估计[D]. 王亚彪.浙江大学 2016
本文编号：3322450
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
乐高积木组装仿真实验[4]
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文3系统最终生成有效的机器人程序，完成机器人演示编程任务。图2-2手电筒的演示编程流程图[4]1.3.2国外研究现状国外对机器人演示编程的研究十分注重，并且已经取得了不错的进展，在机器人演示编程的关键技术难题上都有所突破。许多高校和研究机构都在机器人演示编程技术领域开展了深入的研究，如荷兰的戴尔福特大学，英国的埃塞克斯大学等。来自加拿大麦克马斯特大学JineshPatel等人开发了一种面对工业零件分拣任务的具有容错能力的机器人演示编程系统[8]。他们的硬件平台由一台深度相机（Kinect），一台六自由度机械臂（CRSRobotics）和一个固定在机械臂末端的电磁吸爪组成（图2-3）。这套演示编程系统的主要目的是通过人手先指向工作台上的不同形状的工件（螺钉、垫圈、螺母），然后再指向要将其分捡的盒子，通过视觉处理使机器人能够自动进行零件的分拣工作。他们的主要工作集中在视觉处理方面的手势识别和零件识别的软件算法上。JineshPatel将实现零件分拣的算法任务分为两个主要模块，分别是示教模块和分
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文4拣模块，每个模块又包含许多个子任务。在零件识别算法中，他们在HSV颜色空间中进行零件图像的分割，利用图形学处理对零件的特征进行提取，将零件的轮廓面积，孔的个数和包络零件轮廓的最小矩形区域的长宽比作为零件的三个特征以识别不同零件。图2-3JineshPatel的机器人演示编程系统[8]在手势识别算法中，他们在HSV颜色空间中将人手分割出来，通过计算轮廓中心到轮廓的最大距离获取指尖的位置信息。在人机交互方面，他们使机器人用语音将当前需要执行的任务传达给人类演示者，并通过语音提示演示操作中出现的错误，大大提高了系统的友好性和容错能力。瑞典隆德大学成立了SARAFun（SmartAssemblyRobotwithAdvancedFunction-alities）项目，其目的是为了让非专业用户能够在不到一天的时间内将双手动装配任务集成到机器人上。在2017年，瑞典隆德大学的MathiasHaagea等人开发了一种应用于装配任务的演示编程系统[9]。他们的系统利用先进的计算机视觉方法去检测和追踪装配任务中的零件，结合最先进的演示装配语义分析，使用机器人知识集成框架自动合成和部署机器人程序，用于人工演示的装配任务。他们还设计开发了基于网络的人机交互（HumanRobotInteraction,HRI）界面，用于帮助演示者以直观的方式演示组装任务。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Kinect v2的实时精确三维重建系统[J]. 李诗锐,李琪,李海洋,侯沛宏,曹伟国,王向东,李华. 软件学报. 2016(10)
[2]基于聚类改进的KNN文本分类算法[J]. 周庆平,谭长庚,王宏君,湛淼湘. 计算机应用研究. 2016(11)
[3]基于ROS的机器人模型构建方法研究[J]. 曹正万,平雪良,陈盛龙,蒋毅. 组合机床与自动化加工技术. 2015(08)
硕士论文
[1]面向工业装配演示编程的机械臂运动控制[D]. 王浩.浙江大学 2018
[2]面向工业装配演示编程的动作识别[D]. 誉洪生.浙江大学 2017
[3]面向工业装配演示编程的零件识别与位姿估计[D]. 王亚彪.浙江大学 2016
本文编号：3322450
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