On Flange-based 3D Hand-Eye Calibration for Soft Robotic Tactile Welding

要約

この論文では、協働ロボットで 3D スキャナを使用することにより、ロボットのハンドアイキャリブレーションを実行するための標準化された設計をロボットに直接適用する方法を調査します。
ロボット フランジの確立された幾何学的特徴は、その点群データを直接キャプチャすることによって活用されます。
特に、洗練されたキャリブレーション結果に向けて点群処理を容易にする反復法が提案されています。
産業グレードの 3D スキャナ Photoneo Phoxi S & M と商用グレードの 3D スキャナ Microsoft Azure Kinect を使用して、ユニバーサル ロボット UR5 および UR10 e シリーズ、フランカ エミカ、AUBO i5 を含むさまざまな協働ロボット上で、いくつかの大規模な実験が行われています。
DK。
実験結果は、並進誤差と回転誤差がそれぞれ 0.28 mm 未満と 0.25 度未満に効率的に収束し、カメラの解像度と同じくらい高いハンドアイキャリブレーション精度を達成し、ハードウェアの限界を探ることを示しています。
フランジベースの校正方法と柔らかい触覚センシングを組み合わせた溶接シーム追跡システムが紹介されています。
実験結果は、このシステムによりロボットの動作をリアルタイムで調整できるようになり、一貫した溶接品質が保証され、より効率的で適応性のある製造プロセスへの道が開かれることが示されました。

要約(オリジナル)

This paper investigates the direct application of standardized designs on the robot for conducting robot hand-eye calibration by employing 3D scanners with collaborative robots. The well-established geometric features of the robot flange are exploited by directly capturing its point cloud data. In particular, an iterative method is proposed to facilitate point cloud processing toward a refined calibration outcome. Several extensive experiments are conducted over a range of collaborative robots, including Universal Robots UR5 & UR10 e-series, Franka Emika, and AUBO i5 using an industrial-grade 3D scanner Photoneo Phoxi S & M and a commercial-grade 3D scanner Microsoft Azure Kinect DK. Experimental results show that translational and rotational errors converge efficiently to less than 0.28 mm and 0.25 degrees, respectively, achieving a hand-eye calibration accuracy as high as the camera’s resolution, probing the hardware limit. A welding seam tracking system is presented, combining the flange-based calibration method with soft tactile sensing. The experiment results show that the system enables the robot to adjust its motion in real-time, ensuring consistent weld quality and paving the way for more efficient and adaptable manufacturing processes.

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