CN106247932B - 一种基于摄影***的机器人在线误差补偿装置及方法 - Google Patents
一种基于摄影***的机器人在线误差补偿装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106247932B CN106247932B CN201610608257.4A CN201610608257A CN106247932B CN 106247932 B CN106247932 B CN 106247932B CN 201610608257 A CN201610608257 A CN 201610608257A CN 106247932 B CN106247932 B CN 106247932B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- industrial robot
- data
- attitude data
- robot
- axis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/002—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates
- G01B11/005—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates coordinate measuring machines
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Numerical Control (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于摄影***的机器人在线误差补偿装置，包括工业机器人、多测站多相机组合摄影测量***、空间惯性坐标测量***、摄影测量***辅助靶标和上位机，空间惯性坐标测量***的功能由二维倾角测量仪与工业机器人自带的编码器共同完成；多测站多相机组合摄影测量***测量固定于机器人末端的靶标的位置与姿态，二维倾角测量仪可以测量机器人末端两个方向角度姿态，结合机器人自身解算的精度较高的一个角度数据可实现机器人末端三维姿态的测量，并与摄影***测量的姿态数据进行数据融合、比对后得到补偿值，控制工业机器人使误差得到补偿。本发明无需对机器人进行离线标定，具有较高的精度，可以在加工制造等工业领域得到应用。
Description
技术领域
本发明涉及一种工业机器人，尤其涉及一种基于摄影***的机器人误差在线补偿装置及方法。
背景技术
工业机器人因其具有较大的工作空间、高柔性以及较低的价格等优点，越来越广泛地应用于工业加工制造领域。但是由于其本身存在较大的机械加工误差，再加上工作过程中其它因素：如温度、振动等的影响，虽然机器人的重复定位精度较高，但其绝对定位精度很低。而且由于是串联的开环结构，机械臂的刚度也较低，在承受负载的情况下，其误差更加明显。因此其无法在要求精度较高的机械加工等领域得到应用。同时，工业机器人离线编程也越来越得到迅速发展。其具有能够减少生产线上的停机时间，使得利益最大化等优点，并且能够使编程者能够避免在危险的工作环境下工作。但是，对于离线编程而言，机器人的绝对定位精度就是其关键要求。
目前最常用的提供工业机器人精度的方法是通过对机器人进行离线标定，提高工业机器人的绝对定位精度。通过其刚度模型的刚度辨识，减小由于负载引起的误差。然而这种方法需要在机器人工作空间中进行繁琐的标定，而且标定点阵的选取对精度有很大影响。在标定点之外的位置，其误差不能够得到保证。而且，标定只能够对位置误差进行标定，而不能够对姿态误差进行标定，存在一定的局限性。
发明内容
工业机器人需要执行的理论位姿因其存在机械加工等误差和较低的刚度等原因而存在较大误差，通过实际测量的位姿与理论位姿进行比较可得出其误差值。针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于摄影***的机器人在线误差补偿装置及方法，可以提高机器人绝对定位精度，通过多测站多相机组合摄影测量***实时测量得到的位姿数据以及二维倾角测量仪与机器人自身解算的一个精度较高的绕Z轴旋转的角度数据组合的空间惯性坐标测量***实时测量得到的姿态数据融合得到高精度的机器人末端位姿数据。而其末端在测量坐标系下的理论的位姿已知(本发明中以工业机器人自身解算位姿作为该理论的位姿)，将得到的误差反馈给机器人，机器人对误差值进行补偿。本发明中的机器人在线误差补偿方法将在测量坐标系下的理论值作为真值，将外部测量***测量得到的值作为实际值，从而保证在工业机器人在其工作空间范围内达到相同的精度，所能达到的精度较高。本发明的误差补偿方法简单，无需对机器人进行离线标定，可以降低标定带来的计算，提高了效率与精度，可以在加工制造等工业领域得到应用。
为了解决上述技术问题，本发明提出一种基于摄影***的机器人在线误差补偿方法，其中所用的装置的结构是：该装置包括连接有机器人控制柜的工业机器人、多测站多相机组合摄影测量***、空间惯性坐标测量***、摄影测量***辅助靶标和上位机，所述空间惯性坐标测量***由二维倾角测量仪与工业机器人自带的编码器构成；所述多测站多相机组合摄影测量***包括四个测站，所述四个测站按照2×2的矩形阵列布置在与水平面垂直的同一平面P内，矩形阵列的行列间距均为1m，每个测站具有一个相机，所述相机的光轴与水平线呈25度夹角，所述光轴聚焦于距离四个测站所在的矩形面中心1.5m处的点O，四个相机覆盖全测量视场；所述全测量视场的范围为以点O为中心、且大于1m×1m×1m的空间；所述摄影测量***辅助靶标安装在所述工业机器人的末端，所述摄影测量***辅助靶标由五个20mm标准的高亮反光标记球组成；所述多测站多相机组合摄影测量***的每个测站捕捉到至少四个高亮反光标记球，通过确定各高亮反光标记球球心相互位置关系，用于精确计算工业机器人末端的位置与姿态；所述二维倾角测量仪用于测得工业机器人末端相对于水平面的姿态，所述二维倾角测量仪安装于工业机器人的末端，所述工业机器人基坐标系的Z轴与水平面垂直；所述二维倾角测量仪的初始安装位置是所述二维倾角测量仪的X轴、Y轴分别与所述工业机器人末端的工具坐标系的X轴、Y轴重合；以所述二维倾角测量仪作为非水平面旋转的两个坐标，以工业机器人编码器自身解算的绕Z轴旋转的旋转角度作为水平面旋转的坐标，从而得到工业机器人末端的姿态数据A；所述多测站多相机组合摄影测量***、所述二维倾角测量仪和所述工业机器人控制柜均分别连接到所述上位机，所述上位机将读取外部测量数据和解算数据，所述外部测量数据包括上述工业机器人末端的姿态数据A和所述多测站多相机组合摄影测量***测得的工业机器人末端的位置数据B和姿态数据B；所述解算数据是指工业机器人自身解算的工业机器人末端位置数据C和姿态数据C；所述上位机对所述姿态数据A和姿态数据B进行基于卡尔曼滤波的数据融合，从而得到外部测量的姿态数据D；对上述姿态数据C、姿态数据D、位置数据B和位置数据C进行处理，最终实现工业机器人末端位置和姿态的在线误差补偿；
在线误差补偿方法包括以下步骤：
步骤一、对多测站多相机组合摄影测量***进行标定；
步骤二、工业机器人将自身解算的工业机器人末端位置数据C和姿态数据C传递给上位机；
步骤三、所述上位机接收所述二维倾角测量仪测得的工业机器人末端X轴和Y轴相对于重力方向的倾角数据，并结合工业机器人编码器自身解算得到的工业机器人末端工具坐标系绕工业机器人基坐标系Z轴旋转的旋转角度，计算得到工业机器人末端的姿态数据A；
步骤四、利用四个相机捕捉所述摄影测量***辅助靶标中的五个20mm标准的高亮反光标记球，将所述高亮反光标记球的位置和姿态数据传递给上位机，从而得到工业机器人末端的位置数据B和姿态数据B；
步骤五、上位机将步骤四得到的姿态数据B和步骤三得到的姿态数据A进行融合得到工业机器人末端的姿态数据D，以姿态数据D和步骤四获得的位置数据B作为外部测量数据；
步骤六、上位机对步骤二获得的工业机器人末端的位置数据C和姿态数据C及步骤五获得的工业机器人末端位置和姿态的外部测量数据即位置数据B和姿态数据D分别进行比对，求出两者的误差值；判断该误差值是否满足要求，若不满足，则将该误差值反馈给工业机器人，所述工业机器人根据该误差值调整工业机器人末端的位置和姿态，返回步骤三；至满足误差要求为止。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明的优点在于：本发明能够实时在线地对机器人的误差进行补偿，提高机器人末端的位置和姿态精度，而且无需对其进行精确地标定，减少了基于误差模型离线标定的繁琐步骤及计算，提高了效率。
附图说明
图1是本发明基于摄影***的机器人在线误差补偿装置的结构框图；
图2(a)是本发明中多测站多相机组合摄影测量***的各测站的相机安装位置主视图；
图2(b)是图2(a)各测站的相机安装位置侧视图；
图3(a)是多测站多相机组合摄影测量***辅助靶标的主视图；
图3(b)是图3(a)所示辅助靶标的侧视图；
图3(c)是图3(a)所示辅助靶标的俯视图；
图4是本发明基于摄影***的机器人在线误差补偿装置的原理框图；
图5是本发明基于摄影***的机器人在线误差补偿***控制流程图；
图中：1-工业机器人，2-机器人控制柜，3-二维倾角测量仪，4-多测站多相机组合摄影测量***，5-摄影测量***辅助靶标，6-上位机。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明技术方案作进一步详细描述，所描述的具体实施例仅对本发明进行解释说明，并不用以限制本发明。
本发明的发明构思如图4所示，主要是将二维倾角测量仪、摄影测量***辅助靶标分别固定于机器人执行器末端，同时二维倾角测量仪、多测站多相机组合摄影测量***以及工业机器人控制柜分别与上位机连接。二维倾角测量仪的初始安装位置为二维倾角测量仪的X轴、Y轴分别与定义的机器人基坐标系的X轴、Y轴重合。上位机上安装有通过VC6.0编写的实现误差补偿的上位机程序。在本发明技术方案实现过程中涉及多个不同的位置数据和姿态数据，为了清楚、简明，在技术方案的描述中分别以后缀字母的不同加以区别，诸如，位置数据A、位置数据B、姿态数据A、姿态数据B、姿态数据C和姿态数据D。
本发明基于摄影***的机器人在线误差补偿装置，如图1所示，包括连接有机器人控制柜2的工业机器人1，本实施例中所采用的工业机器人是KUKA KR5arc工业机器人，且该机器人安装位置为使得其基坐标系Z轴竖直向上，该装置还包括多测站多相机组合摄影测量***4、空间惯性坐标测量***、摄影测量***辅助靶标5和上位机6，所述空间惯性坐标测量***的功能由二维倾角测量仪3与工业机器人自带的编码器共同完成。
所述多测站多相机组合摄影测量***4包括四个测站，如图2所示，所述四个测站按照2×2的矩形阵列布置在与水平面垂直的同一平面P内，矩形阵列的行列间距均为1m，每个测站具有一个相机(图1和图2中分别以41、42、43、44附图标记表示)，所述相机的光轴与水平线呈25度夹角，所述光轴聚焦于距离四个测站所在的矩形面中心1.5m处的点O，四个相机覆盖全测量视场；所述全测量视场的范围为以点O为中心、且大于1m×1m×1m的空间。
如图1所示，所述摄影测量***辅助靶标5安装在所述工业机器人1的末端，所述摄影测量***辅助靶标5由五个20mm标准的高亮反光标记球组成，图3(a)、图3(b)和图3(c)示出了五个高亮反光标记球的位置及连接关系。
所述多测站多相机组合摄影测量***4的每个测站可以捕捉到至少四个高亮反光标记球，通过确定各高亮反光标记球球心相互位置关系，用于精确计算工业机器人末端的位置与姿态；通过以太网与上位机6进行通信，使得上位机6实时获取位姿数据。
本实施例采用的工业机器人1，其坐标系之间的关系由X、Y、Z、A、B、C六个参数决定。且其末端位置与姿态表示的是定义在机器人末端的工具坐标系与机器人基坐标系之间的关系。其中X、Y、Z为坐标系平移参数，A、B、C为坐标系旋转参数。X、Y、Z代表两坐标系的位置平移关系。A、B、C代表两坐标系的姿态旋转关系。KUKA KR5arc工业机器人进行绕轴旋转进行姿态转换的顺序依次为：1.绕Z轴的旋转角度为A；2.绕Y轴的旋转角度为B；3.绕X轴的旋转角度为C。因为由实验测量可知，所采用的工业机器人解算的角度A精度较高。
所述二维倾角测量仪3用于测得工业机器人末端相对于水平面的姿态，所述二维倾角测量仪3安装于工业机器人1的末端，所述工业机器人1的基坐标系的Z轴与水平面垂直；所述二维倾角测量仪的初始安装位置是所述二维倾角测量仪的X轴、Y轴分别与所述工业机器人末端的工具坐标系的X轴、Y轴重合；以所述二维倾角测量仪3作为非水平面旋转的两个坐标，以工业机器人编码器自身解算的绕Z轴旋转的旋转角度作为水平面旋转的坐标，结合工业机器人自身解算的角度数据，从而能够精确测量工业机器人末端的姿态数据A。
所述多测站多相机组合摄影测量***4、所述二维倾角测量仪3和所述工业机器人控制柜2均分别连接到所述上位机6，所述上位机6将读取外部测量数据和解算数据，所述外部测量数据包括上述工业机器人末端的姿态数据A和所述多测站多相机组合摄影测量***测得的工业机器人末端的位置数据B和姿态数据B；所述解算数据是指工业机器人自身解算的工业机器人末端位置数据C和姿态数据C；所述上位机6对所述姿态数据A和姿态数据B进行基于卡尔曼滤波的数据融合，提高姿态测量精度，从而得到精确的外部测量的姿态数据D；对上述姿态数据C、姿态数据D、位置数据B和位置数据C进行处理，最终实现工业机器人末端位置和姿态的在线误差补偿。
如图5所示，本实施例实现在线误差补偿的方法如下：
步骤一、对多测站多相机组合摄影测量***4进行标定；
步骤二、工业机器人1将自身解算的工业机器人末端位置数据C和姿态数据C传递给上位机6；
步骤三、所述上位机6接收所述二维倾角测量仪3测得的工业机器人末端X轴和Y轴相对于重力方向的倾角数据，并结合工业机器人编码器自身解算得到的工业机器人末端工具坐标系绕工业机器人基坐标系Z轴旋转的旋转角度，计算得到工业机器人末端的姿态数据A；
步骤四、利用四个相机捕捉所述摄影测量***辅助靶标5中的五个20mm标准的高亮反光标记球，将所述高亮反光标记球的位置和姿态数据传递给上位机6，从而得到工业机器人末端的位置数据B和姿态数据B；
步骤五、上位机6将步骤四得到的姿态数据B和步骤三得到的姿态数据A进行融合得到工业机器人末端的姿态数据D，以姿态数据D和步骤四获得的位置数据B作为外部测量数据；
步骤六、上位机6对步骤二获得的工业机器人末端的位置数据C和姿态数据C及步骤五获得的工业机器人末端位置和姿态的外部测量数据即位置数据B和姿态数据D分别进行比对，求出两者的误差值；判断该误差值是否满足要求，若不满足，则将该误差值反馈给工业机器人1，所述工业机器人1根据该误差值调整工业机器人末端的位置和姿态，返回步骤三；至满足误差要求为止。
尽管上面结合附图对本发明进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨的情况下，还可以做出很多变形，这些均属于本发明的保护之内。
Claims (1)
1.一种基于摄影***的机器人在线误差补偿方法，其中，所用的装置的结构是：该装置包括连接有机器人控制柜(2)的工业机器人(1)，多测站多相机组合摄影测量***(4)、空间惯性坐标测量***、摄影测量***辅助靶标(5)和上位机(6)，所述空间惯性坐标测量***由二维倾角测量仪(3)与工业机器人自带的编码器构成；
所述多测站多相机组合摄影测量***(4)包括四个测站，所述四个测站按照2×2的矩形阵列布置在与水平面垂直的同一平面P内，矩形阵列的行列间距均为1m，每个测站具有一个相机，所述相机的光轴与水平线呈25度夹角，所述光轴聚焦于距离四个测站所在的矩形面中心1.5m处的点O，四个相机覆盖全测量视场；所述全测量视场的范围为以点O为中心、且大于1m×1m×1m的空间；
所述摄影测量***辅助靶标(5)安装在所述工业机器人(1)的末端，所述摄影测量***辅助靶标(5)由五个20mm标准的高亮反光标记球组成；
所述多测站多相机组合摄影测量***(4)的每个测站捕捉到至少四个高亮反光标记球，通过确定各高亮反光标记球球心相互位置关系，用于精确计算工业机器人末端的位置与姿态；
所述二维倾角测量仪(3)用于测得工业机器人末端相对于水平面的姿态，所述二维倾角测量仪(3)安装于工业机器人(1)的末端，所述工业机器人(1)的基坐标系的Z轴与水平面垂直；所述二维倾角测量仪(3)的初始安装位置是所述二维倾角测量仪(3)的X轴、Y轴分别与所述工业机器人末端的工具坐标系的X轴、Y轴重合；以所述二维倾角测量仪(3)作为非水平面旋转的两个坐标，以工业机器人编码器自身解算的绕Z轴旋转的旋转角度作为水平面旋转的坐标，从而得到工业机器人末端的姿态数据A；
所述多测站多相机组合摄影测量***(4)、所述二维倾角测量仪(3)和所述机器人控制柜(2)均分别连接到所述上位机(6)，所述上位机(6)将读取外部测量数据和解算数据，所述外部测量数据包括上述工业机器人末端的姿态数据A和所述多测站多相机组合摄影测量***测得的工业机器人末端的位置数据B和姿态数据B；所述解算数据是指工业机器人自身解算的工业机器人末端位置数据C和姿态数据C；
所述上位机(6)对所述姿态数据A和姿态数据B进行基于卡尔曼滤波的数据融合，从而得到外部测量的姿态数据D；对上述姿态数据C、姿态数据D、位置数据B和位置数据C进行处理，最终实现工业机器人末端位置和姿态的在线误差补偿；
其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、对多测站多相机组合摄影测量***(4)进行标定；
步骤二、工业机器人(1)将自身解算的工业机器人末端位置数据C和姿态数据C传递给上位机(6)；
步骤三、所述上位机(6)接收所述二维倾角测量仪(3)测得的工业机器人末端X轴和Y轴相对于重力方向的倾角数据，并结合工业机器人编码器自身解算得到的工业机器人末端工具坐标系绕工业机器人基坐标系Z轴旋转的旋转角度，计算得到工业机器人末端的姿态数据A；
步骤四、利用四个相机捕捉所述摄影测量***辅助靶标(5)中的五个20mm标准的高亮反光标记球，将所述高亮反光标记球的位置和姿态数据传递给上位机(6)，从而得到工业机器人末端的位置数据B和姿态数据B；
步骤五、上位机(6)将步骤四得到的姿态数据B和步骤三得到的姿态数据A进行融合得到工业机器人末端的姿态数据D，以姿态数据D和步骤四获得的位置数据B作为外部测量数据；
步骤六、上位机(6)对步骤二获得的工业机器人末端的位置数据C和姿态数据C及步骤五获得的工业机器人末端位置和姿态的外部测量数据即位置数据B和姿态数据D分别进行比对，求出两者的误差值；判断该误差值是否满足要求，若不满足，则将该误差值反馈给工业机器人(1)，所述工业机器人(1)根据该误差值调整工业机器人末端的位置和姿态，返回步骤三；至满足误差要求为止。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610608257.4A CN106247932B (zh) | 2016-07-25 | 2016-07-25 | 一种基于摄影***的机器人在线误差补偿装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610608257.4A CN106247932B (zh) | 2016-07-25 | 2016-07-25 | 一种基于摄影***的机器人在线误差补偿装置及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106247932A CN106247932A (zh) | 2016-12-21 |
| CN106247932B true CN106247932B (zh) | 2019-03-12 |
Family
ID=57604696
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610608257.4A Active CN106247932B (zh) | 2016-07-25 | 2016-07-25 | 一种基于摄影***的机器人在线误差补偿装置及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106247932B (zh) |
Families Citing this family (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107053216A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-08-18 | 苏州蓝斯视觉***股份有限公司 | 机器人和末端执行器的自动标定方法及*** |
| DE102017113615A1 (de) * | 2017-06-20 | 2018-12-20 | Carl Zeiss Smt Gmbh | System, Verfahren und Marker zur Positionsbestimmung eines beweglichen Objektes im Raum |
| CN107297741B (zh) * | 2017-08-09 | 2018-05-15 | 广州乾鼎电力科技发展有限公司 | 基于机器视觉的运动轨迹规划方法及装置 |
| CN107576286B (zh) * | 2017-09-04 | 2019-06-25 | 安徽省爱夫卡电子科技有限公司 | 一种标靶整体优化的空间位置与姿态解求方法 |
| CN109291051B (zh) * | 2018-03-30 | 2022-07-08 | 上海大学 | 一种基于角度传感器的串并联机器人末端姿态闭环控制方法 |
| CN109079774B (zh) * | 2018-05-04 | 2019-07-09 | 南京航空航天大学 | 一种各向同性视觉传感立体球形靶标及标定方法 |
| CN109514549B (zh) * | 2018-10-17 | 2021-10-26 | 南京工程学院 | 一种可实现六自由度的tcp在线快速标定方法及装置 |
| CN110640737A (zh) * | 2018-11-07 | 2020-01-03 | 宁波赛朗科技有限公司 | 一种数据融合姿态测量的工业机器人 |
| CN109531568A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-03-29 | 浙江树人学院 | 一种机械臂关节控制方法 |
| CN109489555B (zh) * | 2019-01-03 | 2020-02-18 | 大连理工大学 | 一种机器人末端执行器位置误差的测量方法 |
| CN110193829B (zh) * | 2019-04-24 | 2020-04-07 | 南京航空航天大学 | 一种耦合运动学与刚度参数辨识的机器人精度控制方法 |
| CN110202581A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-06 | 南京博蓝奇智能科技有限公司 | 机器人末端执行器工作误差的补偿方法、装置及电子设备 |
| CN110962127B (zh) * | 2019-12-10 | 2020-09-01 | 南京航空航天大学 | 一种用于机械臂末端位姿辅助标定装置及其标定方法 |
| CN111125843B (zh) * | 2019-12-11 | 2022-02-11 | 同济大学 | 基于数字图像相关技术的工业机器人刚度辨识方法 |
| CN110977985B (zh) * | 2019-12-23 | 2021-10-01 | ***股份有限公司 | 一种定位的方法及装置 |
| CN111811396B (zh) * | 2020-06-11 | 2021-05-25 | 天津大学 | 一种基于平面约束的多边法激光跟踪三维坐标测量方法 |
| CN112893955B (zh) * | 2021-01-15 | 2022-07-12 | 天津大学 | 一种基于静刚度模型的混联机器人铣削加工误差补偿方法 |
| CN113524262A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-10-22 | 太仓中科信息技术研究院 | 摄像机器人虚实融合精度优化装置和方法 |
| CN113670203B (zh) * | 2021-08-26 | 2022-07-22 | 天津大学 | 一种pnp算法结合接触式测量的螺纹孔中心定位装置及方法 |
| CN113910239B (zh) * | 2021-11-09 | 2022-05-10 | 天津大学 | 工业机器人绝对定位误差补偿装置及方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6289600B1 (en) * | 1999-11-02 | 2001-09-18 | United States Pipe & Foundry Company | Non-contact measuring device |
| KR20070070733A (ko) * | 2005-12-29 | 2007-07-04 | 삼성중공업 주식회사 | 곡판 부재 계측 장치 |
| CN101097131A (zh) * | 2006-06-30 | 2008-01-02 | 廊坊智通机器人***有限公司 | 一种工件坐标***的标定方法 |
| CN101660903A (zh) * | 2009-09-22 | 2010-03-03 | 大连海事大学 | 一种用于测量机器人的外参数计算方法 |
| CN102135776A (zh) * | 2011-01-25 | 2011-07-27 | 解则晓 | 基于视觉定位的工业机器人控制***及其控制方法 |
| CN103895023A (zh) * | 2014-04-04 | 2014-07-02 | 中国民航大学 | 一种基于编码方位装置的机械臂末端跟踪测量***及方法 |
| CN104842362A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-08-19 | 厦门理工学院 | 一种机器人抓取物料包的方法和机器人抓取装置 |
-
2016
- 2016-07-25 CN CN201610608257.4A patent/CN106247932B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6289600B1 (en) * | 1999-11-02 | 2001-09-18 | United States Pipe & Foundry Company | Non-contact measuring device |
| KR20070070733A (ko) * | 2005-12-29 | 2007-07-04 | 삼성중공업 주식회사 | 곡판 부재 계측 장치 |
| CN101097131A (zh) * | 2006-06-30 | 2008-01-02 | 廊坊智通机器人***有限公司 | 一种工件坐标***的标定方法 |
| CN101660903A (zh) * | 2009-09-22 | 2010-03-03 | 大连海事大学 | 一种用于测量机器人的外参数计算方法 |
| CN102135776A (zh) * | 2011-01-25 | 2011-07-27 | 解则晓 | 基于视觉定位的工业机器人控制***及其控制方法 |
| CN103895023A (zh) * | 2014-04-04 | 2014-07-02 | 中国民航大学 | 一种基于编码方位装置的机械臂末端跟踪测量***及方法 |
| CN104842362A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-08-19 | 厦门理工学院 | 一种机器人抓取物料包的方法和机器人抓取装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106247932A (zh) | 2016-12-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106247932B (zh) | 一种基于摄影***的机器人在线误差补偿装置及方法 | |
| CN107042528B (zh) | 一种工业机器人的运动学标定***及方法 | |
| CN109794938B (zh) | 一种适用于曲面结构的机器人制孔误差补偿装置及其方法 | |
| US8457786B2 (en) | Method and an apparatus for calibration of an industrial robot system | |
| US7324217B2 (en) | Device and method for measuring components | |
| CN110355788B (zh) | 移动操作机器人大尺度空间高精度在线标定*** | |
| CN107639635B (zh) | 一种机械臂位姿误差标定方法及*** | |
| EP2381214A1 (en) | Optical measurement system | |
| CN113146613B (zh) | 一种工业机器人d-h参数三维自标定校准装置及方法 | |
| CN109623206B (zh) | 用于机器人管道焊接中优化离线规划的焊枪位姿的方法 | |
| CN210819622U (zh) | 移动操作机器人大尺度空间高精度在线标定*** | |
| CN113247298B (zh) | 一种多数控***物理空间任意轴线的坐标变换方法 | |
| CN109227551B (zh) | 一种视觉定位机器人手眼坐标转换方法 | |
| JP2019014011A (ja) | ロボットの教示位置補正方法 | |
| CN110757504A (zh) | 高精度可移动机器人的定位误差补偿方法 | |
| TWI762371B (zh) | 機械手臂與輪廓感測器座標系相對關係之自動校正方法與系統 | |
| CN113618738B (zh) | 一种机械臂运动学参数标定方法及*** | |
| CN110181558A (zh) | 一种变臂关节式坐标测量机标定机器人的装置及其方法 | |
| TWI708667B (zh) | 運動裝置之位置與姿態校正裝置及系統與方法 | |
| CN113510708A (zh) | 一种基于双目视觉的接触式工业机器人自动标定*** | |
| CN113781558B (zh) | 一种姿态与位置解耦的机器人视觉寻位方法 | |
| CN107717988A (zh) | 一种基于泛克里金的工业机械臂精度标定方法 | |
| Jian et al. | On-line precision calibration of mobile manipulators based on the multi-level measurement strategy | |
| Nieves et al. | Development of a position sensitive device and control method for automated robot calibration | |
| Huang et al. | Robotic hand-eye calibration based on active vision |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |