基于手眼关系的机器人TCP自标定方法.pdf

【基于手眼关系的机器人TCP自标定方法】 在机器人技术中，末端工具中心点（TCP，Tool Center Point）的精确标定对于机器人作业的质量至关重要，尤其是在自动化焊接等精密任务中。TCP是机器人实际执行任务时的工作点，其位置精度直接影响到工作的精度和效率。双目视觉系统和机器人的结合应用可以实现焊缝的实时追踪，从而提高焊接质量和工作效率。然而，TCP的标定通常需要专门设备和复杂算法，成本高且耗时。 针对这一问题，该研究提出了一种基于手眼关系的机器人TCP快速自标定方法。手眼关系是指机器人坐标系与视觉系统的相对位置关系，而成像对称性则是指图像特征在空间中的对称性质。利用双目视觉系统获取的三维信息，结合这两个特性，可以简化TCP的标定过程。 研究中，首先通过双目视觉系统捕捉目标物体的三维信息，然后利用手眼关系理论建立机器人坐标系与视觉坐标系之间的转换模型。在此基础上，通过设计特定的平面镜布置，利用平面镜的反射特性，进一步优化和简化了TCP的计算过程。这种方法不仅减少了标定所需的硬件成本，而且提高了标定的速度和准确性。 实验部分，研究者在机器人实验平台上对比了提出的自标定方法与传统的四点法，结果显示，新方法在保持较高标定精度的同时，显著提升了标定效率。这表明，基于手眼关系的TCP自标定方法在实际工业生产环境中具有很高的实用价值，能够满足快速、准确标定机器人末端工具参数的需求。 该研究受到国家自然科学基金和河南省相关科研项目的资助，由郑州轻工业学院机电工程学院、河南省机械装备智能制造重点实验室以及郑州科慧科技股份有限公司的科研团队共同完成。论文的作者包括王才东博士等，他们在机器人技术和自动控制领域有深入的研究。 总结来说，基于手眼关系的机器人TCP自标定方法是一项创新性的技术，它有效地解决了机器人在复杂任务中TCP标定的难题，提高了标定效率，降低了成本，并为实际工业生产提供了有力的支持。这一研究成果对于推动我国机器人技术的发展和应用具有积极的意义。