一、用于机器人离线编程的工件标定算法研究（论文文献综述）
肖高[1]（2021）在《基于ROBOGUIDE软件的机器人离线编程研究》文中认为机器人离线编程方法已得到较为广泛的应用,但由于工件几何外形的多样性,坐标系标定操作非常不便。基于ROBOGUIDE软件对机器人离线编程进行了研究。在研究中,以轮毂法兰盘打磨为例,推导了利用外轮廓多点进行机器人用户坐标系标定的算法。运用这一算法,可以解决由于轮毂装夹偏差造成的离线程序无法复用的问题。通过仿真试验,验证了基于ROBOGUIDE软件的机器人离线编程的有效性。
谷乐丰[2]（2020）在《工业机器人自标定方法研究》文中研究表明制造业是国民经济的基石,支撑着国家在不同时期的稳定发展。随着工业机器人应用技术的发展,人工示教形式的在线编程难以高效地完成复杂的生产作业,制造业企业对机器人离线编程技术的需求日益增加。然而,目前工业机器人通常具有很高的重复定位精度（0.1mm左右或更好）,但其绝对定位精度偏低（数毫米或更差）,这成为限制工业机器人应用范围的重要因素,尤其是在离线编程等精度要求较高的应用场合,机器人标定则是解决这一问题的有效技术手段。传统机器人标定方法借助昂贵、笨重的外部测量设备获取机器人位姿,存在成本高、便携性差等缺点。自标定方法是指利用物理约束、传感器等方式替代外部测量设备的标定方法,可以克服传统标定的大部分缺点。良好的机器人自标定方法应具备误差参数满足连续性、完备性的标定模型,和测量范围大、精度可靠、低成本且便携的标定测量装置。针对上述问题,本文提出了一种由安装在机器人末端法兰的球心坐标测量装置、相对机器人基座固定的三球座和可移动的双球座组成的便携式、低成本自标定装置,分别利用球面约束、点约束和距离约束,可在广域工作空间内对机器人进行距离误差测量,提高了标定结果的精度和可靠性;同时,利用三球座可定义用于描述机器人工作单元中各个坐标系的外部参考坐标系,并在局部工作空间内对机器人进行位置误差测量。根据所设计的装置,分别提出了基于距离误差的双球座标定算法、基于位置误差的三球座标定算法以及结合距离、位置误差信息的两步自标定算法。提出的两步标定方法在第一步利用大范围工作空间内的距离误差信息对机器人运动学参数进行标定;然后,在第二步建立外部参考坐标系,并利用位置误差信息实现机器人基坐标系位姿的标定,同时也进一步提高了第一步标定得到的标定精度;最终,得到一个在外部参考坐标系下描述的精确运动模型,提高了机器人的绝对定位精度,进而提高了机器人离线编程等应用的可靠性和精度,是一种相对可靠的标定方法。针对提出的3种标定算法,不同于局部指数公式在已有机器人标定研究中的应用,本文采用了旋量前置式的局部指数积公式,并引入位置伴随变换矩阵,建立了形式进一步简化、结构线性统一,同时误差参数满足完备性、连续性要求的自标定模型。最后,对自标定算法进行了仿真,仿真结果表明提出的双球标定算法和两步自标定算法均能在噪声干扰下快速收敛至噪声幅度所在的量级,验证了标定算法的有效性和鲁棒性。基于所设计的装置和提出的算法,搭建了机器人自标定系统,并对其开展了实验研究。实验结果验证了提出的两步标定算法和三球标定算法在实际标定实验中对机器人位置误差补偿的有效性,同时也表明了设计的自标定测量装置具有一定的实用性。
王亚龙[3]（2020）在《基于SVM标定算法的气门视觉抓取系统研究》文中研究指明上下料是生产线中的必要工序,传统生产线中主要依靠人力完成,如今工业发展到自动化、智能化的阶段,现代化生产线中,通过配置工业机器人系统实现上下料操作,但需要根据目标工件的特点、及其在物料框中的摆放情况等选择合适的分拣抓取方案。对于在料框中不规则摆放的、尺寸较小的、表面圆端面特征不明显的气门工件,采用简单示教编程的方式控制机器人,不能达到自动抓取工件的目的。故为了实现气门毛坯在工序间上下料的自动化,本文参考大量的文献及视觉系统应用实例,制定针对气门工件的抓取方案。从气门工件表面特征及摆放特点入手,为解决从重叠的、多个工件中逐一分拣气门的问题,提出在对图像进行目标识别定位的基础上,利用光栅投影式立体视觉技术,求解目标工件位姿,以高精度、高效率地引导机器人抓取工件的方案,并设计视觉引导机器人抓取系统整体结构,具有一定的工程实际意义和价值。本文主要的研究内容如下:对图像中的目标工件识别定位。分析气门工件在图像中的几何特征,主要呈现椭圆形状,通过对图像进行灰度化、二值化等处理,使用改进的分水岭算法分割出目标的Blob区域,基于提取ROI区域的Hough变换椭圆拟合算法,完成在二维图像中对目标定位。立体视觉系统相关标定。通过对相机—DLP投影仪视觉系统进行分析,对该系统进行建模,分别构建图像坐标系、相机坐标系、世界坐标系、投影仪坐标系、工具坐标系等。为了求解各个坐标系之间的转换关系,参考张氏标定法进行相机标定,主要应用SVM回归算法,标定光栅投影式立体视觉模型,求解目标工件在空间中位姿。并对eye-in-hand式的手眼模型进行标定,求解了相机与工具两坐标系之间的转换矩阵,以确定机器人执行端的空间位姿。测试视觉引导机器人抓取系统。解决MATLAB与C++混合编程问题,建立视觉系统端与ABB机器人端的通讯,实现执行端位姿数据的传输,并在Robot Studio中仿真引导机器人运动,测试实际场景中机器人执行端路径规划合理性。搭建实际的视觉引导机器人抓取系统,并测试抓取气门工件,验证方案的可行性、系统的可靠性和准确性。
王泽政[4]（2020）在《钢结构件机器人焊接特征识别与焊缝校正技术研究》文中指出智能焊接机器人在大型钢构件焊接过程中,不但拥有高于人工的操作稳定性和优于肉眼测量的加工精度,而且能够提高加工效率和降低生产成本。因此关于机器人智能化焊接技术的研究越发受到行业的重视。而且随着离线编程、视觉传感、图像识别与处理以及机器人焊接校正等技术的不断完善,使得上述成果在机器人智能化焊接领域有了联合应用的可能。离线编程作为机器人智能化工作不可或缺的众多技术之一,可以提高焊接机器人在实际生产环境的适应性。其中通过CAD图纸的DXF格式文件转换为机器人可识别程序的离线编程方式,更能减少现场示教带来的不便。而且若辅助以视觉传感设备,对焊缝误差进行校正,便可得到较高的焊接成功率,使机器人焊接更加符合实际生产所需。因此本文将设计一款钢结构件焊接与焊缝校正的机器人焊接系统,其具体研究内容如下:（1）为提高工业机器人焊接的灵活性,避免频繁的人工现场示教,通过C++编程方法完成了DXF文件信息的筛选和提取,对机器人大型钢构件焊接可行性进行分析;设计了能清晰反映焊接坐标及图像信息的人机交互界面;通过六点标定法及机器人运动学相关模型完成对复杂零件进行标定。（2）为保障焊接工作精度符合加工要求,需对视觉传感系统进行标定工作,确定摄像机的安装方式,对传感器进行结构光的标定,为对摄像机进行更加精确的参数优化,需完成对相机标定原理的研究,对MATLAB自带的标定方法进行分析,并对其进行改进对比,且通过相机标定实验对理论数据进行验证分析。（3）为使焊缝图像更加清晰,便于观察和后续处理,需对其进行图像预处理工作,对噪声及滤波器的种类进行分析研究,去除噪声干扰。对降噪后的图像进行灰度化处理,排除其他干扰因素,再通过图像分割技术,获得焊缝的清晰图像,为下一步焊缝校正做好准备工作。（4）离线焊接技术因其快捷高效常用于钢结构件焊接,但由于非在线性导致经常出现误差,且无法自动调整,因此通过焊接机器人离线焊缝校正技术改善机器人的焊接效果。针对焊接机器人结构光视觉校正系统硬件架构和操作流程进行了设计,并基于KUKA焊接机器人,提出了一种针对起止点与变换点的校正算法,且通过MATLAB进行了仿真模拟实验。最后,进行整套钢结构件机器人焊接与校正系统的搭建工作。根据DXF离线编程技术设计了DXF文件信息的筛选和提取软件并进行测试实验。由测试结果得,通过C++编程可获取机器人离线焊接编程所需的图元及路径的精炼信息,将DXF焊接运用到机器人焊接技术中可有效减少操作人员人工示教的频率。借助对视觉传感设备的标定方法的研究完成对图像采集设备的安装及调试工作。对得到的图像进行预处理工作配合以两种不同的校正算法完成对校正系统的搭建。最终进行实验验证,结果表明本文提出的针对钢结构件机器人焊接特征识别与焊缝校正技术的研究具有可行性,同时与传统方式相比,本文方法在效率及精度上有较大的提高。
朱红光[5]（2020）在《7-DOF喷涂机器人离线编程模块设计及其实现》文中指出在制造业中,涂装环节是产品制造的重要环节。喷涂机器人因其可以改善喷涂作业工作环境差,降低工人工作强度,减少漆雾有毒气体对操作人员的健康危害,提高生产效率而被广泛使用。传统的喷涂机器人操作模式采用示教编程,具有操作简单,价格低,容易掌握的优点,在平面喷涂时取得较好的效果。但是示教编程占用较多机器人时间,示教人员需长时间在有毒的环境中作业,在面对曲面与内腔喷涂作业时,难以满足喷涂质量要求。本文针对曲面与内腔喷涂作业存在的问题,以7自由度喷涂机器人作为操作对象,对离线编程主要模块进行了设计与开发,主要研究内容如下:（1）对离线编程系统组成模块进行分析设计,详细阐述了各模块功能和作用。并对课题主要模块设计和开发步骤进行简单说明,确定了本课题采用Matlab工具箱设计运动学求解模块和轨迹规划模块,通过SolidWorks软件进行机器人和喷涂作业环境的建模与喷涂过程运动仿真。（2）基于通用三维图像存储格式STL进行喷涂轨迹规划算法研究。首先,依照喷涂工件与机器人之间的相对位姿对STL中的数据进行更新,从更新后的数据中去除非喷涂面数据。其次,使用切平面法求工件模型与切平面的交点。然后,按照喷枪口的角度变化规划喷涂路径。最后,根据路径交点求解轨迹规划节点末端位姿矩阵。（3）基于D-H法建立机器人正运动学,利用Matlab Robotics 9.0工具箱对正运动学进行验证。针对7自由度机器人逆运动学求解复杂问题,采用在RBF神经网络的基础上优化神经网络结构来求解机器人逆解,使用最小二乘法优化中心点选取,设定标准优化训练集,提高求解的准确性与速度。（4）采用SolidWorks Motion将求得的各关节轴变量输入机器人虚拟样机模型进行运动仿真,来验证规划轨迹的可行性,通过动画可直观显示喷涂机器人沿喷涂轨迹运动的过程与结果。
彭真[6]（2020）在《基于特征匹配的叶片机器人磨抛系统标定技术及应用软件开发》文中进行了进一步梳理叶片是航空发动机和燃气轮机中直接参与能量转换的关键零部件,通常具有前后缘薄、型面扭曲、易弯曲变形、材料难加工等特点,且长期服役于极限工况下,其加工精度和表面质量直接决定了动力设备使用性能、效率和寿命。针对叶片磨抛加工,目前国内普遍以手工磨抛和数控机床磨抛为主。前者容易导致加工随机误差大、余量不均匀、加工一致性差等问题;后者则加工模式较为固定、可拓展性差、设备通用性低。随着机器人技术飞速发展,机器人加工已成为顺应国家智能制造趋势的高端制造方式,并逐步应用于复杂零件高精密加工领域。以复杂叶片为典型研究对象的机器人磨抛技术研究,是解决磨抛行业“痛点”,提升磨抛数字化和智能化的有效手段。针对目前机器人测量-磨抛系统在手眼、工件标定中存在自动化程度低、标定效率低、标定精度差等问题,本文创新性地提出基于机器人“重定位”的手眼标定、结合特征匹配的工件标定解决方案,并以实际应用为导向开发叶片机器人磨抛系统标定软件,依托现有的机器人平台对铣削叶片进行磨抛实验,以验证技术方案和软件的可行性、有效性。本文的主要研究内容如下:首先,以机器人和扫描仪为标定对象,结合标准球设计了基于机器人运动学“重定位”的手眼标定方案。采用多空间点球拟合、基于四元数法的坐标耦合等方法,实现对机器人与扫描仪eye-to-hand（眼在手外）模式的手眼标定,分析了标定方案的误差来源,并利用ABB机器人和OKIO扫描仪标定试验验证了该策略的优越性和有效性。其次,以铣削叶片为扫描对象,在手眼标定基础上进行扫描点云重构,同时提出了一种基于特征匹配的工件标定算法,包括法向特征关键点提取、基于特征匹配的点云初始配准,以及优化ICP点云精配准。该算法将CAD离线编程路径与实际工件准确贴合,以实现工件标定,并与相关标定算法进行对比分析。再次,为了对所提出标定方案进行验证,本文以叶片标定为导向,结合实验平台各软硬件条件,对叶片机器人磨抛标定系统进行设计与开发;建立可视化人机交互界面,对标定软件进行模块化,以满足系统标定的各项需求;并完成了标定软件的手眼、工件标定模块相关调试工作。最后,开展了以精铣叶片为加工对象的磨抛实验,实验结果表明:本文手眼、工件标定方案精度较高,经磨抛加工的叶片符合工艺要求且具有良好的表面加工一致性,研究成果可以应用于叶片制造企业进行批量生产,对于推动动力制造产业发展具有重要的经济、社会效益。
邓茜[7]（2020）在《工业机器人定位精度标定系统研究》文中研究表明近年来,随着工业机器人在各类生产中得到广泛应用,同时对工业机器人的定位精度也提出了更高的要求。通过对工业机器人进行标定可减小实际关节参数与理想参数之间的误差或因机器人单个关节存在较小的偏移量而引起的内部运动学模型误差,从而提升工业机器人的整体精度。针对目前工业机器人标定测量设备成本高、环境要求高等难题,设计了一种基于双PSD的标定系统,该标定系统不仅能够计算机器人的关节偏移量参数,而且能够同时校准机器人的工件坐标关系,与其他传统方法相比,具有结构简单、稳定可靠、价格便宜等优点。具体研究工作如下:首先,将工业机器人定位精度标定系统分硬件和软件两部分进行设计,提出了一种双PSD位置敏感标定方法,该标定装置主要由两个互成120°的位置传感器组成,运用Visual Studio工具采用C#编程语言WinForm方式制作了PC用户界面,结合工业机器人机械臂、工业相机和附加在机器人工具中心点上的激光器组成整个标定系统,为后续工业机器人定位精度标定系统实验奠定了基础。其次,分析系统标定原理并对机器人运动学建模,设计参数辨识和补偿算法及以及标定系统的伺服控制器。以IRB120 ABB机器人为研究对象,采用D-H参数法建立了运动学模型,对机器人运动学进行了正逆解运算,并运用MATLAB中的robotics toolbox工具箱对机器人运动学模型进行了验证,确保机器人模型的正确性,为后续研究提供理论依据。然后,对工业机器人关节偏移参数辨识算法进行了研究,通过求解把偏移值代入机器人原始模型,利用Levenberg-Marquardt算法进行参数辨识,运用Matlab建立了机器人IRB120的三维计算机模型,并使用初始关节偏移参数对关节偏移校准算法进行了仿真,与传统校准比较证明了新方法的有效性;设计了基于视觉和PSD的混合伺服控制器,能够实现激光线自动对准两个PSD,并且使相机中的图像特征转换为机器人的位置特征返回给上位机。最后,搭建了工业机器人精度标定系统平台,对搭建的平台进行了参数辨识和补偿实验。首先对双PSD位置敏感装置做了反馈实验,证明该装置的可行性,通过软件界面读取辨识数据,采集了工业机器人关节误差,对辨识结果进行误差补偿实验,分别对单PSD和双PSD进行了对比实验,证明了双PSD标定系统标定精度更高,更稳定。
郦东[8]（2020）在《基于视觉的喷涂人工示教和工件位姿识别系统开发研究》文中研究说明工业机器人的介入让传统喷涂企业的生产效率不断提高,但是在日益激烈的市场竞争压力下,企业对于柔性化生产的要求也在不断提高。这就要求工业机器人需要快速适应生产任务的变化,而传统复杂繁琐的机器人示教方式已然无法满足柔性化生产的要求。因此,研究一种快速、准确、高效的示教方式成为了当下的热点。本文针对传统工业机器人示教器在柔性生产中的缺点,开发一种双目视觉示教系统,应用于喷涂生产。操作人员只需手持示教器进行示教作业,即可完成对机器人的示教工作。同时,为了能够提高工业机器人喷涂作业的质量,本文开发一种工件位姿识别系统来校正喷涂机器人的运行轨迹,让喷涂机器人更加智能化,更加高效地完成工件喷涂。本文的研究内容主要包括:利用喷枪、色球和两个工业相机组成双目视觉示教系统。将两个工业相机搭建双目环境,使其光轴会聚。色球安装在喷枪上,当喷枪移动时,两个工业相机分别对喷枪上的色球进行拍照捕捉。对捕捉的图像进行HSV分割,图像形态学处理,最小圆拟合,畸变矫正后,得到色球圆心的图像坐标值,并用最小二乘法进行双目立体定位计算。通过不断捕捉色球的空间位置,完成对示教轨迹记录。为了使喷涂机器人可以复现示教轨迹,同时针对机器人和工业相机分别在两个不同的区域这种特殊环境,开发一种分离式手眼标定法。以标定板为媒介,建立示教系统、标定板和喷涂机器人三者之间的坐标转换关系。示教时,在标定板坐标系下记录喷涂示教轨迹,之后机器人与标定板建立坐标转换关系,示教轨迹即可转换到机器人坐标系下,机器人便可以复现示教轨迹。针对喷涂工件在生产线上会改变姿态这一特殊情况,开发工件位姿识别系统来计算工件的位姿。工件在被喷涂之前,工业相机对工件进行拍照,通过阈值分割和多边形逼近来拟合工件轮廓,从而得到工件特征点,并用PNP算法计算出工件相对于工业相机的姿态。通过对比喷涂工件与示教工件,计算两者位姿差,从而校正机器人的喷涂轨迹,形成闭环控制系统。各系统经过开发测试后,获得如下实验数据:（1）双目视觉示教系统在外界环境稳定,干扰较小,相机与示教器的空间距离为1.7 m左右的情况下,空间定位误差在2 mm左右。（2）工件位姿识别系统在相机与被喷涂工件的空间距离为0.5 m左右的工作环境下,综合位移识别误差在2 mm左右,偏转角度识别误差在1度左右。偏航角度识别范围在30度以内时,工件位姿识别的效果较好。（3）经过手眼标定后,喷涂机器人复现示教轨迹的效果较好,且运动误差在2 mm左右。将双目视觉示教系统,工件位姿识别系统以及手眼标定运用到实际喷涂生产中后,对比人工喷涂和喷涂机器人喷涂的工件表面质量。经检测发现,喷涂机器人所喷涂的工件表面膜厚更加均匀,质量更好,满足生产要求,喷涂机器人可以替代人工完成喷涂生产。
秦晨[9]（2019）在《三维激光引导的自行车三角架机器人焊接轨迹规划技术研究》文中认为目前,工业机器人已经广泛应用到焊接领域,尤其是对于标准工件的焊接。但对于非标准工件的焊接,由于各个工件之间存在差异,而基于示教的机器人无法感知实际工件与示教工件焊缝位置的差异,从而导致焊接精度的偏差。基于视觉的自动焊接则能够感知实际工件焊缝位置提高焊接精度,现已成为制造企业的迫切需求。国内外对视觉引导的机器人焊接的研究开展得也较多,主要应用在平面简单焊缝,而对于空间复杂焊缝且精度要求较高的焊接场景研究的较少。因此,本文针对复杂非标准工件焊接场景,提出了基于视觉扫描、焊缝重建的自动焊接方案。本文将对复杂空间曲线机器人自动焊接系统中涉及到的几个关键技术:传感器位姿标定、弧焊机器人焊点位姿规划和连接位姿序列的轨迹规划等进行研究。首先,在基于视觉的机器人自动焊接系统中确定机器人工作站各个坐标系之间的变换关系。且由于视觉传感器固定于机器人末端,所以需要标定传感器相对于机器人末端的变换矩阵才能确定焊缝相对于机器人基坐标系位姿关系。通过对国内外传感器标定的方法与各种适用场景进行研究与总结,再结合本系统所采用的线结构光传感器和当前实验条件,设计结构光传感器三点标定方案。为了使计算机程序能够更便捷的实现该算法,对标定结果进行了化简处理,消去了公式中的逆矩阵的求解。另外,本文设计了机器人携带传感器连续扫描与机器人位置插值方案,确定了传感器扫描到每个焊缝点时机器人末端位姿,将焊缝位置从传感器坐标系变换到机器人基坐标系。在确定了焊缝点位置后,对机器人焊接姿态进行了规划。首先结合焊接工艺参数建立了焊缝坐标系与焊枪坐标系,得到了焊枪坐标系与机器人基坐标系的变换矩阵。由于焊枪回转角可以任意设定,焊接空间维度小于机器人运动维度,导致六轴机器人冗余,提出了姿态优化方案。姿态优化方案通过焊枪回转角的设定优化机器人焊接时的运动性能。首先建立运动性能评价模型,然后基于该模型设计的指标,结合遗传算法寻找最佳运动性能所对应的回转角。完成了弧焊机器人自动焊接的焊点位置与姿态规划,从而得到机器人焊接所需的位姿序列。得到机器人焊接点位姿序列之后,需要规划一条平滑的焊接轨迹。本文针对目前机器人焊接轨迹规划过程中出现的过渡轨迹不经过行径点导致焊接精度降低,焊接轨迹不平滑等问题,设计了基于NURBS的机器人焊接轨迹规划的方案。首先推导了NURBS曲线的求解过程,分析了如何通过行径点求解控制点,随后使用NURBS曲线对机器人关节空间进行轨迹规划。本文另外还利用C++程序语言实现了NURBS轨迹规划算法。然后,从整体上设计了机器人自动焊接系统的架构和方案流程,分别针对各个子系统结合上述章节介绍的算法进行硬件选型和软件设计。子系统分别为上位机控制子系统、机器人与焊机执行子系统、视觉传感子系统。并且采用Socket通信联通各个子系统,本文设计了基于Socket通信的确认反馈机制确保信息传输准确性。最终,基于已有的焊接工作站与本课题所设计的自动焊接平台,对论文中介绍的算法进行了验证,并完成了自行车三脚架焊缝的自主焊接物理实验。从仿真和物理实验分别验证了机器人与上位机通信、传感器标定、位姿规划、轨迹规划等模块,最后综合所有模块完成了三脚架焊缝的焊接。焊接后的曲线表面连接平滑,完全覆盖焊缝满足精度要求,证明了本论文所设计的基于3D视觉的自动焊接平台的有效性与实用性。
石文[10]（2019）在《面向车辆数码迷彩的机器人喷涂系统标定与轨迹优化》文中指出军事车辆表面经常通过喷涂数码迷彩以达到伪装的目的,然而数码迷彩的喷涂过程复杂,目前仍以人工喷涂为主。人工喷涂存在效率低、质量差、危害工人健康等问题,于是对于自动化喷涂的研究就十分必要。目前,机器人本体已经满足数码迷彩喷涂的需求,而针对数码迷彩喷涂的离线编程轨迹规划和针对数码迷彩临时喷涂系统标定的研究仍然比较少。本文结合国内外相关文献和实验室研究成果,针对数码迷彩喷涂搭建了所需的仿真环境;针对现有轨迹规划在实际应用中存在的问题提出了分段直线圆弧轨迹优化算法;针对仿真系统和实际系统不对应问题提出了基于组合特征点的离线喷涂系统标定方案和算法。具体内容如下:首先,针对喷涂规划过程中必要的一些仿真功能,搭建了所需的仿真环境。搭建了基于OpenGL的显示环境,实现了对数码迷彩喷涂轨迹规划的可视化开发;构建了仿真环境的坐标系系统,为模型的移动和数据的传递与计算提供了基础;实现了机器人的构建和驱动;完成了仿真模型的碰撞检测,一定程度上避免了在实际喷涂过程中可能发生的碰撞危险。其次,针对数码迷彩临时喷涂系统的项目需求,提出了基于组合特征点的离线喷涂系统标定算法。该算法在实际应用时只需要通过外部测量设备获取所需的少数特征点空间位置即可解算物体的位姿,操作简单,鲁棒性强,在大场景标定应用场景中优势明显;为了使仿真模型相对位姿与实际相同,完成了模型的虚拟标定。最后,针对轨迹规划在国产机器人实际应用中在计算量、平稳度及速度等方面存在的问题,提出了分段直线圆弧轨迹优化算法。该算法能够将离散轨迹点进行识别、分类、精简,最终将可以用一条指令执行的若干条指令简化为一条,很好的解决了现有问题;然后提出针对模型局部表面形状对喷枪位姿以及相关喷涂参数进行优化;最后输出机器人指令文件。本文通过仿真数据以及实物的数码迷彩喷涂实验,验证了课题所提出算法的可行性与在实际喷涂中的实用性,为车辆数码迷彩离线编程自动化喷涂的实际应用提供参考。
二、用于机器人离线编程的工件标定算法研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用于机器人离线编程的工件标定算法研究（论文提纲范文）
（1）基于ROBOGUIDE软件的机器人离线编程研究（论文提纲范文）
| 1 研究背景 |
| 2 离线编程程序应用 |
| 3 工件坐标系标定 |
| 4 打磨仿真 |
| 5 结束语 |
（2）工业机器人自标定方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2.1 工业机器人行业发展现状 |
| 1.2.2 离线编程与机器人标定的发展现状 |
| 1.2.3 课题研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 机器人标定技术研究概述 |
| 1.3.2 机器人自标定方法研究概述 |
| 1.3.3 商业机器人自标定系统概述 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 第2章 串联机器人正向运动学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 D-H运动学建模方法 |
| 2.3 POE建模方法的数学背景 |
| 2.4 POE运动学建模方法 |
| 2.4.1 全局POE建模方法 |
| 2.4.2 局部POE建模方法 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于位置误差/距离误差的运动学标定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于机器人位置误差的标定方法 |
| 3.2.1 基于全位姿误差的的位置误差模型 |
| 3.2.2 基于位置伴随变换矩阵的位置误差模型 |
| 3.2.3 基于机器人位置误差的标定算法 |
| 3.3 基于的机器人距离误差的标定方法 |
| 3.3.1 机器人距离误差模型 |
| 3.3.2 基于机器人距离误差的标定算法 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 工业机器人自标定系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 自标定方法的总体设计方案 |
| 4.3 自标定系统设计 |
| 4.3.1 测量模块 |
| 4.3.2 信号采集及处理模块 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 自标定算法及仿真分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双球标定算法及其仿真分析 |
| 5.2.1 双球标定算法 |
| 5.2.2 仿真分析 |
| 5.3 三球标定算法 |
| 5.4 两步自标定算法及其仿真 |
| 5.4.1 两步自标定算法 |
| 5.4.2 仿真分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 自标定系统研制与实验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 自标定系统实验平台搭建 |
| 6.2.1 实验平台搭建 |
| 6.2.2 标定装置实际几何参数测量 |
| 6.3 实验结果及分析 |
| 6.3.1 两步标定算法实验 |
| 6.3.2 三球标定算法实验 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）基于SVM标定算法的气门视觉抓取系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 视觉引导机器人抓取系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结及问题分析 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.3.1 本课题相关技术 |
| 1.3.2 本文结构安排 |
| 2 视觉引导抓取系统平台设计方案 |
| 2.1 气门抓取系统设计要求及方案 |
| 2.1.1 系统设计技术要求 |
| 2.1.2 系统设计方案 |
| 2.2 系统平台整体设计 |
| 2.2.1 ABB工业机器人系统 |
| 2.2.2 相机与镜头选型 |
| 2.2.3 投影仪选型 |
| 2.2.4 标定板选型 |
| 2.2.5 气动吸盘工具 |
| 2.2.6 编程环境与工具库的介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 目标工件图像处理及识别定位 |
| 3.1 目标工件的识别定位方法及流程 |
| 3.2 基于改进的分水岭算法的图像Blob提取 |
| 3.2.1 图像预处理 |
| 3.2.2 应用分水岭算法的图像分割 |
| 3.2.3 应用改进分水岭算法的图像分割 |
| 3.3 目标工件图像的椭圆拟合 |
| 3.3.1 应用Sobel算子对目标工件边缘提取 |
| 3.3.2 基于提取ROI区域的Hough变换椭圆拟合 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 工业机器人立体视觉系统标定 |
| 4.1 单目相机成像及标定模型 |
| 4.1.1 工业相机成像原理 |
| 4.1.2 单目相机标定 |
| 4.1.3 相机成像的畸变模型 |
| 4.2 光栅投影式立体视觉模型 |
| 4.3 光栅图像相位求解 |
| 4.4 应用SVM算法的相位—三维坐标标定 |
| 4.4.1 基于SVM算法的标定方法拟定 |
| 4.4.2 建立SVM回归模型 |
| 4.4.3 标定实验及误差分析 |
| 4.4.4 目标工件空间位姿确定 |
| 4.5 机器人执行端—相机手眼标定 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 视觉引导识别抓取系统的测试 |
| 5.1 MATLAB与 C/C++混合编程 |
| 5.2 MATLAB与 ABB工业机器人建立通讯 |
| 5.3 视觉引导工业机器人抓取测试 |
| 5.3.1 视觉引导工业机器人抓取策略拟定 |
| 5.3.2 视觉引导工业机器人抓取仿真 |
| 5.3.3 视觉引导工业机器人抓取实测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（4）钢结构件机器人焊接特征识别与焊缝校正技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器人焊接技术国内外现状 |
| 1.2.2 机器人离线编程国内外现状 |
| 1.2.3 焊缝图像识别校正国内外现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 第二章 焊接机器人DXF离线编程技术 |
| 2.1 DXF文件介绍与分类 |
| 2.1.1 DXF文件介绍 |
| 2.1.2 DXF文件分类 |
| 2.2 DXF离线焊接数据分析及提取 |
| 2.2.1 焊接材料介绍 |
| 2.2.2 实体段信息分析 |
| 2.2.3 DXF文件实体段提取 |
| 2.2.4 DXF文件提取流程 |
| 2.3 机器人离线焊接软件设计及结果 |
| 2.3.1 人机交互界面设计 |
| 2.3.2 DXF文件提取程序设计及结果 |
| 2.4 复杂零件标定 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 视觉传感设备标定 |
| 3.1 手眼标定选择 |
| 3.2 传感器结构光标定 |
| 3.3 相机标定原理 |
| 3.4 摄像机标定计算 |
| 3.4.1 相机参数计算 |
| 3.4.2 相机参数优化 |
| 3.4.3 改进最速下降法与LM法 |
| 3.5 相机标定实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 焊缝图像处理 |
| 4.1 图像滤波处理 |
| 4.1.1 噪声分析 |
| 4.1.2 图像滤波分类 |
| 4.1.3 降噪方法选择及效果 |
| 4.2 灰度化处理 |
| 4.2.1 图像颜色提取 |
| 4.2.2 图像灰度化 |
| 4.3 图像分割 |
| 4.3.1 阈值分割 |
| 4.3.2 焊缝轮廓及中心线提取 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 焊缝离线校正 |
| 5.1 激光焊缝校正背景及对象 |
| 5.1.1 焊缝校正背景 |
| 5.1.2 钢结构件特征介绍 |
| 5.2 激光焊缝校正系统组成和工作原理 |
| 5.2.1 校正机器人系统组成 |
| 5.2.2 校正机器人系统工作原理 |
| 5.3 焊缝离线轨迹校正算法研究 |
| 5.3.1 焊缝离线校正实际生产分析 |
| 5.3.2 焊缝离线校正流程安排 |
| 5.3.3 焊缝特殊点直线轨迹匹配法 |
| 5.3.4 基于ICP算法的圆弧匹配 |
| 5.4 起止点检测及路径校正实验 |
| 5.4.1 焊缝起止点匹配综述 |
| 5.4.2 起点及终点检测校正实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的科研成果 |
| 致谢 |
（5）7-DOF喷涂机器人离线编程模块设计及其实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 相关技术研究现状 |
| 1.3.1 路径规划研究现状 |
| 1.3.2 7自由度机器人逆解研究现状 |
| 1.4 本文研究意义和研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 离线编程系统总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 离线编程系统研究方法 |
| 2.3 系统开发环境 |
| 2.3.1 开发语言 |
| 2.3.2 开发平台 |
| 2.3.3 开发方式 |
| 2.4 主要功能模块 |
| 2.4.1 建模及标定模块 |
| 2.4.2 轨迹规划模块 |
| 2.4.3 运动学计算模块 |
| 2.4.4 运动仿真模块 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于STL文件模型的喷涂轨迹规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 STL文件简介 |
| 3.3 算法原理 |
| 3.4 使用Matlab读取STL |
| 3.5 三角形面片的分组与排序 |
| 3.5.1 三角形面片的分组 |
| 3.5.2 三角形面片的排序 |
| 3.6 三角形面片交点计算和规划路径 |
| 3.6.1 三角形面片的分类 |
| 3.6.2 三角形面片交点的求解与排序 |
| 3.6.3 规划路径 |
| 3.7 建立喷涂轨迹点位姿矩阵 |
| 3.8 算法仿真 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 7自由度喷涂机器人运动学求解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 坐标系建立 |
| 4.3 7自由度喷涂机器人的运动学模型 |
| 4.3.1 机器人姿态 |
| 4.3.2 正运动学 |
| 4.4 喷涂机器人逆运动学求解 |
| 4.4.1 RBF神经网络 |
| 4.4.2 最小二乘法优化神经网络 |
| 4.5 神经网络训练集的优化 |
| 4.5.1 数据归一化 |
| 4.5.2 测试数据与中心点的选择 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 机器人离线编程的实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 仿真平台的搭建 |
| 5.3 各模块设计和实现 |
| 5.3.1 建模及标定模块 |
| 5.3.2 轨迹规划模块 |
| 5.3.3 运动学计算模块 |
| 5.3.4 运动仿真模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 全文总结 |
| 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于特征匹配的叶片机器人磨抛系统标定技术及应用软件开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 手眼标定研究现状 |
| 1.3.2 工件坐标系标定现状 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于机器人“重定位”的手眼标定 |
| 2.1 手眼标定原理 |
| 2.1.1 手眼标定中的坐标系 |
| 2.1.2 手眼标定中的坐标转换 |
| 2.2 手眼标定新方法 |
| 2.2.1 标定技术路线 |
| 2.2.2 标定误差来源与分析 |
| 2.3 基于“重定位”手眼标定实现 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于特征匹配的工件标定算法 |
| 3.1 工件标定基本原理 |
| 3.1.1 工件标定中的坐标系 |
| 3.1.2 工件标定中的坐标转换 |
| 3.2 基于关键点的特征匹配 |
| 3.2.1 基于法向距离的关键点提取 |
| 3.2.2 基于FPFH的特征描述 |
| 3.2.3 特征误匹配剔除 |
| 3.3 ICP算法优化 |
| 3.3.1 基于BBF的 kdtree搜索 |
| 3.3.2 “点到三角面”最近点模型 |
| 3.3.3 动态阈值约束 |
| 3.3.4 加速ICP算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 叶片机器人磨抛系统标定软件开发 |
| 4.1 标定软件开发环境介绍 |
| 4.2 标定系统框架设计与模块化分析 |
| 4.3 叶片机器人磨抛系统标定软件调试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 叶片机器人磨抛系统加工实验验证 |
| 5.1 叶片机器人磨抛系统介绍 |
| 5.1.1 机器人磨抛系统硬件组成 |
| 5.1.2 机器人磨抛系统软件部分 |
| 5.2 手眼标定实验与误差分析 |
| 5.2.1 手眼标定实验 |
| 5.2.2 实验误差分析 |
| 5.3 工件标定实验与误差分析 |
| 5.3.1 数据预处理 |
| 5.3.2 工件标定及误差分析 |
| 5.4 叶片机器人磨抛加工实验 |
| 5.4.1 加工实验准备 |
| 5.4.2 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 |
（7）工业机器人定位精度标定系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 工业机器人定位精度标定系统整体设计 |
| 2.1 定位精度标定方法讨论 |
| 2.2 标定系统硬件 |
| 2.2.1 双PSD位置敏感标定装置 |
| 2.2.2 PSD的选择 |
| 2.3 数据处理系统 |
| 2.3.1 PSD处理电路设计 |
| 2.3.2 用户界面设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 标定原理及运动学建模 |
| 3.1 标定原理 |
| 3.1.1 标定系统的相机标定原理 |
| 3.1.2 PSD工作原理 |
| 3.2 正运动学分析 |
| 3.2.1 局部坐标系的建立 |
| 3.2.2 D-H模型的建立 |
| 3.2.3 正运动学求解 |
| 3.3 逆运动学分析 |
| 3.4 机器人运动学仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 工业机器人定位精度标定系统的校准算法 |
| 4.1 关节偏移参数辨识算法研究 |
| 4.2 机器人工件坐标补偿算法研究 |
| 4.3 仿真和实验结果 |
| 4.3.1 关节偏移参数辨识算法的仿真 |
| 4.3.2 工件坐标校准仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 标定系统的控制器设计及仿真 |
| 5.1 线性控制律 |
| 5.2 基于图像的视觉伺服控制 |
| 5.3 基于PSD的伺服控制 |
| 5.3.1 基于平移PSD的伺服控制 |
| 5.3.2 基于旋转PSD的伺服控制 |
| 5.4 仿真及结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 工业机器人定位精度标定系统搭建与实验 |
| 6.1 工业机器人标定系统搭建 |
| 6.1.1 硬件平台搭建 |
| 6.1.2 测量平台搭建 |
| 6.1.3 软件平台设计 |
| 6.2 双PSD位置敏感装置反馈实验 |
| 6.3 关节偏移参数辨识实验 |
| 6.4 标定系统的误差补偿实验 |
| 6.4.1 单PSD标定系统误差补偿实验 |
| 6.4.2 双PSD标定系统误差补偿实验 |
| 6.5 结论 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）基于视觉的喷涂人工示教和工件位姿识别系统开发研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外示教技术研究发展状况 |
| 1.2.1 国外示教技术发展状况 |
| 1.2.2 国内示教技术发展 |
| 1.3 现有机器人示教系统存在的问题 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 本文技术路线及章节安排 |
| 1.5.1 技术路线 |
| 1.5.2 章节安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 相机模型与标定 |
| 2.1 相机模型 |
| 2.1.1 针孔相机模型 |
| 2.1.2 相机内参矩阵 |
| 2.1.3 畸变系数 |
| 2.2 相机标定 |
| 2.2.1 标定板 |
| 2.2.2 张正友标定法流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 双目视觉示教系统 |
| 3.1 双目定位原理模型 |
| 3.1.1 相机光轴平行模型 |
| 3.1.2 相机光轴会聚模型 |
| 3.2 双目视觉示教系统构成 |
| 3.2.1 示教系统硬件构成 |
| 3.2.2 示教系统开发环境 |
| 3.2.3 示教系统流程 |
| 3.3 示教器特征点捕捉 |
| 3.3.1 示教标志物HSV图像分割 |
| 3.3.2 图像形态学处理 |
| 3.3.3 最小圆拟合 |
| 3.3.4 畸变矫正 |
| 3.4 示教器空间定位 |
| 3.4.1 蓝色球定位计算 |
| 3.4.2 定位精度测试 |
| 3.4.3 枪头定位计算 |
| 3.5 示教器姿态解算 |
| 3.5.1 角度计算 |
| 3.5.2 角度精度测试 |
| 3.6 示教轨迹优化 |
| 3.6.1 示教轨迹均值滤波 |
| 3.6.2 示教轨迹呈现 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 手眼标定 |
| 4.1 手眼标定类型 |
| 4.2 四点标定法原理 |
| 4.3 机器人复现精度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 工件位姿识别系统 |
| 5.1 单目识别位姿原理 |
| 5.2 工件位姿识别系统构成 |
| 5.3 工件特征点识别 |
| 5.3.1 阈值化操作 |
| 5.3.2 多边形逼近 |
| 5.3.3 特征点提取 |
| 5.4 工件位姿精度测试 |
| 5.4.1 姿态测试 |
| 5.4.2 位移测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 工程实验 |
| 6.1 示教轨迹与复现轨迹对比 |
| 6.2 喷涂效果对比 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）三维激光引导的自行车三角架机器人焊接轨迹规划技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 视觉引导的机器人焊接系统研究现状 |
| 1.2.2 传感器标定研究现状 |
| 1.2.3 弧焊机器人焊点位姿规划研究现状 |
| 1.2.4 焊接机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及意义 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 弧焊机器人坐标变换与视觉传感器位姿标定 |
| 2.1 机器人坐标系齐次变换 |
| 2.1.1 坐标系之间的齐次变换矩阵 |
| 2.1.2 机器人末端位姿RPY表示与T矩阵表示的转换 |
| 2.2 结构光传感器标定算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 弧焊机器人焊点位姿规划 |
| 3.1 基于图像坐标系的焊缝点位置的坐标变换 |
| 3.1.1 传感器获取焊缝表面信息的扫描方案 |
| 3.1.2 机器人运动与传感器扫描计时起点设置 |
| 3.1.3 扫描过程中机器人末端位姿插值 |
| 3.2 弧焊机器人焊接姿态自动规划 |
| 3.2.1 焊缝焊枪坐标系建立及其之间的变换矩阵 |
| 3.2.2 姿态规划中机器人运动性能评价指标建立 |
| 3.2.3 基于弧焊机器人运动性能的焊枪转角寻优 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于NURBS曲线的弧焊机器人轨迹规划 |
| 4.1 NURBS曲线基本原理 |
| 4.1.1 NURBS曲线的定义 |
| 4.1.2 根据行径点反解控制点 |
| 4.2 NURBS曲线在弧焊机器人轨迹规划上的应用 |
| 4.2.1 NURBS曲线应用到关节空间轨迹插补 |
| 4.2.2 根据曲线表达式求轨迹规划序列点 |
| 4.3 基于NURBS曲线的机器人轨迹规划程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于视觉的弧焊机器人自动焊接系统设计 |
| 5.1 系统整体架构与工作流程设计 |
| 5.2 上位机控制子系统 |
| 5.2.1 上位机控制子系统硬件 |
| 5.2.2 上位机控制子系统软件 |
| 5.3 机器人与焊机执行子系统 |
| 5.3.1 执行子系统硬件组成 |
| 5.3.2 执行子系统软件设计 |
| 5.3.3 焊机与机器人控制器io通信 |
| 5.4 视觉传感子系统 |
| 5.5 基于视觉的弧焊机器人自动焊接系统的通信设计 |
| 5.5.1 上位机与ABB机器人Socket通信 |
| 5.5.2 带确认的上位机与机器人控制器通信协议设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 机器人轨迹规划算法实验验证 |
| 6.1 基于视觉的弧焊机器人自动焊接实验整体设计 |
| 6.1.1 实验平台与实验对象 |
| 6.1.2 焊接实验流程设计 |
| 6.2 实验与结果分析 |
| 6.2.1 上位机与RobotStudio通信仿真 |
| 6.2.2上位机与机器人通信物理实验 |
| 6.2.3 视觉传感器标定实验 |
| 6.2.4 弧焊机器人焊点位姿规划结果 |
| 6.2.5 基于NURBS曲线的机器人轨迹规划仿真实验 |
| 6.2.6 基于NURBS曲线的焊缝点位姿序列轨迹规划结果 |
| 6.2.7 基于视觉的弧焊机器人对自行车三脚架的焊接结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
（10）面向车辆数码迷彩的机器人喷涂系统标定与轨迹优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源、背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数码迷彩喷涂研究现状 |
| 1.2.2 标定研究现状 |
| 1.2.3 喷涂机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.3 国内外研究现状分析 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 总体框架设计及仿真环境搭建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 喷涂系统总体框架设计 |
| 2.3 仿真环境搭建 |
| 2.3.1 基于OpenGL的显示环境搭建 |
| 2.3.2 用于模型操作的坐标系建立 |
| 2.3.3 机器人模型构建与驱动 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于组合特征点的系统标定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 喷涂系统与标定原理 |
| 3.2.1 数码迷彩喷涂系统布置方案 |
| 3.2.2 基于组合特征点的标定方法 |
| 3.3 机器人基坐标系位姿标定 |
| 3.3.1 机器人基坐标系标定问题分析及解决方案 |
| 3.3.2 机器人基坐标系位置求解 |
| 3.3.3 机器人基坐标系姿态求解 |
| 3.4 待喷涂车辆位姿标定 |
| 3.4.1 待喷涂车辆标定问题分析及解决方案 |
| 3.4.2 喷涂车辆位姿求解 |
| 3.4.3 机器人与车辆相对位姿求解 |
| 3.4.4 仿真环境中的模型布置 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于分段直线圆弧算法的轨迹规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 喷涂轨迹的规划与生成 |
| 4.2.1 车辆模型的剖分 |
| 4.2.2 数码迷彩图案的贴附 |
| 4.2.3 喷涂轨迹的自动生成 |
| 4.3 轨迹点的直线圆弧分类 |
| 4.3.1 轨迹点分类的原因 |
| 4.3.2 轨迹优化算法总体流程图 |
| 4.3.3 基于空间圆方程的轨迹点分类算法 |
| 4.4 最小二乘法直线圆弧分段拟合 |
| 4.4.1 最小二乘法基本原理 |
| 4.4.2 最小二乘法分段直线拟合 |
| 4.4.4 最小二乘法分段圆弧拟合 |
| 4.5 喷涂轨迹的参数设置及机器人指令文件输出 |
| 4.5.1 基于轨迹点平均法向的喷枪姿态确定 |
| 4.5.2 基于静态喷涂模型确定喷涂间距与喷涂速度 |
| 4.5.3 基于机器人指令格式生成指令文件 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 喷涂实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数码迷彩喷涂系统总体框架及实验准备 |
| 5.2.1 数码迷彩喷涂实验系统的总体框架 |
| 5.2.2 数码迷彩喷涂实验的实验流程 |
| 5.2.3 实验器材选择 |
| 5.2.4 实验器材连接 |
| 5.3 数码迷彩喷涂实验验证 |
| 5.3.1 数码迷彩喷涂要求 |
| 5.3.2 参数设置 |
| 5.3.3 标定数据采集与特征点选择 |
| 5.3.4 离线仿真规划 |
| 5.3.5 喷涂实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、用于机器人离线编程的工件标定算法研究（论文参考文献）
- [1]基于ROBOGUIDE软件的机器人离线编程研究[J]. 肖高. 机械制造, 2021(12)
- [2]工业机器人自标定方法研究[D]. 谷乐丰. 中国科学院大学(中国科学院宁波材料技术与工程研究所), 2020
- [3]基于SVM标定算法的气门视觉抓取系统研究[D]. 王亚龙. 郑州大学, 2020(02)
- [4]钢结构件机器人焊接特征识别与焊缝校正技术研究[D]. 王泽政. 山东理工大学, 2020(02)
- [5]7-DOF喷涂机器人离线编程模块设计及其实现[D]. 朱红光. 兰州理工大学, 2020(12)
- [6]基于特征匹配的叶片机器人磨抛系统标定技术及应用软件开发[D]. 彭真. 武汉理工大学, 2020(08)
- [7]工业机器人定位精度标定系统研究[D]. 邓茜. 天津职业技术师范大学, 2020(07)
- [8]基于视觉的喷涂人工示教和工件位姿识别系统开发研究[D]. 郦东. 浙江工业大学, 2020(08)
- [9]三维激光引导的自行车三角架机器人焊接轨迹规划技术研究[D]. 秦晨. 东南大学, 2019(05)
- [10]面向车辆数码迷彩的机器人喷涂系统标定与轨迹优化[D]. 石文. 哈尔滨工业大学, 2019(02)