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A 3D vision-guided adaptive trajectory correction system for robot offline programming
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PRE
AI
DOI：10.1088/2631-8695/ae3277.png)
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摘要
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非标准工件和CAD模型与物理部件之间的几何偏差常导致离线生成的机器人轨迹无法满足精度要求。为解决此挑战，我们提出了一种融合全局CAD先验与局部点云精修的3D视觉引导自适应轨迹修正系统。在感知阶段，引入了一种具有可见性感知预处理和两阶段验证策略的区域加权点对特征（PPF）方法，在增强任务关键区域匹配精度的同时保持对遮挡的鲁棒性。在轨迹生成阶段，轻量级局部修正模块通过方向引导的点云投影和Catmull-Rom插值检测并精修偏离的轨迹段，实现无需完全重规划即可达到平滑精确的路径调整。在带有诱导缺陷的刚性工件上的实验结果表明，在评估场景中实现了100%的姿态估计成功率，与基准PPF相比，兴趣区域均方根误差（ROI-RMSE）平均降低了41%，且轨迹一致性达到亚毫米级，延迟为毫秒级。所提出的框架与标准离线编程工作流保持兼容，为复杂工业环境中的高精度机器人引导提供了实用且可扩展的解决方案。
Keyword:
robot path planning
pose estimation
trajectory correction
3D vision
CAD/CAM
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
机构
引用论文
Handheld 3D Scanning-Based Robotic Trajectory Planning for Multi-Layer Multi-Pass Welding of a Large Intersecting Line Workpiece with Asymmetric Profiles基于手持式3D扫描的机器人轨迹规划，用于具有不对称轮廓的大尺寸交叉焊缝工件的分层多道焊接.png)
Symmetry
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PREAI
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