机器人视觉物体定位方法 本次设计的题目是机器人视觉物体定位。伴随社会发展，机器人的利用越来越普及，出现了多种多样的智能机器人，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。文章首先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。接着概述了机器视觉技术的原理，深入剖析了主流视觉物体定位方法。然后介绍了机器人视觉物体定位方法常用的几种应用。最后介绍了几种新颖的视觉物体定位方法，并猜想机器人视觉物体定位技术未来发展方向。 关键词：机器视觉 SLAM技术单目视觉双目视觉多目视觉 第一章：绪论 1.1选题的背景及意义 在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,自动化食品仓储配送系统服务包括机器人、无人驾驶、无人机等再次成为讨论的焦点。配送机器人如何实现自动取货送货？无人驾驶汽车是怎么躲避行人？无人机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是无论如何也绕不开的问题。 自被誉为“机器人之父”的恩格尔伯格先生1959年发明第一台机器人以来，科学家一直把对机器人的研究作为研究的重点方向。传统的机器人缺乏环境感知能力和自动应变能力，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成一些预定义和指令下的动作,应用非常有限局限。随着机器人逐渐走进人们的生产和生活中，人们也对机器人提出了更高的要求，希望实现在生产加工中对物体的自动加工、对自身运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提高生产效率。要达到这些要求，必须同时满足图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本文的研究重点：机器人视觉物体定位方法。
机器人视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为工业机器人服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在自身生产环节依赖于机器人，生产效率明显得到改善。然而很多的机器人是半自动的工作模式，只有在人工操控的指引下才能完成工作任务，这样的机器人实用性很差，无法彻底解放人工，实现自动化操作。为了提高机器人接收外界信息、感知外界信息的能力，进一步提高机器人的工作效率，保障工业生产的精度和质量，在以往的机器人系统中新增全新的计算机图像视觉获取系统,通过视觉图像获取系统中所捕捉的图像和外界信息,对捕捉的图像信息进行处理和分析识别，继而让机器人能够识别外界信息，然后再全面分析图像的基础上完成后续的重建和精准化计算，通过一系列的重建以及精准化的计算全面应用机器人控制柜通讯等等设备，掌控全面的工作，实现机器人对外界信息的跟踪和定位。 1.2国内外研究现状 国外研究现状 国外最先开始视觉物体定位技术的研究，应用领域也相对广泛，并且占据绝对的技术优势，其主要涉及机器人移动导航、三维立体测量、虚拟现实VR技术等。 20世纪60年代,美国mit的robert研究人员提出三维景物分析,标志着立体视觉和影像技术的结合点而诞生。立体视觉在此后20年的时间迅速地发展成为一门新的影像技术学科。到70年代时,以marr为主要代表的一批视觉物体定位方法研究学者已经整理和发展出了一整套关于视觉计算的理论基础。到80 年代后，大量利用空间几何研究双目立体视觉的学者提出了一系列理论与实际成果。 卡内基梅隆大学的Tomasi 和Kanade 等人对立体视觉的研究建立在摄像机为正交投影模型的假设下，分解出了三维结构和相机运行，成功研究出了基于图像的三维重建技术。但是，这项技术存在明显的缺点，由于假设相机为正交投影模型，而这个假设仅仅在物体深度远远大于物体尺寸时才是合理假设。美国
自动控制原理课程设计题目：机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计 专业：电气工程及其自动化 ： 班级：学号： 指导老师：职称： 州航空工业管理学院 机电工程学院 2011年12月
初始条件： 一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传递函数为()()() 15.013 0++=s s s s G ，设计一个滞后校正装置，使系统的相 角裕度?=45γ。 设计容： 1.先手绘系统校正前的bode 图，然后再用MATLAB 做出校正前系统的bode 图，根据MATLAB 做出的bode 图求出系统的相角裕量。 2.求出校正装置的传递函数 3. 用MATLAB 做出校正后的系统的bode 图，并求出系统的相角裕量。 4.在matlab 下，用simulink 进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。 5.对系统的稳定性及校正后的性能说明 6.心得体会。
1频率法的串联滞后校正特性及方法 1.1特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高β倍，而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。 1.2该方法的步骤主要有： ()1绘制出未校正系统的bode 图，求出相角裕量0γ，幅值裕量g K 。 ()2在bode 图上求出未校正系统的相角裕量εγγ +=期望处的频率 2c ω,2c ω作为校正后系统的剪切频率， ε用来补偿滞后校正网络2c ω处的相角滞后，通常取??=15~5ε。 ()3令未校正系统在2c ω的幅值为βlg 20，由此确定滞后网络的β值。 ()4为保证滞后校正网络对系统在2c ω处的相频特性基本不受影响，可 按10 ~ 2 1 2 2 2c c ωωτ ω= =求得第二个转折频率。 ()5校正装置的传递函数为()1 1++= s s s G C βττ ()6画出校正后系统的bode 图，并校验性能指标 2确定未校正前系统的相角裕度 2.1先绘制系统的bode 图如下：
ABB[a]-J-6ABB 机器人的程序编程 6.1 任务目标 ?掌握常用的 PAPID 程序指令。 ?掌握基本 RAPID 程序编写、调试、自动运行和保存模块。 6.2 任务描述 ?建立程序模块test12.24，模块test12.24 下建立例行程序main 和Routine1，在main 程序下进行运动指令的基本操作练习。 ?掌握常用的RAPID 指令的使用方法。 ?建立一个可运行的基本 RAPID 程序，内容包括程序编写、调试、自动运行和保存模块。 6.3 知识储备 6.3.1 程序模块与例行程序 RAPID 程序中包含了一连串控制机器人的指令，执行这些指令可以实现对机器人的控制操作。应用程序是使用称为RAPID 编程语言的特定词汇和语法编写而成的。RAPID 是一种英文编程语言，所包 含的指令可以移动机器人、设置输出、读取输入，还能实现决策、重复其他指令、构造程序、与系统操作
员交流等功能。RAPID 程序的基本架构如图所示： RAPID 程序的架构说明： 1）RAPID 程序是由程序模块与系统模块组成。一般地，只通过新建程序模块来构建机器人的程序，而系统模块多用于系统方面的控制。2）可以根据不同的用途创建多个程序模块，如专门用于主控制的程序模块，用于位置计算的程序模块，用于存放数据的程序模块，这样便于归类管理不同用途的例行程序与数据。 3）每一个程序模块包含了程序数据、例行程序、中断程序和功能四种对象， 但不一定在一个模块中都 有这四种对象，程序模块之间的数据、例行程序、中断程序和功能是可以互相调用的。
4）在RAPID 程序中，只有一个主程序main，并且存在于任意一个程序模块中，并且是作为整个RAPID 程序执行的起点。操作步骤：1. 单击“程序编辑器”，查看 RAPID 程序。文 6.3.2 在示教器上进行指令编程的基本操作 ABB 机器人的RAPID 编程提供了丰富的指令来完成各种简单与复 杂的应用。下面就从最常用的指令开始
移动机器人视觉定位方法的研究 针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1.目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1所示。 其中O-XYZ为世界坐标系；Oc-XcYcZc为摄像机坐标系。其中Oc为摄像机的光心，X 轴、Y轴分别与Xc轴、Yc轴和图像的x，y轴平行，Zc为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O1为图像坐标系的原点。OcO1为摄像机的焦距f. 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系
一、SmarTac 程序实例 在实际的应用中，smartac有两种方法对焊缝进行纠偏，第一种是用search1D指令检测单个焊缝的偏移，比如寻找起弧点和收弧点，寻找的方向可以使1维的也可以是2维和3维的。这种方法适用于每一条焊缝的变化都是相对对立的并且焊缝相对于检测方向不能有太大的角度变化，比如开关柜。这种方法是直接找到偏移量然后用P-disp frame（P-DispSet指令）直接在工件坐标系里面偏移相应的坐标值。例如： 找点程序 PDispOff; MoveJ *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; MoveJ *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; Search_1D Cs2401, *, scp2_4_x, v100, tSensor\WObj:=Wobj_StnA\SchSpeed:=3; MoveL *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; MoveL *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; Search_1D Cs2401,*,scp2_4_z,v100, tSensor\WObj:=Wobj_StnA\PrePDisp:=Cs2401\SchSpeed:=3; MoveL *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; MoveL *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; MoveL *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; Search_1DCs2401,*,scp2_4_y,v100, tSensor\WObj:=Wobj_StnA\PrePDisp:=Cs2401\SchSpeed:=3; MoveL *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; MoveJ *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; Search_1D s2400,*, sp2400_x, v100, tSensor\WObj:=Wobj_StnA\SchSpeed:=3; MoveJ *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; Search_1D s2400, *, sp2400_y, v100, tSensor\WObj:=Wobj_StnA\PrePDisp:=s2400\SchSpeed:=3; PDispSet Cs2401 MoveJ *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; MoveJ *, v1000, z5, tSensor\WObj:=Wobj_StnA; ArcLStart p2401, v1000, seam1,wd01_16\Weave:=Weave1,fine, tWeldGun\Wobj:=Wobj_StnA; PDispoff; PDispSet Cs2400; ArcLEnd p2400, v1000, seam1, wd01_16\Weave:=weave1, fine, tWeldGun\WObj:=Wobj_StnA; PDispOff;
移动机器人视觉定位设计方案 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3 个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1 目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1 所示。 其中O-X Y Z 为世界坐标系；O c - X cY cZ c 为摄像机坐标系。其中O c 为摄像机的光心，X 轴、Y 轴分别与X c 轴、Y c 轴和图像的x ，y 轴平行，Z c 为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O 1 为图像坐标系的原点。O cO 1 为摄像机的焦距f 。 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系 不考虑透镜畸变，则由透视投影成像模型为：
式中，Z′= ［u，v ］T 为目标特征点P 在图像坐标系的二维坐标值；（X ，Y ，Z ）为P 点在世界坐标系的坐标；（X c0，Y c0，Z c0）为摄像机的光心在世界坐标系的坐标；dx ，dy 为摄像机的每一个像素分别在x 轴与y 轴方向采样的量化因子；u0，v 0 分别为摄像机的图像中心O 1 在x 轴与y 轴方向采样时的位置偏移量。通过式（1）即可实现点P 位置在图像坐标系和世界坐标系的变换。 2 图像目标识别与定位跟踪 2.1 目标获取 目标的获取即在摄像机采集的图像中搜索是否有特定目标，并提取目标区域，给出目标在图像中的位置特征点。 由于机器人控制实时性的需要，过于耗时的复杂算法是不适用的，因此以颜色信息为目标特征实现目标的获取。本文采用了HS I 模型， 3 个分量中，I 是受光照影响较大的分量。所以，在用颜色特征识别目标时，减少亮度特征I 的权值，主要以H 和S 作为判定的主要特征，从而可以提高颜色特征识别的鲁棒性。 考虑到连通性，本文利用捕获图像的像素及其八连通区域的平均HS 特征向量与目标像素的HS特征向量差的模是否满足一定的阈值条件来判别像素的相似性；同时采用中心连接区域增长法进行区域增长从而确定目标区域。图2 给出了目标区域分割的算法流程。
移动机器人定位方法概述 摘要：介绍了当前自主移动机器人的定位方法研究现状，对相对定位和绝对定位做了概述，对绝对定位中主要的研究方法做了介绍，并对概率机器人学所采用的主要定位方法做了介绍。 关键词：移动机器人；相对定位；绝对定位；概率机器人学 0 引言 随着工业自动化的发展，生产加工的自动化程度越来越高。机器人技术的出现和发展使传统的工业生产面貌发生根本性的变化。移动机器人的定位是其执行其他任务的前提和基础，也是评价机器人性能的关键指标之一。 移动机器人定位是指机器人通过感知获取环境信息，经过相关的信息处理而确定自身及目标位姿的过程。自主移动机器人导航过程需要回答3个问题：“我在哪里？”，“我要去哪里？”和“我怎样到达那里？”。移动机器人定位技术就是要解决第1个问题。准确来说，移动机器人定位的目的就是确定机器人在其运动环境中的世界坐标系的坐标。 根据机器人定位过程，可分为相对定位和绝对定位。但在机器人定位过程中，单独地使用其中任何一个定位方式都不能很好地解决移动机器人的定位问题。因而，在目前的定位技术中主要是将两者结合在一起，完成对移动机器人定位。本文对相对定位技术和绝对定位技术分别进行概述。 1 移动机器人相对定位研究 移动机器人的相对定位也称作位姿跟踪。假定机器人的初始位姿，采用相邻时刻的传感器信息对机器人的位置进行跟踪估计。相对定位法分为里程计法和惯性导航法。 1.1 里程计法（Odometry） 在机器人的导航技术中，里程计法是使用最为广泛的定位方法。在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来实现对机器人的位姿跟踪。在位置跟踪中，机器人的当前位置是根据对它的以前的位置的知识而更新的，而这需要假定机器人的初始位置已知，并且机器人姿态的不确定性必须小。通过这种方式来实现机器人定位的方法也成为航位推算法。航位推算是一个累加过程，在这个逐步累加的过程中，测量值以及计算值都会累积误差，使得定位精度不断下降。因而航位推算法只适用于短时间运动的或者短距离位姿跟踪。为了限定定位的不确定性，我们在航位推算法的基础上采用一些绝对的信息。为此，我们可以将航位推算法与其他传感器信息结合进行定位。
MODULE MainModule CONST robtarget pHome:=[[1525.42,272.18,1873.69],[4.42963E-05,0.699969,-0.7141 73,-2.80277E-05],[0,-1,- 1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9 E+09]]; CONST robtarget pPrePickMould:=[[1653.99,272.19,1779.41],[5.83312E-05,0.69997, -0.714172,-3.47922E-05],[0,-1,-1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9 E+09,9E+09]]; CONST robtarget pPrePickClapboard:=[[2036.17,- 741.24,1235.05],[0.678651,0.73435 ,-0.0119011,0.00467586],[-1,-2,2,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9 E+09,9E+09]]; CONST robtarget pPickMould:=[[1943.13,173.08,630.89],[4.66987E-05,0.699977,-0.7 14166,-3.24109E-05],[0,-1,-1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9E+0 9,9E+09]]; CONST robtarget pPickClapboard:=[[1943.19,173.08,620.72],[1.61422E-05,0.699977, -0.714165,-7.62858E-06],[0,-1,-1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9 E+09,9E+09]]; robtarget pPrePlace:=[[785.90,- CONST 957.40,1722.38],[0.00231652,0.0492402,-0.99 8779,-0.00310842],[-1,-1,-1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9E+09, 9E+09]]; CONST robtarget pPrePlace10:=[[-277.40,-
机器人抓取装置位置控 制系统校正装置设计 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
自动控制原理课程设计题目：机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计 专业：电气工程及其自动化 姓名： 班级：学号： 指导老师：职称： 郑州航空工业管理学院 机电工程学院 2011年12月
初始条件： 一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传递函数为()()() 15.013 0++=s s s s G ，设计一个滞后校正装置，使系统的相角裕 度?=45γ。 设计内容： 1.先手绘系统校正前的bode 图，然后再用MATLAB 做出校正前系统的bode 图，根据MATLAB 做出的bode 图求出系统的相角裕量。 2.求出校正装置的传递函数 3. 用MATLAB 做出校正后的系统的bode 图，并求出系统的相角裕量。 4.在matlab 下，用simulink 进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。 5.对系统的稳定性及校正后的性能说明 6.心得体会。
1频率法的串联滞后校正特性及方法 特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高β倍，而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。 该方法的步骤主要有： ()1绘制出未校正系统的bode 图，求出相角裕量0γ，幅值裕量g K 。 ()2在bode 图上求出未校正系统的相角裕量εγγ +=期望处的频率2c ω,2 c ω作为校正后系统的剪切频率，ε用来补偿滞后校正网络2c ω处的相角滞后，通常取??=15~5ε。 ()3令未校正系统在2c ω的幅值为βlg 20，由此确定滞后网络的β值。 ()4为保证滞后校正网络对系统在2c ω处的相频特性基本不受影响，可按 10 ~ 2 1 2 2 2c c ωωτ ω= = 求得第二个转折频率。 ()5校正装置的传递函数为()1 1 ++= s s s G C βττ ()6画出校正后系统的bode 图，并校验性能指标 2确定未校正前系统的相角裕度 先绘制系统的bode 图如下：
新型机器人室内定位技术 XXX软件研究所有限公司 一,技术背景 机器人六十年代,自第一台机器人装置诞生以来,机器人得发展经历了一个从低级到高级得发展过程。第一代机器人为示教再现型机器人,就是通过计算机来控制多自主得机械装置,通过示教存储程序把信息读取出来并发出指令,也可以根据人示教得结果再现动作,它对于外界得环境没有感知能力。在20世纪70年代后期人们开始研究第二代机器人:带感觉得机器人。这种机器人有类似人类得力觉、触觉、听觉、视觉等。第三代机器人就是智能机器人,它就是当今机器人发展得热点与重点,机器人通过各种传感器获取环境信息,利用人工智能识别、理解、推理并进行判断与决策来完成一定得任务。因此智能机器人除了具有感知环境与简单得适应环境能力外,还具有较强得识别理解能力与决策规划能力。80年代中期,技术革命得第三次浪潮冲击着全世界,机器人总数每年以30%以上得速度增长。1986年国家把智能机器人课题列为高技术发展计划,进入90年代,在国内市场经济发展得推动下,确定了机器人及其应用工程并重、以应用带动关键技术与基础研究得发展方针,实现了高技术发展与国民经济主战场得密切衔接,研制出有自主支持产权得工业机器人系列产品,并小批量试产,完成了一批机器人应用工程,建立了9个机器人产业化基地与7 个科研基地。通过多年得努力,取得了举世瞩目得硕果。本公司得智能移动机器人具备超声、红外等多传感器融合得导航系统,可以在一定得室内环境中自由行走,实现定位与自动避障等功能,在国内处于先进水平,具有一定影响力。 随着机器人技术得发展,具有移动行走功能、环境感知能力以及自主规划能力智能移动机器人得到了各国研究人员得普遍重视,特别就是在20世纪八、九十年代,随着计算机技术、微电子技术、网络技术等得快速发展,机器人技术得发展突飞猛进。本公司得智能移动机器人得重要特点在于它得自主性与适应性。自主性就是指它可以在一定得环境中,不依赖外部控制,完全自主地执行一定得任务;适应性就是指它可以实时识别与测量周围得物体,并根据环境变化,调节自身参数、动作策略以及处理紧急情况。 随着智能移动机器人技术得发展,其在军事、医疗、商业等领域发挥着重要得作用,人们对智能移动机器人得需求与期望也越来越高,越来越迫切,移动机器人研究从而进入了崭新得发展阶段。定位技术就是智能移动机器人得研究核心,同时也就是其实现完全自动化得关键技术。机器人只有准确知道自身位置,工作空间中障碍物得位置以及障碍物得运动情况等信息,才能安全有效地进行移动,由此可见,自主定位与环境分析就是移动机器人最重要得能力之一。
ABB机器人（ROBOT studio 6.01）程序实例MODULE MainModule PERS tooldata tGripper:=[TRUE,[[0.533078,1.51617,583.739],[1,0,0,0]],[30,[0,0,50],[1,0,0,0],0,0,0] ]; TASK PERS wobjdata VisionWobj:=[FALSE,TRUE,"",[[0,0,0],[1,0,0,0]],[[-934.534,1807.34,-76.7707],[0.4 00996,0.0128267,-0.0292473,-0.915523]]]; TASK PERS wobjdata WobjCompressor1:=[FALSE,TRUE,"",[[518.656,-1088.9,164.25],[0,0,0,1]],[[686.65 1,296.298,-588.529],[0.917114,1.69419E-06,-7.35001E-05,-0.398626]]]; TASK PERS wobjdata WobjCompressor2:=[FALSE,TRUE,"",[[518.656,-1088.9,164.25],[0,0,0,1]],[[-944.87 1,-657.402,-323.406],[0.918098,-1.98999E-05,-6.49686E-06,0.396353]]]; PERS wobjdata WobjCompressor; VAR robtarget pActualPos; VAR socketdev server_socket; VAR socketdev client_socket; VAR string client_ip; VAR string stReceived; VAR num NumCharacters:=9; VAR bool bOK; PERS num nXOffs; PERS num nYOffs; PERS num nAngleOffs; VAR string XData:=""; VAR string YData:=""; VAR string AngleData:=""; VAR num nPresenceOrAbsence; PERS num nPickH:=-400; PERS num nCountX; PERS num nCountY; PERS num nCountZ; PERS num nCount; VAR num nPlaceNo; PERS bool bSMPreOrAbs; PERS bool bInpos; VAR robtarget PVision; VAR robtarget Vision; VAR robtarget ppPick; VAR robtarget pPick;
ABB[a]-J-8ABB机器人高级编程 8.1任务目标 ?掌握ABB机器人RAPID高级编程方法。 ?掌握常用的RAPID程序指令。 8.2任务实施 8.2.1事件程序EventRoutine Event Routine是使用RAPID指令编写的例行程序去响应系统事件的功能。 比如在系统启动时，检查IO输入信号的状态，就可通过Event Routine来完成。 要注意的是，在Event Routine中不能有移动指令，也不能有太复杂的逻辑判断，防止程序死循环，影响系统的正常运行。 下面我们就以响应系统事件POWER_ON为例子，进行此功能的说明。 任务描述：编写rEvent例行程序，打印“Start OK”字样，如果在开启后屏幕上显示，则说明这个例行程序与POWER_ON系统事件关联。 MultiTasking就是在有一个在前台运行用于控制机器人逻辑运算和运动的RAPID程序的同时，后台还有与前台并行运行的RAPID程序，也就是我们所说的多任务程序了。 *系统需要623-1 MultiTasking选项。 多任务程序最多可以有20个不带机器人运动指令的后台并行的RAPID程序。多任务程序可用于机器人与PC之间不间断的通讯处理，或作为一个简单的PLC进行逻辑运算。后台的多任务程序在系统启动的同时就开始连续的运行，不受机器人控制状态的影响。 多任务程序——任务间数据通讯的方法： ◆任务间是可以通过程序数据进行数据的交换。 ◆在需要数据交换的任务中建立存储类型为可变量而且名字相同的程序数据。 ◆在一个任务中修改了这个数据的数值，在另一个任务中名字相同的数据也会随之更新。
机器视觉引导与定位 视觉引导与定位是工业机器人应用领域中广泛存在的问题。对于工作在自动化生产线上的工业机器人来说，其完成最多的一类操作是“抓取－放置”动作。为了完成这类操作，对被操作物体定位信息的获取是必要的，首先机器人必须知道物体被操作前的位姿，以保证机器人准确地抓取；其次是必须知道物体被操作后的目标位姿，以保证机器人准确地完成任务。在大部分的工业机器人应用场合，机器人只是按照固定的程序进行操作，物体的初始位姿和终止位姿是事先规定的，作业任务完成的质量由生产线的定位精度来保证。为了高质量作业，就要求生产线相对固定，定位精度高，这样的结果是生产柔性下降，成本却大大增加，此时生产线的柔性和产品质量是矛盾的。 视觉引导与定位是解决上述矛盾的理想工具。工业机器人可以通过视觉系统实时地了解工作环境的变化，相应调整动作，保证任务的正确完成。这种情况下，即使生产线的调整或定位有较大的误差也不会对机器人准确作业造成多大影响，视觉系统实际上提供了外部闭环控制机制，保证机器人自动补偿由于环境变化而产生的误差。 理想的视觉引导与定位应当是基于视觉伺服的。首先观察物体的大致方位，然后机械手一边运动一边观察机械手和物体之间的偏差，根据这个偏差调整机械手的运动方向，直到机械手和物体准确接触为止。但是这种定位方式在实现上存在诸多困难。 直接视觉引导与定位是一次性地对在机器人环境中物体的空间位姿进行详细描述，引导机器人直接地完成动作。与基于视觉伺服的方法相比，直接视觉引导的运算量大大减少，为实际应用创造了条件，但这必须基于一个前提：视觉系统能够在机器人空间中（基坐标系中）精确测定物体的三维位姿信息。 以上内容由深圳市科视创科技有限公司整理编辑，分享请注明出处
自动控制原理课程设计题目:机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计 专业：电气工程及其自动化 姓名： 班级：学号： 指导老师：职称: 郑州航空工业管理学院 机电工程学院
2011年12月 初始条件： 一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传 递函数为G。s = 3，设计一个滞后校正装置，使系统的相 s(s+1 (0.5S + 1 ) 角裕度吋-45。 设计内容： 1先手绘系统校正前的bode图，然后再用MATLAB做出校正前系统的bode图，根据MATLAB做出的bode图求出系统的相角裕量。 2.求出校正装置的传递函数 3.用MATLAB做出校正后的系统的bode图，并求出系统的相角裕量。4在matlab下，用simulink进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。 5对系统的稳定性及校正后的性能说明6.心得体会。
1频率法的串联滞后校正特性及方法 1.1特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高 ［倍， 而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。 1.2该方法的步骤主要有： 1绘制出未校正系统的bode图，求出相角裕量°，幅值裕量久g。 2在bode图上求出未校正系统的相角裕量二期望」处的频率 ‘2,'2作为校正后系统的剪切频率，；用来补偿滞后校正网络,2处的相角滞后，通常取；=5?15。 3令未校正系统在^2的幅值为20lgi，由此确定滞后网络的［值。 4为保证滞后校正网络对系统在-c2处的相频特性基本不受影响，可按丄 二二?上求得第二个转折频率。 T 2 10 5校正装置的传递函数为Gc s = - S 1 削s +1 6画出校正后系统的bode图，并校验性能指标 2确定未校正前系统的相角裕度 2.1先绘制系统的bode图如下：
6.8高级编程 6.8.1.映射程序、模块或例行程序 映射 映射可在特定的映射面上创建程序、模块或例行程序的副本。映射功能可以应用于任何程序、模块或例行程序。映射可以通过两种不同的方法完成： ?基础框架坐标系上的默认值。映射过程将在基础框架坐标系的xz平面上进行。特定程序、模块或者例行程序的指令使用过的所有位置和工件框架都将 被映射。定位定向轴x和y将被映射。 ?趋近于一个特定的映射框架。将在一个特定的工件框架的xy平面内进行映射操作，影射框架。映射特定程序、模块和例行程序中的所有位置。如果指令中的工件变元并非映射对话中的特定变元，影射操作中将会使用指令中的工件。也可能会确定定位定向系中那两条轴（x和z或者y和z）将被映射。
6.8.2.修改和调节位置 概述 位置是robtarget或jointtarget数据类型实例。只要您在软键盘上输入偏移值就可以通过HotEdit调节位置。偏移值与位置初始值一起使用。您也可以利程序编辑器或运行时窗口中的修改位置功能进行位置修改，将机器人步进或微调至新位置。位置的修改值将覆盖初始值。 注意 更改预设位置可能会显著改变机器人移动模式。请始终确保任何更改考虑到设备和人员的安全。数组中的位置当位置被列为数组时，根据数组在移动指令中的索引方式，修改或调节的步骤可能稍有不同。 注意：jointtargets只能使用程序编辑器以及运行时窗口中的修改位置方法进行修改，而不能使用HotEdit修改。 附注 您的系统可能在位置修改方式上受限。您可以使用系统参数（主题Controller，类 型ModPos Settings）对距离进行限制，并限制哪些位置可使用UAS修改。 6.8.3.在程序编辑器或运行时窗口 概述
机器人定位抓取 ---视觉部分设置手册 机器人定位抓取视觉部分设置步骤如下： 一、调整相机到适当的位置 1、将相机连接到PC； 2、打开In-Sight软件； 3、将相机添加到In-Sight网络； 若相机与PC机本地连接在相同的网段（IP地址的前三段 相同、最后一段不同，例如：PC机IP为192.168.3.11， 相机IP为192.168.3.9），则在In-Sight网络里可直接找到 相机，如下图所示： 若在In-Sight网络里找不到相机，则需要通过修改相机IP 地址的方式将相机添加进来，方法如下： 1）在In-Sight网络里右键单击“In-Sight传感器”，选择 “添加传感器/设备”
2）在出现的界面中左键单击左侧区域出现的相机，在右侧区域选择“使用下列网络设置”，将相机IP地 址前三段及子网掩码修改为与PC机一致（当IP地 址前三段或子网掩码与PC机不一致时，右侧会出 现红色叹号），
3）相机IP地址及子网掩码修改好之后，点击“应用”，会出现如下对话框 点击“确定”，出现 同时，In-Sight网络里会出现相机。 点击“确定”，然后关闭设置页面。 4、连接相机 双击In-Sight网络里出现的相机。 5、查看右下角相机状态
若右下角显示，则单击上面工具栏中的“联 机/脱机”图标，使相机处于脱机状态 6、点击工具栏中的“实时”图标，使相机处于实时状态 7、调整相机高度，使相机的视野范围（图像可见范围）满足 检测需求（下图中的视野范围为18.5*13.875） 8、固定相机高度 二、调整图像 1、将检测物放置在相机视野范围内； 2、调节镜头上的“光圈”，使图像亮度适中（此操作说明中 没有使用光源，所以只需要调节光圈；若使用光源，应先
三菱工业机器人视觉标定的实现 郭方营电子电气工程学院 摘要：本文介绍了三菱工业机器人视觉标定实现的方法。在工业相机分辨率为640*480像素范围内设置9个标定圆，利用工业机器人2D标定软件获取9个标定点图像坐标和世界坐标，求得投影矩阵，写入机器人控制器，通过调用PVSCAL函数实现相机坐标系与世界坐标系的坐标转换，从而实现工业机器人视觉的标定，基于该方法结合视觉匹配和PLC可以实现工业机器人的运动控制。 关键词：工业机器人工业相机视觉标定坐标变换 1引言 《中国制造2025》和“十三五”发展中，工业机器人的需求逐渐增多，工业机器人要完成搬运、码垛、装配等各种工作都离不开坐标点，对于静态物体抓取、精度要求不高、坐标位置不多的场合，往往采用坐标位置示教的方法，利用示教器获得机器人特定点的位置（X.Y.Z）和姿态（A.B.C）坐标信息，然后按照要求以关节插补、直线插补、圆弧插补等方式完成运动。但在抓取运动的物体时，受外界因素影响，特别是质量轻的物体，位置点会产生偏移，示教的坐标点将不准确，同时随着坐标点数量的增加，示教工作量将会增大。针对固定点坐标示教的缺点，可以利用机器人的视觉控制来弥补，工业机器人的视觉犹如人的“眼睛”，即用工业相机来测出手爪和目标的相对位置，将目标位置的坐标经过转换成世界坐标系，实现“眼睛”看，用爪手抓取的过程，工业机器人的运动轨迹不需要提前示教，提高了编程和生产效率及加工精度。实现视觉控制的一种重要的问题之一就是视觉标定，目前常用的方法有线性标定方法、非线性标定方法、Tsai的经典两步法、张正友的标定方法等[1]，以上方法都需要编写坐标变换求解算法，必须具备线性代数的数学基础，难度较大。本文结合三菱工业机器人2D标定软件提供的功能和DALSA工业相机的特点利用9个标定圆，通过调用PVSCAL函数完成坐标转换，实现工业机器人视觉的标定。 2 硬件构成 工业相机固定在六自由度机器人的J5轴上，如图1（见附件）所示，采用蓝色光源作为背景光，采用吸盘式爪手，标定时在抓手中心处安装一个针尖便于示教坐
如对您有帮助，请购买打赏，谢谢您！MODULE MainModule CONST robtarget pHome:=[[1525.42,272.18,1873.69],[4.42963E-05,0.699969,-0.7141 73,-2.80277E-05],[0,-1,-1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9 E+09]]; CONST robtarget pPrePickMould:=[[1653.99,272.19,1779.41],[5.83312E-05,0.69997, -0.714172,-3.47922E-05],[0,-1,-1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9 E+09,9E+09]]; CONST robtarget pPrePickClapboard:=[[2036.17,-741.24,1235.05],[0.678651,0.73435 ,-0.0119011,0.00467586],[-1,-2,2,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9 E+09,9E+09]]; CONST robtarget pPickMould:=[[1943.13,173.08,630.89],[4.66987E-05,0.699977,-0.7 14166,-3.24109E-05],[0,-1,-1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9E+0 9,9E+09]]; CONST robtarget pPickClapboard:=[[1943.19,173.08,620.72],[1.61422E-05,0.699977, -0.714165,-7.62858E-06],[0,-1,-1,0],[9E+09,9E+09,9E+09,9E+09,9 E+09,9E+09]]; CONST robtarget
ABB[a]-J-6ABB机器人的程序编程 6.1任务目标 ?掌握常用的PAPID程序指令。 ?掌握基本RAPID程序编写、调试、自动运行和保存模块。 6.2任务描述 ◆建立程序模块test12.24，模块test12.24下建立例行程序main和Routine1，在main程序下进行运 动指令的基本操作练习。 ◆掌握常用的RAPID指令的使用方法。 ◆建立一个可运行的基本RAPID程序，内容包括程序编写、调试、自动运行和保存模块。 6.3知识储备 6.3.1程序模块与例行程序 RAPID程序中包含了一连串控制机器人的指令，执行这些指令可以实现对机器人的控制操作。 应用程序是使用称为RAPID编程语言的特定词汇和语法编写而成的。RAPID是一种英文编程语言，所包含的指令可以移动机器人、设置输出、读取输入，还能实现决策、重复其他指令、构造程序、与系统操作员交流等功能。RAPID程序的基本架构如图所示：
RAPID程序的架构说明： 1）RAPID程序是由程序模块与系统模块组成。一般地，只通过新建程序模块来构建机器人的程序，而系统模块多用于系统方面的控制。 2）可以根据不同的用途创建多个程序模块，如专门用于主控制的程序模块，用于位置计算的程序模块，用于存放数据的程序模块，这样便于归类管理不同用途的例行程序与数据。 3）每一个程序模块包含了程序数据、例行程序、中断程序和功能四种对象，但不一定在一个模块中都有这四种对象，程序模块之间的数据、例行程序、中断程序和功能是可以互相调用的。 4）在RAPID程序中，只有一个主程序main，并且存在于任意一个程序模块中，并且是作为整个RAPID 程序执行的起点。 操作步骤：