针对三维和二维视觉伺服方法的局限性,F.Chaumette等人提出了2.5维视觉伺服方法。它将摄像机平动位移与旋转的闭环控制解耦,基于图像特征点,重构物体三维空间中的方位及成像深度比率,平动部分用图像平面上的特征点坐标表示。这种方法能成功地把图像信号和基于图像提取的位姿信号进行有机结合,并综合他们产生的误差信号进行反馈,很大程度上解决了鲁棒性、奇异性、局部极小等问题。但是,这种方法仍存在一些问题需要解决,如怎样确保伺服过程中参考物体始终位于摄像机视野之内,以及分解单应性矩阵时存在解不唯一等问题。
在建立视觉控制器模型时,需要找到一种合适的模型来描述机器人的末端执行器和摄像机的映射关系。图像雅克比矩阵的方法是机器人视觉伺服研究领域中广泛使用的一类方法。图像的雅克比矩阵是时变的,所以,需要在线计算或估计。
C.机器人关键基础部件
机器人共4大组成部分,本体成本占22%,伺服系统占24%,减速器占36%,控制器占12%。机器人关键基础部件是指构成机器人传动系统,控制系统和人机交互系统,对机器人性能起到关键影响作用,并具有通用性和模块化的部件单元。机器人关键基础部件主要分成以下三部分:高精度机器人减速机,高性能交直流伺服电机和驱动器,高性能机器人控制器等。
1)减速机
减速机是机器人的关键部件,目前主要使用两种类型的减速机:谐波齿轮减速机和RV减速机。
谐波传动方法由美国发明家C.WaltMusser于20世纪50年代中期发明。谐波齿轮减速机主要由波发生器、柔性齿轮和刚性齿轮3个基本构件组成,依靠波发生器使柔性齿轮产生可控弹性变形,并与刚性齿轮相啮合来传递运动和动力,单级传动速比可达70~1000,借助柔轮变形可做到反转无侧隙啮合。与一般减速机比较,输出力矩相同时,谐波齿轮减速机的体积可减小2/3,重量可减轻1/2。柔轮承受较大的交变载荷,因而其材料的抗疲劳强度、加工和热处理要求较高,制造工艺复杂,柔轮性能是高品质谐波齿轮减速机的关键。
德国人Lorenz Baraen于1926年提出摆线针轮行星齿轮传动原理,日本帝人株式会社(TEIJINSEIKICo.,Ltd)于20世纪80年代率先开发了RV减速机。RV减速机由一个行星齿轮减速机的前级和一个摆线针轮减速机的后级组成。相比于谐波齿轮减速机,RV减速机具有更好的回转精度和精度保持性。
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