基于九点标定机械臂抓取的设计及应用★孙浩洋，曹彦，卞科琪，魏翱翔，孔庆峰（中国矿业大学徐海学院，江苏徐州221000）摘要：利用机器人代替人工搬运、喷漆、焊接和装配等重体力活动后，既可以减轻工人的劳动强度，又可以提高劳动生产率。通过分析工业机器人具备的准确度、速度和稳定性的特性，运用九点标定算法理论，以STM32开发板为核心板，对机械臂结构进行优化，最终实现机械臂准确、快速抓取物体。关键词：九点标定算法机械臂物流机器人STM32中图分类号：TP249文献标识码：A文章编号：2095-0748（2023）01-0107-03引言随着科学技术的不断进步，机器人正向着协作化、自动化、网络化以及智能化方向发展，为保障机器人作用的精准高效，机器视觉技术成为持续关注的热点，并得到广泛应用。传统的物体分拣过程受物件特征的影响较大，导致搬运效果低，分拣错误率高。使用视觉技术的机器人能提高速度、增加信息量的贮备，并且能避免人工操作带来的误差，因此，机器视觉技术在分拣领域具有良好的应用前景。本文主要研究基于九点标定算法分拣机器人的组成关键技术及其技术优势，针对抓取过程中出现的问题提出了可行性解决方案，为物流分拣机器人关键技术提供一些参考。1分拣系统总体设计对于目标识别和机械臂分拣控制，分别采用机器视觉技术和关节型机械臂来完成任务。总体设计思路为：由OpenMV采集图像信息，STM32接收到传输信号，将算法处理后的传输动作信号传输给舵机，6个舵机控制机械臂按照指令完成相应的动作。图1所示为机械臂控制流程：机械臂主控板接收到夹取命令后，利用OpenMV识别目标物体，并将目标物体坐标经过坐标转换，进行九点标定，通过串口发送到机械臂控制板，机械臂控制板进行逆运动学解析，计算出每个舵机对应的PWM值，完成目标物体的夹取。2机械臂设计2.1机械臂运动学原理为了完成机械臂对目标物体的夹取和放置任务，需要进行机械臂的运动学分析。机械臂运动学研究各关节运动与机械臂末端执行器位姿之间的关系，主要包括正向运动学和逆向运动学。正运动学解析是已知机械臂各连杆参数及关节变量，解算出末端执行器的姿态。逆运动学解析是已知末端执行器的姿态，求解要设置的关节可活动对象的参数[1]。使用笛卡尔坐标系描述空间位置，使用右手坐标系，即绕z轴旋转时，y轴在x轴的+90°方向，一般将物体的名称写在右下角，如坐标系{A}中点O的位置向量写作ApO[2]。描述物体在坐标系中的位置，可以描述为坐标系之间的关系。二维变换如图...
