基于多目标识别的机械臂实时无模型标定方法

作者：蒋周翔,苏瑞,秦鹏举,等. 日期：2023-02-15/span> 浏览：1217 查看PDF文档

摘要:为了解决机械臂标定方法成本高、效率低以及求解模型复杂等问题,对低成本的机械臂实时无模型标定方法进行了研究,提出了一种基于多目标识别的机械臂实时无模型标定方法。首先,选择了低成本的双目相机为测量设备,以首次标定后的机械臂为对象,将靶标分布于每个关节,并分别建立了各靶标到对应关节的位姿变换矩阵;然后,综合考虑视觉系统误差和轮廓误差的影响,基于微小误差准则,建立了各靶标采集位姿到对应关节真实位姿间的映射关系,据此提出了一种连杆参数的无模型辨识方法;最后,为了验证基于多目标识别的机械臂无模型标定方法的准确性,搭建了仿真实验,对真实场景中的连杆参数实时无模型辨识流程进行了模拟。研究结果表明:仿真数据中,关节实际位姿的估计值与真实值间偏差可忽略不计,在此基础上的连杆参数无模型辨识误差为0%~4%;该方法对连杆参数的辨识精度仅受机械臂首次标定准确性和相机手眼标定准确性的影响,而与视觉系统误差和机械臂轮廓误差无关,因此新方法在现有的视觉测量技术支持下,能够满足机械臂实时无模型高精度标定要求。

关键词:机械臂标定;双目视觉;绝对定位精度;无模型辨识方法;模型求解方法;多目标识别

中图分类号:TH39;TP242文献标识码:A文章编号:1001-4551(2022)12-1732-09

本文引用格式:

蒋周翔,苏瑞,秦鹏举,等.基于多目标识别的机械臂实时无模型标定方法［J］.机电工程,2022,39(12):1732-1739,1754.

JIANG Zhou-xiang, SU Rui, QIN Peng-ju, et al. Non-model based real-time kinematic calibration of robot armusing multi-target measurement by stereo vision［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2022,39(12):1732-1739,1754.