機器人機械臂如何定位

『壹』 怎麼讓我的一隻機器人手臂,能夠和視覺系統(ccd攝像頭)配合,抓取物...

機器視覺與運動控制結合，所謂的視覺引導。利用視覺系統獲取分析圖像，定位所要抓內取物體在圖像中的位置。容通過標定將圖像中的位置數據轉換為運動控制系統的坐標中，機械手定位抓取。大概是以上步驟，實際應用可能要復雜的多，包括要考慮CCD的安裝，固定式或裝在機械手上，鏡頭畸變所引入的誤差等等。

『貳』 機器人智能臂抓取和移動功能的實現(機械臂)

通過計算紙杯直徑 及機械手縮小尺寸 微小於紙杯直徑 就可以實現抓穩 要使水不外漏 就要調節機械手 保持水平 以及移動速度大小

『叄』 機械手的每個關節旋轉定位，限位是如何實現的

機器人的每個軸基本都是伺服電機驅動的，伺服電機自帶編碼器，編碼器可以反饋每個軸的位置環，速度環以及力矩環。

『肆』 生產線上機器人機械臂是怎麼實現精確定位的

最直接的方法是採用非接觸位移測量感測器，安裝到機械手上，測量距回離被測物體的距離答，從而精確定位控制機械手動作。
非接觸位移測量感測器有以下特點「
◆量程最小2mm，最大1250mm
◆量程起始距離最小10mm，最大260mm
◆頻率響應：2K、5K、8K、9.4K；
◆解析度最高0.01%,線性度最高0.1%
◆支持多個感測器同步採集
◆支持特殊量程
◆特殊應用(如路面平整度，高溫被測體，管道內徑，石油鑽桿內外螺紋測量等)
◆針對串口，提供了運行應用的DLL開發庫，方便用戶開發應用軟體
◆非接觸位移精密測量。

『伍』 機械手裝配怎樣定坐標系啊

你可以看《工業機器人》。韓建海第二版。裡面對齊次坐標及其變換。還有D-H坐標系介紹的非常詳細，全是機械臂

『陸』 工業機器人定位精度標准

機器人重復定位精度：±0.05mm

移動機構重復定位精度：±0.1mm

變位機重復定位精度：±0.1mm

工業機器人是面向工業領域的多關節機械手或多自由度的機器裝置，它能自動執行工作，是靠自身動力和控制能力來實現各種功能的一種機器。它可以接受人類指揮，也可以按照預先編排的程序運行，現代的工業機器人還可以根據人工智慧技術制定的原則綱領行動。

(6)機器人機械臂如何定位擴展閱讀：

一、組成結構

工業機器人由主體、驅動系統和控制系統三個基本部分組成。主體即機座和執行機構，包括臂部、腕部和手部，有的機器人還有行走機構。

大多數工業機器人有3～6個運動自由度，其中腕部通常有1～3個運動自由度；驅動系統包括動力裝置和傳動機構，用以使執行機構產生相應的動作；控制系統是按照輸入的程序對驅動系統和執行機構發出指令信號，並進行控制。

工業機器人按臂部的運動形式分為四種。直角坐標型的臂部可沿三個直角坐標移動；圓柱坐標型的臂部可作升降、回轉和伸縮動作；球坐標型的臂部能回轉、俯仰和伸縮；關節型的臂部有多個轉動關節。

二、發展方向

工業機器人正向著智能化方向發展，而智能工業機器人將成為未來的技術制高點和經濟增長點。

要想跟上未來工業發展，工業機器人技術是先進製造技術的代表。首要任務是提高工業機器人的智能化技術。智能化技術可以提高機器人的工作能力和使用性能。

智能化技術的發展將推動著機器人技術的進步，未來智能化水平將標志著機器人的水平，雖然目前還有很多問題需要解決，但隨著科學技術的進步，會逐漸改進發展。

未來的智能化方向不會改變，並且會將機器人產品拓展到更多行業，形成完備的系統。現今我國人工利息不時上升的大環境下，工業機器人必將迅速發展，逐漸成為工廠自動化生產線的主要發展形式。

『柒』 達芬奇手術機器人是如何完成自動定位的

它配備了激光定位系統，是可以智能自動定位的。另外分步指導和聲音輔助功能，也能使得機器入位更加快捷精準。

『捌』 有哪幾種定位工業機器人方式各有什麼特點

工業機器人最顯著的特點有以下幾個：
(1)可編程。生產自動化的進一步發展是柔性啟動化。工業機器人可隨其工作環境變化的需要而再編程，因此它在小批量多品種具有均衡高效率的柔性製造過程中能發揮很好的功用，是柔性製造系統中的一個重要組成部分。
(2)擬人化。工業機器人在機械結構上有類似人的行走、腰轉、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有電腦。此外，智能化工業機器人還有許多類似人類的「生物感測器」，如皮膚型接觸感測器、力感測器、負載感測器、視覺感測器、聲覺感測器、語言功能等。感測器提高了工業機器人對周圍環境的自適應能力。
(3)通用性。除了專門設計的專用的工業機器人外，一般工業機器人在執行不同的作業任務時具有較好的通用性。比如，更換工業機器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可執行不同的作業任務。
(4)工業機器技術涉及的學科相當廣泛，歸納起來是機械學和微電子學的結合-機電一體化技術。第三代智能機器人不僅具有獲取外部環境信息的各種感測器，而且還具有記憶能力、語言理解能力、圖像識別能力、推理判斷能力等人工智慧，這些都是微電子技術的應用，特別是計算機技術的應用密切相關。因此，機器人技術的發展必將帶動其他技術的發展，機器人技術的發展和應用水平也可以驗證一個國家科學技術和工業技術的發展水平。
信息：粵為工業機器人培訓學院

『玖』 工業機器人有哪幾種定位方式各有什麼特點

工業機器人最顯著的特點有以下幾個：
(1)可編程。生產自動化的進一步發展是柔性啟動化。工業機器人可隨其工作環境變化的需要而再編程，因此它在小批量多品種具有均衡高效率的柔性製造過程中能發揮很好的功用，是柔性製造系統中的一個重要組成部分。
(2)擬人化。工業機器人在機械結構上有類似人的行走、腰轉、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有電腦。此外，智能化工業機器人還有許多類似人類的「生物感測器」，如皮膚型接觸感測器、力感測器、負載感測器、視覺感測器、聲覺感測器、語言功能等。感測器提高了工業機器人對周圍環境的自適應能力。
(3)通用性。除了專門設計的專用的工業機器人外，一般工業機器人在執行不同的作業任務時具有較好的通用性。比如，更換工業機器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可執行不同的作業任務。
(4)工業機器技術涉及的學科相當廣泛，歸納起來是機械學和微電子學的結合-機電一體化技術。第三代智能機器人不僅具有獲取外部環境信息的各種感測器，而且還具有記憶能力、語言理解能力、圖像識別能力、推理判斷能力等人工智慧，這些都是微電子技術的應用，特別是計算機技術的應用密切相關。因此，機器人技術的發展必將帶動其他技術的發展，機器人技術的發展和應用水平也可以驗證一個國家科學技術和工業技術的發展水平。
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『拾』 機器人抓取時怎麼定位的用什麼感測器來檢測

機器人家上了解到，機器人領域的視覺（Machine Vision）跟計算機領域（Computer Vision）的視覺有一些不同：機器視覺的目的是給機器人提供操作物體的信息。所以，機器視覺的研究大概有這幾塊：
物體識別（Object Recognition）：在圖像中檢測到物體類型等，這跟 CV 的研究有很大一部分交叉；
位姿估計（Pose Estimation）：計算出物體在攝像機坐標系下的位置和姿態，對於機器人而言，需要抓取東西，不僅要知道這是什麼，也需要知道它具體在哪裡；
相機標定（Camera Calibration）：因為上面做的只是計算了物體在相機坐標系下的坐標，我們還需要確定相機跟機器人的相對位置和姿態，這樣才可以將物體位姿轉換到機器人位姿。

當然，我這里主要是在物體抓取領域的機器視覺；SLAM 等其他領域的就先不講了。

由於視覺是機器人感知的一塊很重要內容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由簡入繁的順序介紹吧：

0. 相機標定

這其實屬於比較成熟的領域。由於我們所有物體識別都只是計算物體在相機坐標系下的位姿，但是，機器人操作物體需要知道物體在機器人坐標系下的位姿。所以，我們先需要對相機的位姿進行標定。 內參標定就不說了，參照張正友的論文，或者各種標定工具箱； 外參標定的話，根據相機安裝位置，有兩種方式：

Eye to Hand：相機與機器人極坐標系固連，不隨機械臂運動而運動

Eye in Hand：相機固連在機械臂上，隨機械臂運動而運動 兩種方式的求解思路都類似，首先是眼在手外（Eye to Hand）

只需在機械臂末端固定一個棋盤格，在相機視野內運動幾個姿態。由於相機可以計算出棋盤格相對於相機坐標系的位姿 、機器人運動學正解可以計算出機器人底座到末端抓手之間的位姿變化 、而末端爪手與棋盤格的位姿相對固定不變。 這樣，我們就可以得到一個坐標系環

而對於眼在手上（Eye in Hand）的情況，也類似，在地上隨便放一個棋盤格（與機器人基座固連），然後讓機械臂帶著相機走幾個位姿，然後也可以形成一個 的坐標環。

1. 平面物體檢測

這是目前工業流水線上最常見的場景。目前來看，這一領域對視覺的要求是：快速、精確、穩定。所以，一般是採用最簡單的邊緣提取+邊緣匹配/形狀匹配的方法；而且，為了提高穩定性、一般會通過主要打光源、採用反差大的背景等手段，減少系統變數。

目前，很多智能相機（如 cognex）都直接內嵌了這些功能；而且，物體一般都是放置在一個平面上，相機只需計算物體的 三自由度位姿即可。 另外，這種應用場景一般都是用於處理一種特定工件，相當於只有位姿估計，而沒有物體識別。 當然，工業上追求穩定性無可厚非，但是隨著生產自動化的要求越來越高，以及服務類機器人的興起。對更復雜物體的完整位姿 估計也就成了機器視覺的研究熱點。

2. 有紋理的物體

機器人視覺領域是最早開始研究有紋理的物體的，如飲料瓶、零食盒等表面帶有豐富紋理的都屬於這一類。 當然，這些物體也還是可以用類似邊緣提取+模板匹配的方法。但是，實際機器人操作過程中，環境會更加復雜：光照條件不確定（光照）、物體距離相機距離不確定（尺度）、相機看物體的角度不確定（旋轉、仿射）、甚至是被其他物體遮擋（遮擋）。

幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一個叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超強局部特徵點： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110. 具體原理可以看上面這篇被引用 4萬+ 的論文或各種博客，簡單地說，這個方法提取的特徵點只跟物體表面的某部分紋理有關，與光照變化、尺度變化、仿射變換、整個物體無關。 因此，利用 SIFT 特徵點，可以直接在相機圖像中尋找到與資料庫中相同的特徵點，這樣，就可以確定相機中的物體是什麼東西（物體識別）。

對於不會變形的物體，特徵點在物體坐標系下的位置是固定的。所以，我們在獲取若干點對之後，就可以直接求解出相機中物體與資料庫中物體之間的單應性矩陣。 如果我們用深度相機（如Kinect）或者雙目視覺方法，確定出每個特徵點的 3D 位置。那麼，直接求解這個 PnP 問題，就可以計算出物體在當前相機坐標系下的位姿。

↑ 這里就放一個實驗室之前畢業師兄的成果 當然，實際操作過程中還是有很多細節工作才可以讓它真正可用的，如：先利用點雲分割和歐氏距離去除背景的影響、選用特徵比較穩定的物體（有時候 SIFT 也會變化）、利用貝葉斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，後來又出了一大堆類似的特徵點，如 SURF、ORB 等。

3. 無紋理的物體
好了，有問題的物體容易解決，那麼生活中或者工業里還有很多物體是沒有紋理的：

我們最容易想到的就是：是否有一種特徵點，可以描述物體形狀，同時具有跟 SIFT 相似的不變性？ 不幸的是，據我了解，目前沒有這種特徵點。 所以，之前一大類方法還是採用基於模板匹配的辦法，但是，對匹配的特徵進行了專門選擇（不只是邊緣等簡單特徵）。

簡單而言，這篇論文同時利用了彩色圖像的圖像梯度和深度圖像的表面法向作為特徵，與資料庫中的模板進行匹配。 由於資料庫中的模板是從一個物體的多個視角拍攝後生成的，所以這樣匹配得到的物體位姿只能算是初步估計，並不精確。 但是，只要有了這個初步估計的物體位姿，我們就可以直接採用 ICP 演算法（Iterative closest point）匹配物體模型與 3D 點雲，從而得到物體在相機坐標系下的精確位姿。

當然，這個演算法在具體實施過程中還是有很多細節的：如何建立模板、顏色梯度的表示等。另外，這種方法無法應對物體被遮擋的情況。（當然，通過降低匹配閾值，可以應對部分遮擋，但是會造成誤識別）。 針對部分遮擋的情況，我們實驗室的張博士去年對 LineMod 進行了改進，但由於論文尚未發表，所以就先不過多涉及了。

4. 深度學習
由於深度學習在計算機視覺領域得到了非常好的效果，我們做機器人的自然也會嘗試把 DL 用到機器人的物體識別中。

首先，對於物體識別，這個就可以照搬 DL 的研究成果了，各種 CNN 拿過來用就好了。有沒有將深度學習融入機器人領域的嘗試？有哪些難點？ - 知乎 這個回答中，我提到 2016 年的『亞馬遜抓取大賽』中，很多隊伍都採用了 DL 作為物體識別演算法。 然而， 在這個比賽中，雖然很多人採用 DL 進行物體識別，但在物體位姿估計方面都還是使用比較簡單、或者傳統的演算法。似乎並未廣泛採用 DL。 如 @周博磊 所說，一般是採用 semantic segmentation network 在彩色圖像上進行物體分割，之後，將分割出的部分點雲與物體 3D 模型進行 ICP 匹配。

當然，直接用神經網路做位姿估計的工作也是有的

它的方法大概是這樣：對於一個物體，取很多小塊 RGB-D 數據（只關心一個patch，用局部特徵可以應對遮擋）；每小塊有一個坐標（相對於物體坐標系）；然後，首先用一個自編碼器對數據進行降維；之後，用將降維後的特徵用於訓練Hough Forest。

5. 與任務/運動規劃結合
這部分也是比較有意思的研究內容，由於機器視覺的目的是給機器人操作物體提供信息，所以，並不限於相機中的物體識別與定位，往往需要跟機器人的其他模塊相結合。

我們讓機器人從冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是這個 『雪碧』 被『美年達』擋住了。 我們人類的做法是這樣的：先把 『美年達』 移開，再去取 『雪碧』 。 所以，對於機器人來說，它需要先通過視覺確定雪碧在『美年達』後面，同時，還需要確定『美年達』這個東西是可以移開的，而不是冰箱門之類固定不可拿開的物體。 當然，將視覺跟機器人結合後，會引出其他很多好玩的新東西。由於不是我自己的研究方向，所以也就不再班門弄斧了。