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公开(公告)号：CN118404589A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410873945.8
申请日：2024-07-02
申请人： 华中科技大学无锡研究院 , 无锡黎曼机器人科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种求解全局最优的组合式机器人接触式标定方法及系统。本发明包括获取在机器人的红宝石测头与标准球接触时，机器人手腕末端的坐标系到机器人基坐标系的齐次变换矩阵；基于所述红宝石测头的坐标系原点和所述标准球的球心分别在机器人基坐标系下的位置，建立标定模型；基于所述标定模型，根据非线性最小二乘优化方法，建立目标函数；基于所述目标函数，利用L‑M方法与DIRECT方法进行循环迭代计算，得到所述目标函数的全局最优解；基于所述全局最优解，得到红宝石测头的坐标系原点位置参数，从而完成测量坐标系TCP的标定。本发明通过相互迭代的过程获得全局最优解，保证算法的效率，提高机器人加工系统测量坐标系标定精度。
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公开(公告)号：CN118752507A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411244824.3
申请日：2024-09-06
申请人： 无锡黎曼机器人科技有限公司
摘要： 本发明涉及制孔技术领域，具体公开了一种视觉引导机器人高精度制孔方法及装置，该制孔方法包括：当机器人上的钻头触碰到标准示教工件上的理论制孔点O时，得到此时标准示教工件上的实际制孔点O’在机器人基坐标系B下的位姿#imgabs0#，并计算出实际制孔点O’在理论制孔点O下的相对坐标转换关系#imgabs1#；获取待制孔工件的图像，并得到待制孔工件上的理论制孔点O1在相机坐标系C下的位姿#imgabs2#，然后根据#imgabs3#计算出待制孔工件上的实际制孔点O1’在机器人基坐标系B下的位姿#imgabs4#；根据位姿#imgabs5#引导机器人在待制孔工件上的理论制孔点O1处进行制孔。本发明提供的视觉引导机器人高精度制孔方法，可以实现多形态工件的高精度、高效率制孔，适应性强。
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公开(公告)号：CN118061202A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410475855.3
申请日：2024-04-19
申请人： 华中科技大学无锡研究院 , 无锡黎曼机器人科技有限公司
摘要： 本发明涉及基于激光跟踪仪引导的机器人高精度手眼标定方法及系统。本发明包括进行工装坐标系与激光跟踪仪测量坐标系的位姿变换关系的标定；基于末端执行器坐标系和坐标系原点得到坐标系原点在激光跟踪仪测量坐标系下的位置参数；基于T‑MAC标靶，建立T‑MAC标靶坐标系，基于T‑MAC标靶坐标系并利用激光跟踪仪获取T‑MAC标靶坐标数据；基于位置参数和T‑MAC标靶坐标数据，建立目标函数并利用非线性最小二乘法进行最优拟合，得到T‑MAC标靶与末端执行器坐标系之间的坐标变换矩阵；基于位姿变换关系、T‑MAC标靶坐标数据和坐标变换矩阵，得到坐标系原点在工装坐标系下的位姿；基于位姿，进行在线误差补偿。本发明能够大幅提高机器人手眼标定精度。
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公开(公告)号：CN118404589B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410873945.8
申请日：2024-07-02
申请人： 华中科技大学无锡研究院 , 无锡黎曼机器人科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种求解全局最优的组合式机器人接触式标定方法及系统。本发明包括获取在机器人的红宝石测头与标准球接触时，机器人手腕末端的坐标系到机器人基坐标系的齐次变换矩阵；基于所述红宝石测头的坐标系原点和所述标准球的球心分别在机器人基坐标系下的位置，建立标定模型；基于所述标定模型，根据非线性最小二乘优化方法，建立目标函数；基于所述目标函数，利用L‑M方法与DIRECT方法进行循环迭代计算，得到所述目标函数的全局最优解；基于所述全局最优解，得到红宝石测头的坐标系原点位置参数，从而完成测量坐标系TCP的标定。本发明通过相互迭代的过程获得全局最优解，保证算法的效率，提高机器人加工系统测量坐标系标定精度。
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公开(公告)号：CN118061202B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410475855.3
申请日：2024-04-19
申请人： 华中科技大学无锡研究院 , 无锡黎曼机器人科技有限公司
摘要： 本发明涉及基于激光跟踪仪引导的机器人高精度手眼标定方法及系统。本发明包括进行工装坐标系与激光跟踪仪测量坐标系的位姿变换关系的标定；基于末端执行器坐标系和坐标系原点得到坐标系原点在激光跟踪仪测量坐标系下的位置参数；基于T‑MAC标靶，建立T‑MAC标靶坐标系，基于T‑MAC标靶坐标系并利用激光跟踪仪获取T‑MAC标靶坐标数据；基于位置参数和T‑MAC标靶坐标数据，建立目标函数并利用非线性最小二乘法进行最优拟合，得到T‑MAC标靶与末端执行器坐标系之间的坐标变换矩阵；基于位姿变换关系、T‑MAC标靶坐标数据和坐标变换矩阵，得到坐标系原点在工装坐标系下的位姿；基于位姿，进行在线误差补偿。本发明能够大幅提高机器人手眼标定精度。
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