基于非线性局部特征匹配的重复定位精度测量方法.pdf

本文研究了一种基于非线性局部特征匹配的重复定位精度测量方法，该方法主要针对机器人手臂的精度评估问题。重复定位精度是机器人性能评价的关键指标之一，它主要反映了机器人重复执行相同任务时的一致性和准确性。传统的定位精度测量方法往往依赖于物理接触式测量，这种方式可能会影响机器人的正常运作，且精度和效率可能不高。 为了解决这些问题，本文提出了一种非接触式的测量方法，利用光学图像进行特征匹配来测量机器人的重复定位精度。该方法采用了一种称为KAZE特征的非线性局部特征提取和匹配算法。KAZE算法能够在不同的尺度空间中提取特征点，并进行稳定的特征匹配，这对于提高测量的精度和可靠性至关重要。KAZE特征是KAZE检测器和描述符的结合体，它能够适应光线变化和图像噪声，因此非常适合用于机器人的视觉定位系统。 在实验中，研究者们在XY-Theta测试平台上使用远心光学成像系统来采集机器人手臂在两种不同工况下的定位点视觉图像。远心光学成像系统是一种成像系统，它可以减少由于视差引起的图像变形，从而获取更加精确的视觉数据。通过这种方式，采集到的图像具有较高的分辨率和清晰度，有助于后续的特征提取和匹配处理。 接下来，对采集到的图像进行KAZE特征提取，并在两种工况下分别进行特征匹配。匹配完成后，根据匹配结果计算出定位坐标点云。点云是一种在三维空间内具有很多点的图形表示方式，它能够表示机器人手臂的定位点在空间中的分布情况。通过拟合定位坐标点云的最小包围圆，可以得到一个能够表征机器人手臂重复定位精度的量化指标，即最小包围圆的半径。 通过对比实验结果，本文提出的基于非线性局部特征匹配的测量方法在精度和稳定性方面均优于传统的测量方法。研究者认为，这种新方法可以广泛应用于其他高精度测量领域，并具有推广的潜力。 文章中提到的关键词有位移测量、机器人、重复定位精度、特征匹配、KAZE特征，这些关键词为我们理解文章内容提供了重要的线索。位移测量是研究物体位置变化的测量学分支，机器人自然是在本研究中被测量的对象。重复定位精度是本文重点讨论的评价指标，特征匹配和KAZE特征则是实现高精度测量的关键技术和算法。文章中还提到了基金项目，这表明研究得到了政府或相关机构的支持，有助于研究的顺利进行。 在机器人领域，精度的测量和提高是一个永恒的话题。随着自动化和智能化水平的提高，对于机器人的精度要求也在不断增长。因此，研究和开发高精度的定位测量方法对于机器人技术的发展具有非常重要的意义。本文提出的基于非线性局部特征匹配的测量方法不仅为机器人手臂的精度评估提供了新的视角和方法，也为相关领域的研究者提供了一种有效的工具。