焊接机器人视觉引导：焊件识别与位姿估计

"基于焊件识别与位姿估计的焊接机器人视觉引导，焊接机器人，三维视觉引导，物体识别，位姿估计，假设验证，点云特征" 本文介绍了一种创新的焊接机器人视觉引导方法，旨在提升焊接过程的智能化和柔性化。在焊接任务中，焊件的立体结构可能会遮挡焊缝，对视觉引导造成影响。为解决这一问题，该方法采用了物体识别和位姿估计技术。 首先，研究人员通过焊件的计算机辅助设计（CAD）模型，离线构建了一个焊接模型库。这个库包含了焊件的各种可能形态和位置信息，为后续的识别和定位提供了基础。 在线阶段，系统获取焊件的点云数据，计算出焊件的VFH（Voxel-based Feature Histogram，体素特征直方图）特征。VFH是一种用于描述三维形状的统计特征，能有效区分不同几何形状。将这些特征与预先构建的焊接模型库进行比对，从而实现焊件的精确识别。 接下来，为了确定焊件在空间中的位置和姿态（即位姿），论文采用了FPFH（Fast Point Feature Histograms，快速点特征直方图）特征。FPFH是3D点云处理中常用的特征描述符，它能够捕获点云的局部几何信息。通过SAC-IA（Sample Consensus Initial Alignment，样本共识初始对齐）和ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法的两步位姿估计，可以更准确地估算焊件的位姿。同时，通过假设验证进一步优化了位姿估计的结果，确保了定位的准确性。 在获取焊件的准确位姿后，系统利用焊接模型库中的焊接信息，结合焊件的实时位置，生成焊接轨迹。这为焊接机器人提供了精准的导航，使其能够根据工件的实时状态进行智能、灵活的焊接操作。 实验结果显示，该方法成功利用了焊件的整体三维信息，有效地实现了焊件的识别和位姿估计，从而能够引导机器人完成复杂的焊接任务。这种方法的引入，对于提高焊接效率，降低人工干预的需求，以及在复杂工况下保持焊接质量的稳定性具有重要意义。 文章列举的相关文献展示了在机器人定位、路径规划以及3D地图创建等领域的一些前沿研究，这些技术同样基于视觉信息处理和位姿估计，与本文的主题紧密相关，共同推动了机器人智能控制和自主决策的发展。