祝建礼[1]2007年在《多自由度检测机器人控制系统开发与位姿误差补偿》文中研究指明超声无损检测技术在产品质量控制中有着举足轻重的作用，尤其是对具有复杂形面的曲面工件，提高检测的精度、效率和自动化程度，是超声检测研究的热点和重点问题。论文以“航空螺旋桨水浸超声自动检测系统”研发为背景课题，开发了基于PC和PMAC双CPU伺服控制系统为核心的机器人检测系统，结合相应的误差补偿和控制策略实现了超声检测的高精度自动化。系统利用增量式编码器实现全闭环位置控制和利用PAMC卡自带软件实现PID参数优化调节控制，并把自适应PID参数调整应用到系统中，实现伺服系统的精确控制；通过分析检测系统机械运动特性，利用摄动误差补偿法对机器人系统进行误差补偿，消除由于机械装配、加工等因素产生的误差对探头位姿的影响，提高整套检测系统的位置控制精度。第一章为绪论。本章首先介绍了论文的课题背景和研究意义，着重介绍了国内外对高精度超声检测机器人系统及误差补偿的研究情况；最后介绍了论文的主要研究内容和各个章节组织情况。第二章为检测机器人总体结构介绍。本章主要完成了对检测机器人机械结构介绍和机器人的动力驱动及机器人控制系统控制模式的选择。第三章为超声检测机器人控制系统开发。本章重点介绍了超声检测机器人数控系统的开发和研究，分析了系统软硬件的设计及其实现；对超声检测机器人系统的硬件结构和主要部件进行了说明，简单介绍了检测系统的软件子模块；最后介绍PMAC控制器的PID控制原理，重点分析PID参数的调节方法及优化，同时针对系统的需要应用了PID参数的自适应调整方法。第四章为超声检测机器人系统的运动学建模分析。首先介绍了机器人运动学建模的一般方法；然后以超声检测机器人为研究对象，分析机器人的结构原理，建立起运动学模型，根据实际空间区域及项目要求推导出运动学正解及逆解，为后章的机器人误差补偿提供理论依据。第五章为超声检测机器人系统位姿误差分析与补偿。本章首先分析了检测机器人误差来源，对由多种静态因素引起的机器人综合位姿误差补偿作了分析。应用摄动误差补偿法，即给机器人各连杆预加一个附加变量运动，使末端执行器相应做出微小的附加运动来抵消或减小机器人末端的实际运动误差，达到理想的定位精度。最后利用实验数据验证误差补偿方法的实用性和可行性。第六章为总结与展望。对全文工作进行了总体概括，总结了论文的不足之处，并对将来进一步工作做出展望。
朱凌峰[2]2018年在《基于单目视觉的爬壁机器人定位系统研究》文中认为建筑的外墙喷涂是一项量大面广的作业,基本上还停留在人工喷涂的阶段,施工过程中需要搭建脚手架或使用高空吊篮,作业成本高、耗时长、且存在潜在危险等缺点。而爬壁机器人通过自身装备的吸附机构吸附在工作面上,能在笔直壁面上移动并代替人工实施作业。为了实现爬壁机器人的自动、自主移动和作业,机器人的位置反馈非常重要。视觉定位技术具有精度高、实时性好、设置便捷等优点,因此,本文采用视觉定位作为技术方案,为爬壁机器人开发一套能够在给定的墙面区域范围内实现定位功能的系统。首先,本文进行了定位系统的总体设计,明确了其工作流程,提出ROI跟踪+发光标志物的总体检测思路;明确了视觉系统的要求并进行了相机和镜头的选型,构建视觉系统的软件平台和硬件平台。接着,本文阐述了相机成像模型和提取世界坐标的原理和方法,分析了相机标定的原理及其算法,提出相机标定的精度评价方法和操作流程,通过标定实验,得到了较高精度的相机参数,并根据标定结果获得了世界坐标系下鸟瞰视图。然后,本文利用Canny、LoG边缘检测和Hough直线特征提取算法,进行了标志物检测实验,验证了发光标志物在极端光照条件下的检测有效性,据此提出了单帧ROI图像标志物方位检测算法。最后,本文分析并采用了先检测图像坐标再提取世界坐标的机器人检测方案,并设计算法和进行实验,验证了算法的正确性和快速性;同时,通过实验评估了世界坐标方位检测精度,确认了误差在可以接受范围内;还进行了世界坐标连续检测实验,采用ROI图像采集方式,实现了实时图像采集和世界坐标机器人方位检测。
何峰[3]2007年在《精密动态测量精度检测技术研究》文中进行了进一步梳理动态测量技术作为一种新兴的测量技术已经越来越多地被应用于各种测量场合,使得测量技术无论从效率还是技术内涵上都发生了较大的变革。不同于传统的静态测量技术,动态测量的特性决定了其精度评定和数据处理方法的复杂性。随着动态测量应用的日趋广泛,对于动态测量误差的研究具有很强的必要性,本文的研究目的就是期望通过一定的方法和技术手段为动态测量提供有效的检测平台并能够通过实践完成对动态测量的检测。文中首先根据动态测量传感器及精密机电设备的应用现状提出了搭建高精度动态检测平台的方案,给出了检测方案的工作原理。通过对几种潜在解决方案的分析,确立了最优方案;基于检测平台的基本原理,分别设计实现了20cm、60cm动态检测平台缩尺模型,完成了模型机械结构设计实践及部分相关设备的性能测试,在缩尺模型基础上完成了100cm检测平台的机械结构设计和性能测试;针对检测系统的组成分别对时间系统、光电位置传感器、电机及机械结构的精度进行了分析,根据各组成部分的精度得出系统在不同检测方案条件下的检测精度:低动态条件下(3cm/s以内)对于全站仪跟踪测量能够完成0.4-0.6mm精度的动态检测,中低动态条件下(6m/s以内)对于GPS动态测量能够完成3-10mm精度的动态绝对位置检测和0.5mm精度的相对位置检测;基于100cm检测平台开展了全站仪及GPS动态检测实践,通过事后处理的方法对全站仪在准动态和实时动态条件下的动态测量精度进行了检测,得到不同动态条件下的测量误差;通过相关分析,得到利用全站仪动态跟踪测量的时滞在不同动态条件下约为110-120ms,通过对测量误差进行时滞改正和合作目标360度棱镜的误差改正,取得了良好的效果,其中0.9cm/s条件下的水平位置和高程的平均误差分别从1.02mm、2.18mm下降到0.83mm和0.51mm。在GPS动态差分相对测量时,静态与低动态条件下(0.314m/s以下)的测量精度差异很小,水平方向的标准差在5mm以内,高程方向上标准差接近1cm。不同动态条件下的双动态相对测量中,不仅出现了2-3mm的系统误差,还存在7-10mm的标准差。通过实践证明,检测平台能够有效地完成动态检测,并取得良好效果。
佚名[4]2011年在《自动化技术、计算机技术》文中进行了进一步梳理TP112011011954一般成本环境下分散式多工厂资源调度/陈胜峰,蔚承建(南京工业大学信息科学与工程学院)//信息与控制.―2010,39(5).―640～645.研究多工厂一般成本结构特征,即工厂含有固定成本和单位成本,提出了一种分散式多工厂资源调度方法,该方法使用基于连续双向拍卖市场机制的ZI2策略。ZI2策略是一种包含价格和数量的二维报价策略,agent采用该策略在给定价格范围内随机提交报价。模拟实验结果验证了ZI2策略可以实现较高的调度效率,整体平均效率达到90%。图2表8参10
朱玉芳[5]2001年在《小口径管道无缆型超声波检测系统总体设计及实验研究》文中提出结合小口径在役石油管道检测机器人的研制，全面阐述了小口径无缆型超声波检测机器人技术。介绍小口径管道无缆型超声波检测机器人的总体方案，并分别设计了其三个分系统：管内超声波检测系统、管外液压控制系统及管外计算机数据分析系统。 为模拟检测机器人的实际工作环境，在实验室条件下，设计了实验用检测机器人的结构和实验室液压控制回路。 在实验室内对提出的检测方案进行了实验，实验结果表明检测方案是完全可行的，其检测精度达到了国内先进水平。并对检测过程中出现的问题进行了系统的分析，总结出了影响机器人检测精度的若干重要因素，提出了解决异常情况的方案。论文最后对以后的研究工作进行了展望。
朱明洁[6]2005年在《小管道超声波检测方法的研究》文中指出管道是输送石油、天然气等介质的最经济手段,但管道也会因腐蚀等原因而发生故障。我国大量的中、小口径油气输送管道分布在人口较稠密的地区,一旦发生腐蚀泄漏事故,其后果将更为严重。 开展小管道检测技术的研究,采用单探头反射镜式的超声波检测方法,分析了平面反射镜对聚焦声束的影响,对采用平面反射镜检测柱面工件时,工件中的焦点位置及焦柱参数的确定方法进行了探讨。根据这种检测方法,设计了基于实验室条件下的小管道检测机器人的结构,包括检测舱体的结构和里程定位系统的结构。 根据φ159mm的小管道的使用要求和工作环境,提出检测方案,组建了测试系统,并分别设计了其两个分系统:管内超声波检测系统和管外数据采集、显示系统。进行了相关硬件选型、电路设计和软件设计。硬件电路设计包括里程信号采集电路、电机驱动电路和通讯接口电路。 在实验室条件下,进行了实验,实验结果表明检测方案是完全可行的。为了模拟实际工作环境,还做了干扰试验,分析了各种干扰对检测精度的影响。实验及对实验结果的分析,虽然是基于实验室条件下的,但仍然具有普遍意义,因此不仅为客观评价检测方案的可行性和可靠性提供了可信的依据,同时也对小管道检测机器人的后期研制具有至关重要的意义。
曹玉华[7]2007年在《超声测距系统设计及其在机器人模糊避障中的应用》文中认为自主式移动机器人是目前机器人领域的研究重点之一,因它有着广阔的科研空间和应用潜力。而要获得完全自主意义的移动机器人,即在完全未知的环境下完成各种智能任务,成功的避障是最基本的要求。本文主要介绍超声测距系统及其在机器人模糊避障中的应用。第一章首先讨论了机器人技术的研究发展,及应用情况。介绍了机器人研究自始至今的三个发展阶段。陈述了国外研究成果和动向,并介绍了我国机器人研究进展情况和战略规划。而且对超声测距在机器人导航、路径规划、避障等方面的应用发展概况进行了一般性的介绍和总结,最后提出了本研究工作意义,并阐述了本文的主要内容。第二章介绍了机器人的整个硬件系统。以ATmega128为控制核心,包括直流电机,速度传感器,电源模块等的设计。这部分只作为超声测距及用于机器人模糊避障的硬件平台。因此,本论文对此并未作较深研究和设计。第三章详细介绍了超声测距系统。超声测距的原理以空气中超声波的传播速度为确定条件,利用反射超声波测量待测距离。本部分阐述了超声测距技术及其应用,介绍了具体的软硬件设计。为了提高超声测距的精度,采取了温度补偿等措施。第四章论述了机器人基于超声测距的模糊避障算法。首先简述了模糊控制理论,在此理论基础上,建立了机器人避障的模糊规则,利用超声测距的结果,使得机器人完成避障动作。最后,对全文工作进行了总结,指出了今后进一步的研究方向。
郭青阳[8]2016年在《基于KUKA工业机器人的定位误差补偿方法的研究》文中研究说明随着生产力水平的不断进步和科学技术的飞速发展,工业机器人作为先进、智能的工业化设备的代表,在社会生活的很多方面应用广泛,尤其在汽车产业领域得到了相当成熟和广泛的应用。车身的尺寸偏差是影响车身质量最重要的因素,以工业机器人车身激光检测系统为代表的车身尺寸检测技术已成为当前全球车企降低车身尺寸偏差,提升车身制造精度最为有效的手段之一,对于工业机器人定位精度的研究具有非常重要的工程意义和经济意义。首先,本论文以工业机器人车身激光检测系统中最常用的KUKA工业机器人为例,对其运动学问题进行了理论剖析,阐述了建立正向运动学模型和求解运动学逆解的方法,使用MATLAB Robotics Toolbox进行了运动学模型的仿真验证。其次,在运动学模型的基础上,考虑影响工业机器人定位精度最大的几何误差因素,采用微分的方法建立了几何偏差模型;在考虑车身激光检测工程应用的基础上,分析了车身定位坐标系与机器人激光测量坐标系不重合对工业机器人定位精度造成的耦合影响,并依此在几何偏差模型的基础上建立了基于车身激光检测系统的KUKA工业机器人车身定位误差模型,并对该模型进行了仿真验证,确定了其有效性和准确性。再次,在进行工业机器人定位误差补偿方法的研究时,首先基于所建立的工业机器人车身定位误差模型,使用牛顿-拉夫逊迭代算法进行了仿真验证。考虑到基于误差模型进行定位误差补偿的局限性,设计了合适的BP神经网络对KUKA机器人的误差模型进行网络逼近并进行了误差补偿,并且完成了对比仿真实验。结果表明,采用BP神经网络进行定位误差补偿比基于误差模型进行定位误差补偿的补偿精度更高。最后,考虑到传统BP神经网络收敛速率慢等问题,提出采用PSO算法与BP神经网络相结合的算法,对BP神经网络进行优化,使KUKA机器人定位误差补偿的效果更佳。
刘今越[9]2005年在《基于视觉的精密定位系统研究及应用》文中研究表明基于视觉定位子系统的研究是当前机器视觉领域的研究热点,有着广泛的应用前景。本文进行的研究首先是基于机器视觉的基本理论和发展现状,讨论了机器视觉在各个领域的应用情况;其次,按照机器视觉系统的逻辑结构,探讨了机器视觉定位系统各部分的设计方法,并在此方法的指导下实现了863计划项目“L波段连续波多注宽带调速管”(2002AA872020)子项—“基于视觉定位的磁场分布检测系统开发”中视觉定位部分的设计,并将视觉定位部分成功应用于磁场分布检测系统中,保证了检测数据的准确性和可靠性。论文主要内容如下: 介绍了视觉定位系统的工作原理,并分析了视觉定位的常用方法。根据项目的具体要求全面分析了并论证了视觉定位磁场分布检测系统的具体指标及可行性。提出了视觉定位系统的构建方案,并针对项目实施的具体要求对视觉定位系统主要硬件进行了选型设计。 对计算机视觉中常见的摄像机标定方法进行了分析、比较,并总结了各种标定方法的优缺点。根据本系统工作过程中摄像机与工件之间距离固定这一特点,采用一种非线性标定方法对系统进行标定,在一定程度上减少了摄像机畸变的影响,提高了检测精度。对非线性标定算法的原理进行了详细论证,并对其校正精度进行测定实验。 针对视觉定位系统的实际应用,首先介绍了从硬件上改善图像质量的自动曝光方法,随后又对图像预处理方法进行了详细介绍及功能比较。通过合理有效的图像预处理方法,实现了目标图像由图像背景的良好分离效果,为之后的圆心定位打下了良好基础。提出了一种边界点选组的圆拟合方法,能够有效的降低由于照明阴影对检测精度带来的影响,大大提高了定位精度。 从软、硬件两方面详细介绍了视觉定位磁场分布检测系统的集成方法,并对硬件结构及软件功能模块做了简单介绍。通过大量实验,详细分析了视觉定位误差原因并找出相应的解决方法,用常规摄像机实现了视觉定位系统的精度要求,从而最终保证了视觉定位磁场分布检测系统在实际磁场测量工作中的成功应用。
参考文献：
[1]. 多自由度检测机器人控制系统开发与位姿误差补偿[D]. 祝建礼. 浙江大学. 2007
[2]. 基于单目视觉的爬壁机器人定位系统研究[D]. 朱凌峰. 浙江大学. 2018
[3]. 精密动态测量精度检测技术研究[D]. 何峰. 解放军信息工程大学. 2007
[4]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2011
[5]. 小口径管道无缆型超声波检测系统总体设计及实验研究[D]. 朱玉芳. 南京理工大学. 2001
[6]. 小管道超声波检测方法的研究[D]. 朱明洁. 南京理工大学. 2005
[7]. 超声测距系统设计及其在机器人模糊避障中的应用[D]. 曹玉华. 中国海洋大学. 2007
[8]. 基于KUKA工业机器人的定位误差补偿方法的研究[D]. 郭青阳. 长春工业大学. 2016
[9]. 基于视觉的精密定位系统研究及应用[D]. 刘今越. 河北工业大学. 2005
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