由于示教型焊接机器人在进行汽车薄板件连续焊工艺时存在装夹误差和热变形等问题,导致焊缝实际轨迹与示教轨迹存在较大误差。为提高焊接质量,基于焊接机器人构建激光视觉焊缝检测跟踪系统,提出基于目标估计准则的焊缝跟踪算法,实时跟踪焊缝中心点三维位置变化。以传统图像处理法提取初始帧焊缝特征点,通过改进的孪生神经网络对强干扰下的焊缝特征点进行跟踪提取。通过坐标转换得到机器人基坐标系下的焊缝中心特征点三维坐标。结果表明:该算法能精确提取跟踪焊缝特征点,平均误差为0.48 mm,平均帧率为90帧/s,优于传统图像处理方法和基于相关滤波的方法,能够实现快速准确的跟踪。

针对灾后现场地形环境复杂且危险J生大的特点，提出一种基于机器视觉的灾后救援机器人（RWTT-I）系统。机器人由视觉控制系统、两个相同的可变形双曲柄（parallelogram double crank，PDC）模块和轮履替（replaeeable wheeltrack，RWT）模块组成。每个PDC模块都可以独立的通过变形越过台阶、壕沟等障碍物，RWT模块在驱动力作用下能以轮式和履带式两种运动模式在各种地形环境下运动，通过视觉系统确定障碍物的位置尺寸来控制机器人调整PDC或RWT模块来越障救援。机器人系统成功的进行越障实验，表明了其越障性能能够满足灾后救援机器人的项目要求。具有很大的应用价值和推广意义。