基于机器视觉的机器人写字技术的设计

针对教学与实验,提出一种基于机器视觉的机器人写字方法。以六自由度DENSOVP6242G机器人、信捷机器视觉和PC机为实验平台,通过机器视觉获取字符的图像信息,采用VC++编程,利用机器视觉自定义协议将图像传输给PC机;借助OpenCV库对图像进行阈值化、闭运算、细化和笔画分割等一系列的处理;利用图像处理得到字符坐标信息控制机器人的多轴联动,机器人控制器与PC机之间通过ORiN2连接,从而完成字符的书写。实验表明,在字迹清晰条件下该方法能够使机器人准确地写出机器视觉所看到的字符。

基于信赖域算法的机械臂时间最优轨迹规划

为了提高机械臂的工作效率,提出了一种新的时间最优轨迹规划方法。通过逆运动学运算得到与任务空间轨迹对应的关节空间位置序列,采用7次B样条曲线构造关节空间插值轨迹,将运动学约束转换为对B样条轨迹曲线控制顶点的约束,并适当放大约束条件,然后采用信赖域方法求解时间优化问题,从而规划出速度、加速度和脉动均连续且满足运动学约束的时间最优轨迹。仿真结果验证了所提出时间最优轨迹规划方法的有效性。

视觉引导的机器人关节空间动态轨迹规划

为实现视觉引导的机器人轨迹精确跟踪,提出一种机器人关节空间在线轨迹规划算法。利用工业相机获取跟踪轨迹坐标,并将其转换为对应的机器人关节角度矢量;采用3次B样条曲线"动态"插值关节位置序列,通过增加B样条节点向量和控制顶点的方法来动态延长样条曲线,得到平滑、连续的关节轨迹。选用二自由度并联机器人进行实验,实际测试结果表明:该算法能够在视觉引导下动态规划出机器人关节空间轨迹,跟踪误差在±1 mm以内,保证了关节位置和速度的连续与平滑,提高了轨迹跟踪精度。