导读:本文包含了位姿精度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:视觉,精度,测量,机器,误差,图像处理,机器人。
位姿精度论文文献综述写法
温秀兰,康传帅,宋爱国,乔贵方,王东霞[1]（2019）在《基于全位姿测量优化的机器人精度研究》一文中研究指出随着机器人在高端制造业、航空航天、医疗等领域广泛应用,对其全位姿精度要求越来越高。采用激光跟踪仪对机器人末端执行器进行全位姿实测,研究基于几何参数标定的机器人精度提升方法。首先,建立了串联机器人(MDH)模型;其次,提出了基于拟随机序列产生初始位置的改进乌鸦搜索算法(ICSA)用于标定机器人几何参数,建立了用ICSA标定机器人几何参数目标函数的数学模型,给出了标定的详细步骤。最后,对Staubli Tx60工业机器人进行了实测标定,结果证实:采用提出方法能够快速标定机器人几何参数,标定后的机器人在工作空间内随机选择的测试点其平均绝对位置和姿态误差由标定前的0. 309 6 mm和0. 232 2°减小为标定后的0. 092 6 mm和0. 082 9°,精度大幅提升。该方法简单易实现,效率高,鲁棒性强,稳定性好,适宜于在位置和姿态均有高精度要求的机器人中推广应用。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2019年07期）
段晓登,吴斌,康杰虎[2]（2019）在《激光束空间位姿高精度标定方法》一文中研究指出关节型激光传感器是新型的跨尺度空间、非接触叁维坐标测量仪器。为使关节型激光传感器实现精密测量,需要精确标定其系统参数,尤其是标定激光束的空间位姿。提出一种基于平面靶标和球靶标相结合的激光束空间位姿标定方法。通过建立像素坐标系和世界坐标系的矩阵关系,得到激光点的叁维坐标,进而通过直线拟合得到激光束的空间位姿。转台旋转轴的空间位姿通过最小区域圆拟合得到。实验结果表明,在1 m的测量范围内,传感器系统的最大距离测量误差约为0.05 mm,新标定方法准确有效。(本文来源于《光学学报》期刊2019年08期）
顾成劼,杨赟,杜正春,杨建国[3]（2019）在《基于自适应拟合的小型元件位姿高精度检测算法》一文中研究指出针对小型元件在生产过程中精度要求高的难点,以一种典型的小型元件,发火元件的自动化焊接流程为例,对流程中最重要的视觉检测步骤,提出了发火元件的亚像素轮廓自适应拟合算法。在算法中,首先利用感兴趣区域提取、高斯滤波、Otsu阈值分割、Freeman轮廓跟踪,进行图像预处理;其次利用Zernike矩对跟踪编码的轮廓进行亚像素化,提高轮廓检测精度;最后根据亚像素化后的轮廓,进行自适应轮廓拟合,从而实现发火元件位姿的自动检测。对上述算法,在发火元件测试平台上验证,实验得到最大定位误差9.37μm,平均误差5.96μm;转角误差0.006°,满足焊接检测的要求。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2019年02期）
胥芳,丁信斌,占红武[4]（2019）在《高精度移动目标位姿测量方法》一文中研究指出研究了微小型机器人运动中高精度位姿测量方法。针对核相关滤波(KCF)算法对快速移动目标跟踪中由于边界效应导致误差跳动与跟踪丢失的问题,提出了基于核相关滤波的自适应(AKCF)跟踪算法。该算法融合卡尔曼滤波器作为目标的位置预测器,通过核相关滤波检测实现目标加速度方差和频率自适应,完成对卡尔曼位置预测器的校准,建立预测-检测-校准的跟踪机制;对跟踪目标形态学处理、最小二乘法圆度拟合高精度的提取特征点;利用单目视觉标定原理构建运动坐标系与图像坐标系之间的映射关系,完成高精度位姿测量。跟踪算法仿真测试实验中,AKCF算法能够适应不同运动状态下目标的跟踪,解决KCF算法在跟踪过程中容易出现的目标漂移甚至丢失的问题;建立实验测试平台完成测量系统精度验证,在400 mm×300 mm视场内,对半径约为3 mm、帧间加速位移不超过5.6 mm的移动目标的位置检测的均方根误差达到0.0856 mm,姿态角度检测的均方根误差达到0.1246°。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年02期）
黄浩,黄筱调,丁爽,于春建,张虎[5]（2019）在《人字齿轮装夹位姿误差对人字齿轮铣齿精度的影响》一文中研究指出针对人字齿轮铣齿加工过程中存在装夹位姿误差影响人字齿轮加工精度的问题,基于平面包络理论和齐次坐标变换,建立含人字齿轮装夹位姿误差的人字齿轮铣齿数学模型,依据齿轮标准ISO1 328-1—1995建立齿轮精度评价的理论模型。分别研究了人字齿轮装夹偏心误差、倾角误差、偏心误差和倾角误差的耦合作用这3种情况下对齿轮的齿廓误差、齿向误差、齿距误差的影响规律,得到齿面误差的敏感项。最后进行人字齿轮铣齿实验,实验结果验证了人字齿轮装夹位姿误差对人字齿轮铣齿精度的影响规律的正确性。所得规律及其研究办法有助于人字齿轮铣齿误差辨识、误差补偿和加工精度的提高。(本文来源于《南京工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
李政源,马昕,李贻斌[6]（2019）在《基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法》一文中研究指出现有基于双目立体视觉的测量方法的测量精度依赖于标定精度,在受遮挡时测量精度不高.文中首先分析并证明在双目立体视觉系统外部参数误差存在时,投影曲线上点的立体匹配误差对点的重建精度的影响.然后基于此误差分析结论,设计立体视觉空间圆位姿测量方法,通过轮廓点筛选算法筛选投影曲线上的点,得到匹配误差较小的点并进行重建.利用重建点在深度方向上对非线性优化得到最优投影平面的投影,对空间圆进行拟合,得到空间圆的位置姿态.文中方法有效减小叁维点重建误差对空间圆拟合精度的影响,提高圆形特征在受遮挡情况下的测量精度.最后通过实验验证方法的有效性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2019年01期）
张敏骏,臧富雨,吉晓冬,蔡岫航,吴淼[7]（2018）在《掘进机远程监控系统设计与位姿检测精度验证》一文中研究指出为研究悬臂式掘进机远程控制与位姿检测方法精度验证问题,基于实地工况的调研,提出一种基于机载可编程控制器、机载传感系统、视频监控系统以及工控机的掘进机远程监控与位姿检测精度验证系统,并完成掘进机试验样机的改造,搭建模拟巷道,详细阐述了该系统的总体结构并说明了各部分的构建方法。以掘进机位姿检测试验为例,进行掘进机远程监控系统的调试与精度验证系统的功能性验证。结果表明,掘进机位姿测量精度验证系统与几种典型位姿测量方法的测角误差在1°以内,偏距误差在0.01 m以内,在试验过程中系统运行稳定且操作简便,显示界面直观,从而为掘进机远程监控与位姿测量技术进行了试验验证,为掘进机的无人化发展提供重要试验依据。(本文来源于《煤炭科学技术》期刊2018年12期）
刘源泂,周同聚,王兴东,刘钊[8]（2018）在《多线阵相机系统位姿高精度校准方法》一文中研究指出针对多线阵相机组合成像时相互位姿校准要求,设计了由黑白条纹区域、等腰叁角形区域及细实线区域组成的专用校准板,基于分区域OTSU(最大类间方差法)阈值的二值化处理的垂直投影方法对线阵相机静态条纹图像进行宽度计算,逐步实现单个相机的扫描线与Y轴平行度、相机光轴与检测面垂直度及多相机之间共线度进行高精度校准和调整.实验结果表明:该方法可快速实现线阵相机扫描线与Y轴平行度精度0.449°,光轴与Y轴垂直度精度0.002°,两相机扫描线共线精度1.0 mm.进一步优化校准方案后精度可达平行度0.01°,垂直度0.002°及共线精度0.080 mm,校准板图案简单,兼顾校准效率和精度要求,能够满足高精度的视觉检测和测量.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年11期）
张发军,佘奕,明晓航,宋钰青,邓安禄[9]（2018）在《关节回转副间隙对焊接机器人末端位姿精度影响研究》一文中研究指出机构回转副在运行一段时间后,由于磨损必然会导致配合间隙增大,从而加剧系统动力学性能恶化,导致焊枪末端偏离理论焊接位置,焊接精度降低直至失效。为了研究回转副间隙对机械臂末端位姿的影响程度,建立了机械臂回转副间隙数学模型,采用SolidWorks软件建立焊接机械臂虚拟样机,分别对有无回转副间隙机械臂进行运动仿真分析,获得了机器人焊接过程中铰接轴的运动特性。研究结果表明,含回转副间隙机械臂的铰接轴线速度和线位移存在一定程度的波动,对焊接机械臂末端位姿有影响,降低了焊接机器人的运动稳定性与焊接精度。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年10期）
黄洁,柯发伟,谢爱民,李鑫,宋强[10]（2018）在《200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量技术》一文中研究指出为精确测量弹道靶超高声速自由飞模型位姿变化参数以用于气动力参数辨识,中国空气动力研究与发展中心结合双目视觉定位技术和前光照相技术,在弹道靶上发展了超高声速自由飞模型的高精度视觉位姿测量技术。双目测量站沿模型飞行方向布置,试验前完成测量站单站标定、多站全局坐标关联等。模型进入测量站视场中心时,脉宽小于10ns的激光经扩束后照射表面带编码标记点的模型,同时双目测量站相机获得前光图像。试验后通过模型表面标记点识别解算,获得模型飞行过程的位姿参数。在解决靶室杂光滤除、前光光源出口光斑匀化、双目测量站全局关联、模型表面处理及标记点制作等技术的基础上,建立了200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量系统。在200m自由飞弹道靶上开展了长165mm的20°锥模型的飞行试验,试验环境压力15kPa、速度2.7km/s,根据视觉位姿测量系统获得的锥模型在各测量站飞行位姿参数和激光器的出光时序,通过辨识获得锥模型的阻力系数和动导数等气动力参数,所得结果与AEDC G靶上的结果趋势基本一致。(本文来源于《实验流体力学》期刊2018年05期）
位姿精度论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
关节型激光传感器是新型的跨尺度空间、非接触叁维坐标测量仪器。为使关节型激光传感器实现精密测量,需要精确标定其系统参数,尤其是标定激光束的空间位姿。提出一种基于平面靶标和球靶标相结合的激光束空间位姿标定方法。通过建立像素坐标系和世界坐标系的矩阵关系,得到激光点的叁维坐标,进而通过直线拟合得到激光束的空间位姿。转台旋转轴的空间位姿通过最小区域圆拟合得到。实验结果表明,在1 m的测量范围内,传感器系统的最大距离测量误差约为0.05 mm,新标定方法准确有效。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
位姿精度论文参考文献
[1].温秀兰,康传帅,宋爱国,乔贵方,王东霞.基于全位姿测量优化的机器人精度研究[J].仪器仪表学报.2019
[2].段晓登,吴斌,康杰虎.激光束空间位姿高精度标定方法[J].光学学报.2019
[3].顾成劼,杨赟,杜正春,杨建国.基于自适应拟合的小型元件位姿高精度检测算法[J].机械设计与研究.2019
[4].胥芳,丁信斌,占红武.高精度移动目标位姿测量方法[J].高技术通讯.2019
[5].黄浩,黄筱调,丁爽,于春建,张虎.人字齿轮装夹位姿误差对人字齿轮铣齿精度的影响[J].南京工业大学学报(自然科学版).2019
[6].李政源,马昕,李贻斌.基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法[J].模式识别与人工智能.2019
[7].张敏骏,臧富雨,吉晓冬,蔡岫航,吴淼.掘进机远程监控系统设计与位姿检测精度验证[J].煤炭科学技术.2018
[8].刘源泂,周同聚,王兴东,刘钊.多线阵相机系统位姿高精度校准方法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2018
[9].张发军,佘奕,明晓航,宋钰青,邓安禄.关节回转副间隙对焊接机器人末端位姿精度影响研究[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[10].黄洁,柯发伟,谢爱民,李鑫,宋强.200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量技术[J].实验流体力学.2018