机器人的结构光视觉解耦控制及焊缝跟踪

针对机器人视觉控制中非线性和强耦合导致图像奇异和视觉控制失败的问题，分析计算图像特征空间到机器人末端笛卡尔空间的映射规律，研究结构光视觉方法的结构配置和成像关系，选择鲁棒的图像特征及其运算组合作为视觉控制器的输入，设计基于结构光视觉的机器人解耦视觉控制器，实现机器人的三维笛卡儿空间和二维图像空间运动轨迹的最优控制。通过机器人的自主运动和工件几何形状先验知识，给出一种工业现场弱约束条件下的结构光视觉模型参数自学习算法。基于焊接生产中机器人视觉跟踪纠偏控制的实际要求，提出结构光视觉控制策略与算法，融合焊接过程视觉信息，实现焊接机器人多个自由度对复杂焊缝的跟踪协调控制。.通过本项目的工作，将丰富与发展既有机器人结构光视觉理论的研究成果，并为机器人在焊接生产中典型任务焊缝跟踪控制提供理论支持和实践指导，提高焊接机器人的适应性和智能化水平。

本项目研究在结构光视觉方法下机器人视觉系统的标定、测量和视觉控制问题，实现机器人目标趋近和跟踪的解耦控制。项目首先研究了结构视觉系统的图像处理和特征提取问题，针对焊接生产等环境下图像特点提出了图像处理算法，实现了对目标特征的准确提取。在结构视觉系统的标定问题方面，分别提出了机器人手眼结构视觉系统的标定方法和投影结构光系统标定方法。前者利用工业现场中常见的平直工件作为靶标，提出了一种三点共线的结构光平面标定方法；后者利用投射特定彩色图形，分离靶标形状和投影图形，然后采用基于单应性矩阵的摄像机标定方法实现投影结构光平面的标定。针对视觉控制中非线性和强耦合导致图像奇异和视觉控制失败的问题，分析计算图像特征空间到机器人末端笛卡尔空间的映射规律，研究结构光视觉方法的结构配置和成像关系，选择鲁棒的图像特征及其运算组合作为视觉控制器的输入，设计基于结构光视觉的机器人解耦视觉控制器，实现了机器人趋近对正和焊缝跟踪的解耦控制。本项目的研究成果为机器人在焊接和装配生产中趋近、对中和焊缝跟踪控制提供了理论支持和实践指导。