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图像视觉特征的机械臂末端位姿监测方法研究

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为解决当前监测方法位姿误差和高度误差偏大等问题,提出图像视觉特征的机械臂末端位姿监测方法.先通过TSAI手眼标定法标定机械臂手眼系统,然后采用粗定位提取机械臂轮廓,利用最小二乘法对边缘点拟合,获取视觉特征,最后通过机械臂视觉特征获取抓取位置,对抓取位姿和关节角进行映射得到机械臂作业轨迹,实现机械臂末端位姿监测.仿真实验结果表明,所提方法的位姿误差仅为0.06mm,高度误差仅为0.05mm,运行时间也较短,明显优于对比方法,不仅可有效降低位姿误差和高度误差,还能有效提升监测效率.
Research on the Pose Monitoring Method of Robotic Arm End Based on Image Visual Features

Image Visual FeaturesRobotic ArmEnd PoseMonitoringHand-Eye Calibration

王芳

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郑州西亚斯学院电子信息工程学院,河南 新郑 451100

郑州大学,河南 郑州 451100

图像视觉特征 机械臂 末端位姿 监测 手眼标定

河南省2020年民办普通高等学校学科专业建设资助项目

教办政法[2020]162号

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.392(10)
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