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新型二自由度并联机构的运动学标定方法
摘要：
本文针对新型二自由度并联机构的运动学标定问题，提出了一种基于多视角坐标转换的方法。该方法利用相机采集到的多个角度下机构末端的运动轨迹，通过三维重构和坐标转换，得到机构各部件的位置和姿态信息，进而求得机构的运动学参数。仿真和实验结果表明，该方法能够准确地完成运动学标定，为机构的运动控制和精度分析提供了有力支持。
关键词：二自由度并联机构；运动学标定；多视角坐标转换；三维重构；运动参数；精度分析
一、引言
二自由度并联机构是一种重要的机械结构，在机器人、航空航天等领域有着广泛应用。运动学参数是机构设计和控制的基础，准确的运动学标定对于机构性能的优化和精度控制非常关键。
目前，常用的运动学标定方法有基于解析法和基于实验法两种。基于解析法通常采用雅可比矩阵描述机构运动规律，计算机求解运动学参数。但是，该方法需要数学推导、求解复杂的方程组，且对于非线性问题求解困难。基于实验法是一种基于机构运动轨迹的标定方法，常用的有基于静态位置和基于动态运动两种。静态标定方法需要提前对机构部件进行精确的测量和组装，复杂度较高；动态标定方法不需要特殊的测量和组装，但需要较复杂的运动控制和数据处理。
针对以上问题，本文提出了一种基于多视角坐标转换的二自由度并联机构运动学标定方法。该方法不需要事先测量和组装机构部件，只需要采集机构末端的运动轨迹，通过坐标转换和三维重构计算出机构的位置和姿态信息，进而求得运动学参数。仿真和实验结果表明，该方法具有较高的精度和实用性，为二自由度并联机构的设计和控制提供了有力支持。
二、多视角坐标转换原理
多视角坐标转换是一种将多个视角下的二维图像重构成三维模型的方法，常用于计算机视觉和机器人视觉等领域。本文将该方法应用于机构运动学标定中，实现机构各部件的三维重构和坐标转换。
多视角坐标转换的主要流程如下图所示：
首先，通过多个相机采集机构末端的运动轨迹，得到多个视角下的二维图像。
然后，通过三维重建算法将二维图像重构为三维模型，并对模型进行优化和平滑处理。具体来说，可以采用立体视觉、结构化光、激光测距等方法进行三维重构。
最后，将不同视角下的三维模型进行坐标转换，得到机构各部件的位置和姿态信息。具体来说，可以采用三维配准、底层图像对齐等方法进行坐标转换。
三、运动学标定方法
基于多视角坐标转换的运动学标定方法主要包括数据采集、三维重构、坐标转换和参数求解四个步骤。具体流程如下：
(1)数据采集
在实验过程中，通过多个相机对机构末端进行拍摄，得到多个视角下的运动轨迹。运动轨迹包括各个时刻机构末端的位置和姿态信息，可通过像素坐标转换为物理坐标。
(2)三维重构
采用三维重建算法将二维运动轨迹重构为三维模型，并进行优化和平滑处理。具体来说，可以采用相机标定、立体视觉、结构化光、激光测距等方法进行三维重构。
(3)坐标转换
将不同视角下的三维模型进行坐标转换，得到机构各部件的位置和姿态信息。具体来说，可以采用三维配准、底层图像对齐等方法进行坐标转换。
(4)参数求解
根据机构的运动规律和坐标变换关系，求解机构的运动学参数。具体来说，可以采用最小二乘法、迭代法等数学方法进行参数求解。
四、仿真和实验结果分析
本文针对二自由度并联机构进行了仿真和实验研究，对比了不同标定方法的精度和效率。仿真采用MATLAB进行，实验采用全数字化相机和三维重建软件进行。
仿真结果表明，本文提出的基于多视角坐标转换的运动学标定方法能够实现较高的标定精度和效率，与基于解析法相比具有更高的可靠性和鲁棒性；与基于实验法相比，不需要特殊的测量和组装，操作简便。
实验结果表明，在不同的视角下采集到的运动轨迹可以准确地重构为三维模型，且坐标转换误差较小。根据求解出的运动学参数，可以实现机构的预测和控制，且精度较高。与传统标定方法相比，该方法具有更高的自动化程度和实用性，可应用于机器人、航空航天等领域。
五、总结与展望
本文提出了一种基于多视角坐标转换的二自由度并联机构运动学标定方法，该方法能够实现较高的标定精度和效率，为二自由度并联机构的运动控制和精度分析提供了有力支持。未来可进一步研究该方法的适用性和推广性，拓展应用于其他机构和领域。