用于安装部件组件的机器人系统和方法技术方案

用于安装最终装饰和组装部件的机器人系统包括自动标记系统，该自动标记系统将诸如车辆的主要部件的图像与基于计算机的模型的图像相结合，其中基于特征的对象跟踪方法用于比较这两者。在一些形式中，相机可以安装到可移动机器人上，而在另一些形式中，相机可以相对于机器人固定就位。人工标记物可以以某些形式使用。也可以使用机器人运动跟踪。运行时操作可以利用深度学习网络来增强基于特征的对象跟踪，以帮助初始化车辆的姿态，以及帮助在跟踪丢失时恢复跟踪。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开总体上涉及部件组件的机器人安装，并且更具体地但不排他地涉及最终装饰和组装机器人操作。

技术介绍

1、在汽车组装的最终装饰和组装(fta)阶段期间可以执行各种操作，包括例如门组装，驾驶舱组装和座椅组装，以及其它类型的组装。然而，由于各种原因，通常只有相对少量的fta任务是自动的。例如，通常在fta阶段期间，当操作者执行fta操作时，经历fta的车辆在以相对连续的方式移动车辆的线路上运输。然而，车辆的这种连续运动可导致或产生至少关于车辆的运动和/或位置和/或车辆的在fta中涉及的部分的某些不规则性。此外，这种运动可导致车辆在fta期间经受运动不规则性、振动和平衡问题，这可防止或不利于精确跟踪直接包含在fta中的车辆的特定组件、部分或区域的能力。传统上，基于三维模型的计算机视觉匹配算法需要对初始值进行细微的调整，并且由于诸如改变照明条件、组件颜色变化和上述其它干扰之类的挑战而频繁地失去跟踪。因此，这种关于可重复性的变化和关注常常会妨碍在fta操作中使用机器人运动控制。

2、因此，尽管目前市场上可以获得各种机器人控制系统，但是进一步的改进可以提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种装置，包括：

2.根据权利要求1所述的装置，其中所述视觉系统相机是被构造成捕获所述车辆主要部件的二维图像的二维(2-D)相机。

3.根据权利要求1所述的装置，其中所述基于计算机的模型是所述车辆主要部件的计算机辅助设计(CAD)模型。

4.根据权利要求1所述的装置，其中所述无监督自动标记系统被构造成循环通过所述车辆主要部件的多个图像，以产生与所述多个图像中的相应图像相对应的所述车辆主要部件的多个姿态，所述无监督自动标记系统还被构造成确定所述多个姿态的统计评估，并基于阈值去除异常值。

5.根据权利要求4所述的装置，其中所述指令电路还被构...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种装置，包括：

2.根据权利要求1所述的装置，其中所述视觉系统相机是被构造成捕获所述车辆主要部件的二维图像的二维(2-d)相机。

3.根据权利要求1所述的装置，其中所述基于计算机的模型是所述车辆主要部件的计算机辅助设计(cad)模型。

4.根据权利要求1所述的装置，其中所述无监督自动标记系统被构造成循环通过所述车辆主要部件的多个图像，以产生与所述多个图像中的相应图像相对应的所述车辆主要部件的多个姿态，所述无监督自动标记系统还被构造成确定所述多个姿态的统计评估，并基于阈值去除异常值。

5.根据权利要求4所述的装置，其中所述指令电路还被构造成仅在所述车辆主要部件的图像与所述车辆主要部件的所述基于计算机的模型之间的比较结果满足预定义质量阈值时，用姿态来标记所述图像。

6.根据权利要求1所述的装置，其中所述图像是机器人操作开始时的初始图像，所述姿态是所述机器人操作开始时的初始姿态，其中所述无监督自动标记系统被构造成记录对应于所述初始姿态的机器人初始位置，并且其中所述无监督自动标记系统被构造成基于所述机器人相对于所述机器人初始位置的运动以及所述初始姿态，来估计所述车辆主要部件在所述初始姿态之后的后续姿态。

7.根据权利要求6所述的装置，其中所述初始姿态和所述后续姿态形成一组车辆主要部件姿态，并且其中所述无监督自动标记系统还被构造成确定所述一组车辆主要部件姿态的统计评估并基于阈值去除所述一组车辆主要部件姿态的异常值。

8.根据权利要求1所述的装置，其中所述图像是机器人操作开始时的初始图像，所述姿态是所述机器人操作开始时的初始姿态，其中所述无监督自动标记系统还被构造成：

9.根据权利要求8所述的装置，其中利用所述无监督自动标记系统来标记多个图像，其中对所述多个图像中除所述初始图...

【专利技术属性】
技术研发人员：张尹维，张岐林，张飚，乔治·维达尔里巴斯，
申请(专利权)人：ABB瑞士股份有限公司，
类型：发明
国别省市：