Details

Работа посвящена разработке и экспериментальной валидации программного обеспечения автоматизированной калибровки системы «манипулятор–камера» для коллаборативных робототехнических комплексов и её интеграции в пайплайн бин‑пикинга идентичных промышленных деталей. Задача калибровки «робот-камера» формализована в виде уравнения AX=XB, выполнен сравнительный анализ классических методов её решения. Реализован автоматизированный пайплайн сбора калибровочных данных и вычисления пространственного преобразования между системой координат камеры и рабочего органа робота. Разработан CAD‑ориентированный алгоритм бин‑пикинга, включающий 2D‑сегментацию сцены с проекцией масок в облако точек, оценку 6D‑позы методом регистрации CAD‑модели и планирование коллизионно‑безопасной траектории. Предложен аналитический модуль ранжирования кандидатов для захвата (GQS). Проведена экспериментальная оценка точности калибровки и анализ чувствительности системы к ошибкам пространственного согласования. Определена область допустимых погрешностей калибровки. Показано, что использование GQS повышает процент успешных захватов и снижает вычислительное время обработки сцены.

This thesis presents the development and experimental validation of software for automated hand-eye calibration of a manipulator-camera system for collaborative robots and its integration into an industrial bin-picking pipeline for identical parts. The hand–eye calibration problem is formulated as the matrix equation 𝐴𝑋 = 𝑋𝐵, and classical solution methods are analyzed. An automated calibration pipeline is implemented to estimate the spatial transformation between the camera and the robot end-effector. A CAD-based bin-picking algorithm is developed, including 2D segmentation with mask projection to a point cloud, 6D pose estimation via CAD model registration, and collision-aware motion planning. An analytical grasp ranking module (Grasp Quality Score, GQS) is proposed. Experimental evaluation includes calibration accuracy assessment and sensitivity analysis to calibration errors. The admissible calibration error range ensuring stable system performance is determined. The proposed GQS method increases grasp success rate and reduces computational processing time.

• ВВЕДЕНИЕ
• 1. Теоретические основы и анализ предметной области
  • 1.1. Пространственные преобразования и системы координат
    • 1.1.1. Системы координат в робототехническом комплексе
    • 1.1.2. Представление пространственных преобразований
    • 1.1.3. Кинематика последовательных манипуляторов
    • 1.1.4. 3D-сенсоры и модель камеры
  • 1.2. Постановка и методы решения задачи калибровки «робот-камера»
    • 1.2.1. Формальная постановка задачи
    • 1.2.2. Матричное уравнение калибровки
    • 1.2.3. Геометрическая интерпретация и условия разрешимости
    • 1.2.4. Методы решения задачи калибровки «робот-камера»
• 2. Проектирование и программная реализация по калибровки и бин-пикинга
  • 2.1. Автоматизированная калибровка системы «робот-камера
    • 2.1.1. Архитектура интерфейсов оборудования
    • 2.1.2. Последовательность сбора калибровочных данных
    • 2.1.3. Предобработка и вычисление относительных трансформаций
    • 2.1.4. Решение уравнения калибровки и анализ сходимости
  • 2.2. Бин‑пикинг как прикладная задача интеграции системы «робот–камера»
    • 2.2.1. Общая последовательность обработки сцены и этапы реализации
    • 2.2.2. Анализ подходов к оценке 6D-позы объектов в захламленных сценах
    • 2.2.3. Методы и метрики оценки качества захвата (Grasp Quality Score, GQS)
  • 2.3. Архитектура программно-аппаратного комплекса
    • 2.3.1. Аппаратная конфигурация
    • 2.3.2. Программная архитектура
  • 2.4. Проектирование и реализация модуля ранжирования кандидатов GQS
    • 2.4.1. Критерий доступности (Accessibility)
    • 2.4.2. Критерий ориентационной устойчивости
    • 2.4.3. Критерий устойчивости контакта (Friction Condition)
    • 2.4.4. Итоговая модель GQS
• 3. Экспериментальная валидация и оценка эффективности
  • 3.1. Методика проведения экспериментов
    • 3.1.1. Экспериментальный стенд
    • 3.1.2. Общий план экспериментов
    • 3.1.3. Метрики оценки
    • 3.1.4. Обеспечение воспроизводимости результатов
  • 3.2. Оценка точности калибровки системы «робот-камера»
    • 3.2.1. Оценка разброса трансляционной компоненты
    • 3.2.2. Оценка разброса вращательной компоненты
    • 3.2.3. Сравнение методов решения AX=XB
  • 3.3. Анализ чувствительности системы бин-пикинга к ошибкам калибровки
    • 3.3.1. Формальная модель внесения ошибки
    • 3.3.2. Влияние на точность позиционирования TCP
    • 3.3.3. Влияние на вероятность успешного захвата
    • 3.3.4. Рост необходимого зазора безопасности (safety margin)
    • 3.3.5. Влияние на время цикла
    • 3.3.6. Область устойчивости системы
  • 3.4. Экспериментальная оценка модуля GQS
  • 3.5. Выводы по главе
  • 4.
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А
• Реализация модулей ПО