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机械臂的手眼标定。

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简介:
利用基于halcon的机器人手眼标定资料,现已提供下载,请您随时查阅。

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    机械臂的手眼标定是指确定视觉传感器与机器人基座之间相对位置的过程,旨在提高机器人的定位精度和作业效率。 欢迎下载关于基于Halcon的机器人手眼标定的相关资料。
  • Matlab实现
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    本项目聚焦于使用MATLAB平台进行机械臂与视觉系统的精准校准,通过优化算法确保机械臂在作业中能够准确识别并抓取目标物体。 该方法通过寻找使棋盘格在相机坐标系统中的位置差异最小化的参数来运行。
  • Halcon_Halcon_Halcon__Halcon
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    本项目专注于使用Halcon软件进行高效的手眼系统标定,涵盖多种手眼标定方法与应用案例,旨在为机器人视觉技术提供精准的解决方案。 手眼标定过程中使用了相机移动来定位眼睛,并涉及到标定板图像与机器人末端姿态文件的配合。
  • 05_六自由度_关于KZA_>AboutKZA_
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    About KZA手臂专注于介绍六自由度机械手臂的技术细节与应用领域,旨在展示其在自动化领域的卓越性能和灵活性。 六自由度机械手臂是一种复杂而精密的机械设备,在工业自动化、机器人研究及智能制造等领域广泛应用。关于“05_六自由度机械手臂”的项目,我们可以深入探讨以下关键知识点: 1. **六个自由度**:指该设备在三维空间中的六个运动参数,包括沿X轴(前后)、Y轴(左右)和Z轴(上下)的移动以及绕这三条轴进行旋转。这种设计使机械臂能在三维空间中灵活定位与定向。 2. **LCD控制**:LCD显示器用于显示机器人的状态、操作指令或工作参数等信息,为用户提供直观的操作界面。在本项目中,可能通过它来实时展示位置数据及运动状况,并接收用户的输入指令。 3. **超声波测距技术**:利用发射与接收超声波脉冲的时间差计算距离的方法。该技术可用于机械臂检测周围障碍物并确保其安全运行,避免碰撞事故发生。 4. **编程实现**:涉及多种语言如C++、Python或MATLAB编写控制程序,涵盖运动规划、PID调节及传感器数据处理等功能模块。其中,运动规划确定关节角度变化以达到目标位置;PID用于调整臂的精度与稳定性;而传感器信息则需解析并应用于控制系统中。 5. **电机和驱动器**:每个关节点通常配备伺服电机并通过专门的驱动装置控制其精确旋转动作。正确的电机选择及驱动配置对于机械手臂性能至关重要,影响着速度、扭矩等关键指标。 6. **机械结构设计**:六自由度臂由多个连杆与关节构成,需考虑力学强度、重量分配等因素以确保负载能力、稳定性以及运动范围的良好表现。 7. **安全机制**:为防止意外事故的发生,在项目中可能会配置限位开关、过载保护和紧急停止按钮等装置。这些措施保障了设备及操作人员的安全性。 8. **调试与优化**:实际应用时,控制程序往往需要经过多次调整以适应不同环境并提高效率。这包括算法改进、参数调节以及系统性能评估等多个环节。 通过此项目,参与者能够深入了解六自由度机械手臂的工作原理,并掌握如何运用LCD及超声波测距技术进行有效操控。同时还能学习到复杂运动控制任务的编程方法和实践技巧,这对未来在机器人领域的研究与发展具有重要意义。
  • TCP校准_TCP__器人工具坐程序及源码
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    本项目提供了一套针对TCP校准和机械臂标定的解决方案,包括精确设定机器人工具坐标系的程序与源代码,适用于优化机械臂操作精度。 标定机械臂工具坐标系的位置和姿态的MATLAB脚本程序。
  • Fuzzy_PID.zip_Simulink__Simulink__Simulink_Matlab_
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    这是一个Simulink环境下基于模糊PID控制的机械臂模型项目。文件包含了使用Matlab编写的代码,适用于进行机械臂控制系统的设计与仿真研究。 一个使用MATLAB/Simulink仿真的成功模糊PID控制的机械臂模型。
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    机械臂是一种自动化设备,能够在工业生产、医疗等多个领域中执行精确和复杂的操作任务。通过编程控制,它能够模仿人类手臂运动,提高工作效率与精度。 标题中的“机械手臂”指的是在自动化领域广泛应用的机械设备,它们可以模拟人类手臂的动作,进行精确、高效的工作。这类设备通常被用于工业生产线上的物料搬运、装配、焊接、喷涂等任务,大大提高了生产效率和质量。 描述中提到的“机器人手臂”是机械手臂的一种更高级形式,具备一定的自主控制能力。这种类型的设备由多个关节组成,可以实现多自由度运动以适应复杂的工作环境,并可能配备有视觉、力觉或触觉传感器来感知周围环境并做出相应决策。 标签“C++”表明我们将讨论与该编程语言相关的知识。作为一种通用的面向对象的语言,C++因其高效性和灵活性而常用于开发机器人控制系统,在机器人手臂编程中尤其重要。它可用于编写底层控制算法以实现对机械臂各个关节的精准控制,并支持任务规划和决策算法。 在“Robot-ARM-main”压缩包里可以找到一个关于机器人手臂项目的主程序或源代码库,可能包含以下关键组成部分: 1. **驱动程序**:这部分代码用于与硬件设备通信,例如读取传感器数据、控制电机或伺服驱动器等操作。 2. **控制算法**:基于动力学模型的这些算法实现对机械臂运动的有效控制,包括位置、速度和加速度调控。常见的方法有PID(比例-积分-微分)控制以及模型预测控制。 3. **路径规划**:这部分代码生成机器人手臂从初始状态到目标状态的最佳或可行路线,并考虑工作空间限制及碰撞避免等问题。 4. **传感器处理**:如果设备配备了视觉或其他类型的传感器,那么这段代码会解析这些数据用于环境感知和定位功能。 5. **用户界面(GUI)**:可能包括图形化操作界面以供使用者输入指令、监控机器人状态或调试程序。 6. **任务调度**:在多任务环境中决定哪些任务优先执行以及如何协调不同任务之间的顺序。 7. **错误处理与安全机制**:确保出现异常时,机器人能够安全地停止运行以防设备损坏或者人员受伤。 8. **库和框架依赖项**:项目可能使用一些开源库如OpenCV进行图像处理、orocos-kdl用于动力学建模以及Boost提供各种实用功能。 深入学习并理解这个项目需要具备C++编程基础,了解机器人学的基本原理(例如笛卡尔坐标系与关节坐标系转换)及基本控制理论。通过分析和修改代码可以进一步提升在设计和实现机器人控制系统方面的能力。
  • 和相9点图像.rar
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    本资源提供了关于如何进行机械臂与摄像头联合标定的技术文档及示例代码,旨在实现高精度的视觉引导下的机器人操作。 通过机械臂与相机图像的9点标定,利用标定矩阵实现图像坐标系与机械臂坐标系之间的转换,从而完成手眼协调抓取任务。
  • Ubuntu 睿尔曼与奥比中光及 RealSense 摄像头教程(方案)
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    本教程详细介绍如何使用Ubuntu系统为睿尔曼机械臂和奥比中光或RealSense摄像头进行眼在手方案的标定,实现精确的手眼协调。 在Ubuntu系统下进行机械臂(睿尔曼)与摄像头(奥比中光、RealSense)的手眼标定教程(眼在手上),需要搭建ROS环境如下: 系统:Ubuntu 18.04 ROS版本:melodic OpenCV库版本:3.2.0 Realsense D435摄像头 Marker标记识别功能包:Aruco 手眼标定功能包:easy_handeye 机械臂的Moveit!和RM机械臂 ROS 功能包 此外,还需要使用Catkin-tools工具包进行各个库的搭建与测试。
  • 6JQR.rar_六轴_LabVIEW__LabVIEW器人_LabVIEW器_
    优质
    本资源包提供使用LabVIEW编程的六轴机械臂控制程序,适用于机器人技术研究和开发,涵盖硬件接口、运动控制等内容。 标题中的“6JQR.rar_6轴_labVIEW 手臂_labview robotic arm_labview 机器_机械手臂”指的是一个使用LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)开发的六轴机械臂控制系统。LabVIEW是一种图形化编程语言,常用于工程、科学和医学领域的数据采集、分析和控制应用。六轴机械臂意味着它有六个独立关节,能够实现更复杂的空间运动。 描述中提到的“6轴机械手臂关于姿态的算子,包括循转和平移齐次基本算子”,这涉及到机器人学中的核心概念——即如何通过数学模型来表示机器人的位置和方向。在机器人领域内,这些操作通常用四元数、欧拉角或旋转矩阵等方法描述,并且可以利用齐次变换矩阵统一表达平移与旋转信息。 在实际应用中,LabVIEW可用于编写算法以实现对机械臂的实时控制。例如,用户可能使用LabVIEW设计一个界面来输入目标位置和姿态,然后程序会计算出各个关节的角度并驱动电机使机械臂达到指定位置。六轴机器人位姿仿真则是这一过程中的一个重要环节:它通过虚拟环境模拟机器人的运动,验证控制算法的有效性,并减少实际操作中可能出现的错误与风险。 标签“labview_手臂 labview_robotic_arm labview_机器 机械手臂”强调了LabVIEW在机器人控制系统开发领域的广泛应用。在这类应用中,LabVIEW以其灵活性和强大的数据处理能力而广受欢迎。 文件“6轴机器人位姿仿真.vi”很可能包含了一整套或部分与六轴机械臂控制相关的代码及逻辑设计内容。用户可以通过打开此VI来查看并修改内部的控制逻辑,以实现对六轴机械臂姿态的精确模拟和调控。该VI可能涵盖了运动学模型、逆动力学计算、传感器数据处理以及硬件接口等模块。 这个压缩包文件提供了一个基于LabVIEW开发的六轴机械臂控制系统示例,涵盖从基础理论到实际应用等多个方面,并为学习及研究机器人控制提供了有价值的资源。