工业机器人的位置及位移431电位器式位移传感器ppt课件.ppt
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1、第4章 工业机器人的环境感觉技术,4.1 工业机器人的视觉 4.2 工业机器人的触觉 4.3 工业机器人的位置及位移 4.4 多感觉智能机器人 习题,4.1 工业机器人的视觉,4.1.1 视觉系统的硬件组成 视觉系统可以分为图像输入(获取)、图像处理、图像理解、图像存储和图像输出几个部分(见图4.1)。 实际系统可以根据需要选择其中的若干部件。,图 4.1 视觉系统的硬件组成,1. 视觉传感器视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。大多数机器人视觉都不必通过胶卷等媒介物,而是直接把景物摄入。过去经常使用光导摄像等电视摄像机作为机器人的视觉传感器, 近年来开发了CCD(电荷耦合器件)和MO
2、S(金属氧化物半导体)器件等组成的固体视觉传感器。固体传感器又可以分为一维线性传感器和二维线性传感器,目前二维线性传感器已经能做到四千个像素以上。由于固体视觉传感器具有体积小、 重量轻等优点, 因此应用日趋广泛。,由视觉传感器得到的电信号, 经过AD转换成数字信号, 称为数字图像。一般地,一个画面可以分成256256像素、 512512像素或10241024像素,像素的灰度可以用4位或8位二进制数来表示。一般情况下, 这么大的信息量对机器人系统来说是足够的。要求比较高的场合,还可以通过彩色摄像系统或在黑白摄像管前面加上红、绿、蓝等滤光器得到颜色信息和较好的反差。 如果能在传感器的信息中加入景物
3、各点与摄像管之间的距离信息,显然是很有用的。每个像素都含有距离信息的图像, 称之为距离图像。目前,有人正在研究获得距离信息的各种办法, 但至今还没有一种简单实用的装置。,2. 摄像机和光源控制机器人的视觉系统直接把景物转化成图像输入信号, 因此取景部分应当能根据具体情况自动调节光圈的焦点, 以便得到一张容易处理的图像。为此应能调节以下几个参量: (1) 焦点能自动对准要看的物体。 (2) 根据光线强弱自动调节光圈。 (3) 自动转动摄像机, 使被摄物体位于视野中央。 (4) 根据目标物体的颜色选择滤光器。 此外, 还应当调节光源的方向和强度, 使目标物体能够看得更清楚。,3. 计算机由视觉传感
4、器得到的图像信息要由计算机存储和处理, 根据各种目的输出处理后的结果。20世纪80年代以前,由于微计算机的内存量小,内存的价格高, 因此往往另加一个图像存储器来储存图像数据。现在, 除了某些大规模视觉系统之外, 一般都使用微计算机或小型机。除了通过显示器显示图形之外,还可以用打印机或绘图仪输出图像,且使用转换精度为8位A/D转换器就可以了。但由于数据量大, 要求转换速度快, 目前已在使用100 MB 以上的8位AD转换芯片。,4. 图像处理机一般计算机都是串行运算的, 要处理二维图像很费时间。 在要求较高的场合, 可以设置一种专用的图像处理机,以便缩短计算时间。 图像处理只是对图像数据做了一些
5、简单、重复的预处理, 数据进入计算机后, 还要进行各种运算。,4.1.2 机器人视觉的应用1. 弧焊过程中焊枪对焊缝的自动对中图4.2所示为具有视觉焊缝对中的弧焊机器人的系统结构。 图像传感器直接安装在机器人末端执行器。焊接过程中,图像传感器对焊缝进行扫描检测, 获得焊前区焊缝的截面参数曲线, 计算机根据该截面参数计算出末端执行器相对焊缝中心线的偏移量,然后发出位移修正指令,调整末端执行器直到偏移量=0为止。 图4.3所示为用视觉技术实现机器人弧焊工作焊缝的自动跟踪原理图。,图 4.2 具有视觉焊缝对中的弧焊机器人的系统结构,图 4.3 实现机器人弧焊工作焊缝的自动跟踪原理图,2. 装配作业中
6、的应用图4.4所示为一个吸尘器自动装配实验系统, 由2台关节机器人和7台图像传感器组成。组装的吸尘器部件包括底盘、气泵和过滤器等, 都自由堆放在右侧备料区,该区上方装设三台图像传感器(、), 用以分辨物料的种类和方位。机器人的前部为装配区,这里有4台图像传感器A、B、C和D, 用来对装配过程进行监控。使用这套系统装配一台吸尘器只需2分钟。,图 4.4 吸尘器自动装配实验系统,3. 机器人非接触式检测在机器人腕部配置视觉传感器,可用于对异形零件进行非接触式测量, 如图4.5所示。这种测量方法除了能完成常规的空间几何形状、形体相对位置的检测外,如配上超声、激光、 x射线探测装置, 则还可进行零件内
7、部的缺陷探伤、 表面涂层厚度测量等作业。,图 4.5 具有视觉系统的机器人进行非接触式测量,4. 利用视觉的自主机器人系统日本日立中央研究所研制的具有自主控制功能的智能机器人, 可以用来完成按图装配产品的作业,图4.6所示为其工作示意图。它的两个视觉传感器作为机器人的眼睛,一个用于观察装配图纸,并通过计算机来理解图中零件的立体形状及装配关系; 另一个用于从实际工作环境中识别出装配所需的零件,并对其形状、位置、姿态等进行识别。此外,多关节机器人还带有触觉。 利用这些传感器信息,可以确定装配顺序和装配方法, 逐步将零件装成与图纸相符的产品。,图 4.6 日立自主控制机器人工作示意图,从功能上看,这
8、种机器人具有图形识别功能和决策规划功能, 前者可以识别一定的目标(如宏指令)、装配图纸、多面体等; 后者可以确定操作序列, 包括装配顺序、手部轨迹、抓取位置等。这样,只要对机器人发出类似于人的表达形式的宏指令, 机器人则会自动考虑执行这些指令的具体工作细节。该机器人已成功地进行了印刷板检查和晶体管、电动机等装配工作。,4.2 工业机器人的触觉,为使机器人准确地完成工作,需时刻检测机器人与对象物体的配合关系。 机器人触觉可分成接触觉、接近觉、压觉、滑觉和力觉五种, 如图4.7所示。触头可装配在机器人的手指上, 用来判断工作中各种状况。,图 4.7 机器人触觉,4.2.1 机器人的接触觉1. 接触
9、觉传感器图4.8所示的接触觉传感器由微动开关组成, 根据用途不同配置也不同, 一般用于探测物体位置、探索路径和安全保护。这类配置属于分散装置,即把单个传感器安装在机械手的敏感位置上。,图 4.8 接触觉传感器(a) 点式; (b) 棒式; (c) 缓冲器式; (d) 平板式; (e) 环式,图4.9所示为二维矩阵接触觉传感器的配置方法, 一般放在机器人手掌的内侧。图中柔软导体可以使用导电橡胶、浸含导电涂料的氨基甲酸乙酯泡沫或炭素纤维等材料。阵列式接触觉传感器可用于测定自身与物体的接触位置、被握物体中心位置和倾斜度, 甚至还可以识别物体的大小和形状。, 柔软的电极; 柔软的绝缘体; 电极; 电极
10、板图4.9 矩阵式接触觉传感器,2. 接触觉应用图4.10(a)所示为一个具有接触觉识别功能的机器人,共有四个自由度(两个移动和两个转动), 由一台微机控制,各轴运动是由直流电机闭环驱动。手部装有压电橡胶接触觉传感器, 识别软件具有搜索和识别的功能。,图 4.10 具有接触搜索识别功能的机器,(1) 搜索过程。机器人有一扇形截面柱状操作空间, 手爪在高度方向进行分层搜索, 对每一层可根据预先给定的程序沿一定轨迹进行搜索。搜索过程中,假定在位置遇到障碍物, 则手爪上的接触觉传感器就会发出停止前进的指令, 使手臂向后缩回一段距离到达位置。如果已经避开了障碍物, 则再前进至, 又伸出到, 再运动到处
11、与障碍物再次相碰。根据、 的位置计算机就能判断被搜索物体的位置。再按、 的顺序接近就能对搜索的目标物进行抓取, 如图4.10(b)所示。,(2) 识别功能。图4.11是一个配置在手上的由34个触觉元件组成的表面阵列触觉传感器,识别对象为一长方体。假定手与搜索对象的已知接触目标模式为x*,手的每一步搜索得到的接触信息构成了接触模式xi,机器人根据每一步搜索的接触模式x1、x2、x3不断计算、估计、调整手的位姿, 直到目标模式与接触模式相符合为止。,图 4.11 用接触觉阵列传感器引导随机搜索,每一步搜索过程由三部分组成: 接触觉信息的获取、 量化和对象表面形心位置的估算; 对象边缘特征的提取和姿
12、势估算; 运动计算及执行运动。 要判定搜索结果是否满足形心对中、姿势符合要求,则还可设置一个目标函数, 要求目标函数在某一尺度下最优, 用这样的方法可判定对象的存在和位姿情况。,4.2.2 机器人的接近觉接近觉是指机器人能感觉到距离几毫米到十几厘米远的对象物或障碍物, 能检测出物体的距离、相对倾角或对象物表面的性质。这是非接触式感觉。 接近觉传感器可分为6种: 电磁式(感应电流式)、光电式(反射或透射式)、静电容式、气压式、超声波式和红外线式, 如图4.12所示。,图 4.12 接近觉传感器,电磁式传感器在一个线圈中通入高频电流, 就会产生磁场, 这个磁场接近金属物时, 会在金属物中产生感应电
13、流, 也就是涡流。 涡流大小随对象物体表面和线圈距离的大小而变化, 这个变化反过来又影响线圈内磁场强度。磁场强度可用另一组线圈检测出来, 也可以根据激磁线圈本身电感的变化或激励电流的变化来检测。 图4.13是它的原理图。 这种传感器的精度比较高, 而且可以在高温下使用。由于工业机器人的工作对象大多是金属部件, 因此电磁式接近觉传感器应用较广, 在焊接机器人中可用它来探测焊缝。,图 4.13 电磁式接近觉传感原理图,光反射式接近觉传感器由于光的反射量受到对象物体的颜色、 粗糙度和表面倾角的影响, 精度较差, 应用范围小。 静电容式接近觉传感器是根据传感器表面与对象物体表面所形成的电容随距离变化的
14、原理制成的。将这个电容串接在电桥中, 或把它当作RC振荡器中的元件, 都可以检测距离。气压式接近觉传感器的原理如图4.14所示, 由一根细的喷嘴喷出气流。 如果喷嘴靠近物体, 则内部压力会发生变化, 这一变化可用压力计测量出来。 图中曲线表示在气压P的情况下, 压力计的压力与距离d之间的关系。它可用于检测非金属物体, 尤其适用于测量微小间隙。,图 4.14 气压式接近觉传感原理图,4.2.3 机器人的压觉图4.15所示为阵列式压觉传感器。图(a)由条状的导电橡胶排成网状, 每个棒上附上一层导体引出,送给扫描电路; 图(b)则由单向导电橡胶和印制电路板组成, 电路板上附有条状金属箔, 两块板上的
15、金属条方向互相垂直; 图(c)为与阵列式传感器相配的阵列式扫描电路。,图 4.15 阵列式压觉传感器(a) 网状排列的导电橡胶; (b) 单向导电橡胶和印刷电路板; (c) 阵列式扫描电路,比较高级的压觉传感器是在阵列式触点上附一层导电橡胶, 并在基板上装有集成电路, 压力的变化使各接点间的电阻发生变化, 信号经过集成电路处理后送出, 如图4.16所示。,图 4.16 高级分布式压觉传感器,图4.17所示为变形检测器, 用压力使橡胶变形, 可用普通橡胶作传感器面, 用光学和电磁学等手段检测其变形量。和直接检测压力的方法相比, 这种方法可称为间接检测法。,图 4.17 变形检测器,4.2.4 机
16、器人的滑觉机器人的握力应满足物体既不产生滑动而握力又为最小临界握力。 如果能在刚开始滑动之后便立即检测出物体和手指间产生的相对位移, 且增加握力就能使滑动迅速停止, 那么该物体就可用最小的临界握力抓住。,检测滑动的方法有以下几种: (1) 根据滑动时产生的振动检测, 如图4.18(a)所示。(2) 把滑动的位移变成转动, 检测其角位移, 如图4.18(b)所示。(3) 根据滑动时手指与对象物体间动静摩擦力来检测, 如图4.18(c)所示。(4) 根据手指压力分布的改变来检测, 如图4.18(d)所示。,图 4.18 滑动引起的物理现象(a) 振动; (b) 转动; (c) 剪动力; (d) 移
17、位,图4.19所示是一种测振式滑觉传感器。传感器尖端用一个0.05 mm的钢球接触被握物体, 振动通过杠杆传向磁铁, 磁铁的振动在线圈中感应交变电流并输出。在传感器中设有橡胶阻尼圈和油阻尼器。滑动信号能清楚地从噪声中被分离出来。 但其检测头需直接与对象物接触, 在握持类似于圆柱体的对象物时, 就必须准确选择握持位置, 否则就不能起到检测滑觉的作用; 而且其接触为点接触, 可能因造成接触压力过大而损坏对象表面。,图 4.19 测振式滑觉传感器,图4.20所示的柱型滚轮式滑觉传感器比较实用。小型滚轮安装在机器人手指上, 其表面稍突出手指表面, 使物体的滑动变成转动。 滚轮表面贴有高摩擦因数的弹性物
18、质, 一般用橡胶薄膜。 用板型弹簧将滚轮固定, 可以使滚轮与物体紧密接触, 并使滚轮不产生纵向位移。滚轮内部装有发光二极管和光电三极管, 通过圆盘形光栅把光信号转变为脉冲信号。,图 4.20 柱型滚轮式滑觉传感器 (a) 机器人夹持器; (b) 传感器,滚轮式传感器只能检测一个方向的滑动。图4.21所示为南斯拉夫贝尔格莱德大学研制的机器人专用滑觉传感器。它由一个金属球和触针组成, 金属球表面分成许多个相间排列的导电和绝缘小格。 触针头很细, 每次只能触及一格。当工件滑动时, 金属球也随之转动, 在触针上输出脉冲信号。脉冲信号的频率反映了滑移速度, 脉冲信号的个数对应滑移的距离。接触器触头面积小
19、于球面上露出的导体面积, 它不仅可做得很小, 而且提高了检测灵敏度。 球与被握物体相接触, 无论滑动方向如何, 只要球一转动, 传感器就会产生脉冲输出。该球体在冲击力作用下不转动, 因此抗干扰能力强。,图 4.21 球形滑觉传感器,从机器人对物体施加力的大小看, 握持方式可分为三类: (1) 刚力握持机器人手指用一个固定的力, 通常是用最大可能的力握持物体。 (2) 柔力握持根据物体和工作目的不同, 使用适当的力握持物体。 握力可变或是自适应控制的。 (3) 零力握持可握住物体但不用力, 即只感觉到物体的存在。 它主要用于探测物体、探索路径、识别物体的形状等目的。,4.2.5 机器人的力觉机器
20、人作业是一个其与周围环境的交互过程。作业过程有两类: 一类是非接触式的, 如弧焊、喷漆等, 基本不涉及力; 另一类工作是通过接触才能完成的, 如拧螺钉、点焊、装配、 抛光、加工等。目前已有将视觉和力觉传感器用于非事先定位的轴孔装配, 其中, 视觉完成大致的定位, 装配过程靠孔的倒角作用不断产生的力反馈得以顺利完成。又如高楼清洁机器人, 当它擦干净玻璃时, 显然用力不能太大也不能太小, 这要求机器人作业时具有力控制功能。当然, 对于机器人的力传感器, 不仅仅是上面描述的机器人末端执行器与环境作用过程中发生的力测量, 还有如机器人自身运动控制过程中的力反馈测量、 机器手爪抓握物体时的握力测量等。,
21、通常将机器人的力传感器分为以下三类: (1) 装在关节驱动器上的力传感器, 称为关节力传感器。 它测量驱动器本身的输出力和力矩, 用于控制中的力反馈。 (2) 装在末端执行器和机器人最后一个关节之间的力传感器, 称为腕力传感器。 腕力传感器能直接测出作用在末端执行器上的各向力和力矩。 (3) 装在机器人手爪指关节上(或指上)的力传感器, 称为指力传感器。 它用来测量夹持物体时的受力情况。,图4.22所示为Draper实验室研制的六维腕力传感器的结构。 它将一个整体金属环周壁铣成按120周向分布的三根细梁。 其上部圆环上有螺孔与手臂相联, 下部圆环上的螺孔与手爪联接, 传感器的测量电路置于空心的
22、弹性构架体内。该传感器结构比较简单, 灵敏度也较高, 但六维力(力矩)的获得需要解耦运算, 传感器的抗过载能力较差, 较易受损。,图 4.22 Draper的腕力传感器,图4.23所示是SRI(Stanford Research Institute)研制的六维腕力传感器。 它由一只直径为75 mm的铝管铣削而成, 具有八个窄长的弹性梁, 每一个梁的颈部开有小槽以使颈部只传递力, 扭矩作用很小。在梁的另一头两侧贴有应变片, 若应变片的阻值分别为R1、R2, 则将其连成如图4.24所示的形式输出, 由于R1、R2所受应变方向相反, 因此Vout输出比使用单个应变片时大一倍。,图 4.23 SRI腕
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