基于重定位的叶片机器人磨抛系统手眼标定算法

针对叶片机器人磨抛系统中手眼标定存在人工误差、二次误差等因素导致标定精度差等问题,提出了一种基于“重定位”的手眼标定算法。以拍照式三维扫描仪为标定对象,分析机器人手眼标定数学模型,提出利用标准球在机器人末端坐标系中绕工具中心点做定点变位姿运动的标定方案。通过最小二乘法计算扫描仪坐标系下的“重定位”中心坐标,并根据多空间点四元数耦合方法,同时完成平移和旋转矩阵的标定,进而得到扫描仪坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵。手眼标定和叶片磨抛实验结果表明,所提算法的球拟合半径较标准球半径偏差降至0.068 mm,较现有算法标定误差降低至少38%,同时磨抛后的叶片表面粗糙度Ra平均值由磨抛前的2.5μm降至0.273μm,型面误差在±0.08 mm以内,满足叶片制造工艺要求,从而验证了所提标定算法的有效性和准确性。

基于关键点提取与优化迭代最近点的点云配准

对强噪声且密度不均匀的点云进行高效、高精度配准是一个难题。针对此难题,提出一种基于关键点提取与优化迭代最近点(ICP)的点云配准算法。在粗配准中,将体素格滤波与法向距离关键点的提取相结合,计算关键点的快速点特征直方图以进行特征匹配,然后采用对应关系估计优化随机采样一致性(RANSAC)算法以进行误匹配剔除。在精配准中,采用最优节点优先(BBF)算法搜索k-d tree最近点,设定动态阈值消除误配对,最后利用基于"点到三角面"模型的加速ICP算法计算配准向量。通过对模型点云和建筑物点云进行配准,将所提算法与其他常用的算法进行比较分析。实验表明,所提算法具有良好的稳健性和抗噪性,能显著提升配准速度和配准精度。

接触弹性变形下叶片边缘机器人磨抛温度预测

针对现有温度计算模型中仅考虑接触轮外部弹性橡胶的弹性模量,从而导致预测温度偏低问题,提出一种接触轮-叶片接触弹性变形影响下的叶片边缘机器人砂带磨抛温度预测方法.首先,根据弹性模量公式计算外力作用下的接触轮铝合金芯和外部弹性橡胶的组合弹性模量;然后,基于赫兹弹性接触理论计算考虑接触轮组合弹性模量时的接触面积及材料去除深度;最后,确定磨抛过程中的热量分配比以得到传递进入叶片边缘的热流密度.利用ANSYS软件模拟不同加工参数下考虑接触轮组合弹性模量及仅考虑弹性橡胶弹性模量时叶片前后缘的温度分布,并与实验测量值进行对比分析,结果表明:考虑接触轮组合弹性模量模型的模拟温度与实验测量值的平均相对误差为13.9%,验证了所提方法的合理性.该方法能够为后续叶片边缘局部烧蚀控制提供优化策略.