CN111238375B - 基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法 - Google Patents

基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法，包括如下步骤：(1)基于激光跟踪仪构建不同坐标系；在激光跟踪仪坐标系下，通过采用激光跟踪仪进行测量，从而构建全向移动平台坐标系、基准坐标系以及视觉测量系统坐标系；(2)进行模型的空间点可测性检查；(3)进行基于模型的空间点自动测量；(4)获取测量点云数据；(5)进行外形匹配评价，从而完成外形重构。本发明减少了测量反复、大量人工参与测量过程，提高了测量与评价的效率，保证了人员安全性。同时，本发明实现了在虚拟环境下控制物理的移动检测机器人系统，并通过激光跟踪仪现有功能消失位置偏差，达到以虚控实的过程。

Description

基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法
技术领域
本发明涉及一种基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法，属于移动检测机器人高精度测量领域。
背景技术
大型复杂构件，如大型航天器舱体构件、风电叶片、高铁车体结构件等，具有尺寸大、形面复杂、刚性弱等特点，其外形设计精度要求越来越高，对大型复杂构件的检测装备和工艺方法均提出了挑战。当前，外形检测系统多采用固定方式进行测量，以保证外形的测量精度。但是随着大型复杂构件尺寸不断增加，精度不断提升，大型固定式检测装备无论在形成、功能上都难以满足检测需求。因此，需要以移动检测机器人为基础，提出基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法。
移动检测机器人继承了关节型机器人作业空间大、可重构性强的优点，辅以全向移动平台及视觉测量技术，形成了移动式机器人集成检测系统，构建一种新的检测模式，成为解决上述大型复杂构件现场高效、高精度、高柔性检测难题的有效手段。
基于此，移动检测机器人技术得到了快速发展。例如，《一种可移动式三维检测机器人系统》，专利号CN201711482288.0，只描述了移动检测机器人系统所包括得路径规划子系统、可移动三维检测机器人子系统、检测数据采集与分析子系统，并未给出面向外形检测的应用方式。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法。该方法基于移动式检测机器人，采用激光跟踪仪对全向移动平台与视觉测量系统进行跟踪测量，实现精确坐标系关系建立，并与大型构件三维模型对比，给出外形评价结果。
本发明的技术解决方案是：
基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法，步骤如下：
(1)基于激光跟踪仪构建不同坐标系；
在激光跟踪仪坐标系下，通过采用激光跟踪仪进行测量，从而构建全向移动平台坐标系、基准坐标系以及视觉测量系统坐标系；
(2)进行模型的空间点可测性检查；
(3)进行基于模型的空间点自动测量；
(4)获取测量点云数据；
(5)进行外形匹配评价，从而完成外形重构。
进一步的，激光跟踪仪坐标系即为激光跟踪仪的设计坐标系x1y1z1o1；
基准坐标系的定义如下：通过激光跟踪仪测量构件支撑工装侧面4个点，拟合一个平面x2y2o2，其法线为坐标系z2轴，方向为垂直平面x2y2o2向外，o2为侧面中心，测量工装上表面上4个点，拟合一个平面y2z2o2，其法线为坐标系x2轴，方向为垂直平面向上，y2通过右手定确定；
全向移动平台坐标系x3y3z3o3：通过激光跟踪仪测量x3y3z3o3下全向移动平台的4个公共点，即关键测量靶标点，对于4个公共点的任意一点Pi，i＝1,2,3,4，其在x1y1z1o1坐标系下的位置用向量表示为：Pi GO＝[Pi GO,1]T，其中Pi GO＝(xi GO,yi GO,zi GO)为点Pi在x1y1z1o1坐标系下的坐标；在x3y3z3o3坐标系下的位置用向量表示为：Pi LO＝[Pi LO,1]T，其中Pi LO＝(xi LO,yi LO,zi LO)为点Pi在x3y3z3o3坐标系下的坐标。
进一步的，全向移动平台坐标系x3y3z3o3和激光跟踪仪坐标系之间的变换矩阵为T3-1，且有T3-1·Pi LO＝Pi GO；
其中，T3-1为4×4的方阵；
Figure BDA0002413382730000021
其中3-1R3×3表示旋转矩阵，3-1M3×1表示平移向量，然后基于4个公共点，采用奇异值分解法即可求出T3-1。
进一步的，视觉测量系统坐标系x4y4z4o4：通过激光跟踪仪测量视觉测量系统坐标系x4y4z4o4下的4个公共点，即关键测量靶标点，对于4个公共点的任意一点Pi，i＝1,2,3,4，其在x1y1z1o1坐标系下的位置用向量表示为：Pi GV＝[Pi GV,1]T，其中Pi GV＝(xi GV,yi GV,zi GV)为点Pi在x1y1z1o1坐标系下的坐标；在x4y4z4o4坐标系下的位置用向量表示为：Pi LV＝[Pi LV,1]T，其中Pi L＝(xi LV,yi LV,zi LV)为点Pi在x4y4z4o4坐标系下的坐标。
进一步的，视觉测量系统坐标系x4y4z4o4和激光跟踪仪坐标系之间的变换矩阵为T4-1，使得T4-1·Pi LV＝Pi GV；
其中，T4-1为4×4的方阵；
Figure BDA0002413382730000031
其中4-1R3×3表示旋转矩阵，4-1M3×1表示平移向量，然后基于4个公点，采用奇异值分解法即可求出T4-1。
进一步的，步骤(2)进行模型的空间点可测性检查具体为：
根据移动检测机器人系统实际布局状态，结合系统三维模型，实现虚拟环境下的模型布局，并确定关键测量靶标点理论位置；在虚拟环境下激光跟踪仪测量简化为点到点的直线，通过当前布局状态，结合关键测量靶标点理论位置，获得多条直线；将上述直线与三维模型进行布尔运算，若干涉则剔除靶标点，变换布局状态，再进行干涉检查，最终实现基于模型的空间点可测性检查。
进一步的，步骤(3)进行基于模型的空间点自动测量，具体为：
移动检测机器人平移运动到指定位置，调整视觉测量系统位姿，对构件的特征进行测量，当全向移动平台移动后，在虚拟环境下，全向移动平台坐标系x3y3z3o3在激光跟踪仪坐标系下变为x31y31z31o31，而x31y31z31o31坐标系相对于全向移动平台坐标系x3y3z3o3位姿T31-3可通过全向移动平台车的移动指令{x,y,z,α,β,γ}获得；
基于T3-1，则：
T31-1＝T31-3·T3-1
T31-1表示移动后的全向移动平台坐标系x31y31z31o31相对于激光跟踪仪坐标系x1y1z1o1的位姿；视觉测量系统上关键测量靶标点坐标向量Pi LV，通过机器人面板的理论位姿信息T4-3，则将转换到全向移动平台坐标系下获得Pi LO
Pi LO＝(T4-3)-1Pi LV
则视觉测量系统上关键测量靶标点在激光跟踪仪坐标系x1y1z1o1下坐标向量为Pi GO，满足
T31-1·Pi LO＝Pi GO。
进一步的，虚拟环境下获得理论关键测量靶标点在激光跟踪仪坐标下的理论坐标，采用激光跟踪仪的二次开发函数GoAndMeasure，对理论坐标进行直接测量，并基于自动寻点功能，实现坐标线偏差的补偿，进而实现基于模型的空间点自动测量。
进一步的，步骤(4)测量点云数据获取具体为：
视觉测量系统对构件特征进行测量，获得视场内的点云数据，并将点云数据经过坐标转换至激光跟踪仪坐标系下，进而转换至基准坐标系下。
进一步的，步骤(5)外形匹配评价具体为：
通过全向移动平台多次移动，配合机器人位姿调整，对构件的多个特征进行测量，经过坐标转换至基准坐标系下；在虚拟环境下与构件三维模型进匹配，基于点云数据进行特征的拟合，并将量化误差进行可视化显示，实现对构件外形的评价。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)本发明减少了测量反复、大量人工参与测量过程，提高了测量与评价的效率，保证了人员安全性。
(2)本发明实现了在虚拟环境下控制物理的移动检测机器人系统，并通过激光跟踪仪现有功能消失位置偏差，达到以虚控实的过程。
附图说明
图1为本发明基于激光跟踪仪的移动检测机器人系统示意图；
图2为本发明方法流程图；
图3为基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构坐标系位姿关系示意图。
具体实施方式
如图1所示，基于激光跟踪仪的移动检测机器人系统，包括用于控制机器人、全向移动平台、视觉测量系统的控制柜；用于支撑、移动机器人、控制柜、视觉测量系统的全向移动平台；用于外形测量的视觉测量系统；用于调整视觉测量系统位姿的机器人；用于全局监测的激光跟踪仪及被测大型复杂构件。
如图2所示，本发明提出一种基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法，包括如下步骤：
(1)基于激光跟踪仪构建不同坐标系；
在激光跟踪仪坐标系下，通过采用激光跟踪仪进行测量，从而构建全向移动平台坐标系、基准坐标系以及视觉测量系统坐标系；
激光跟踪仪坐标系：即为激光跟踪仪的设计坐标系x1y1z1o1。在激光跟踪仪坐标系下，通过两种方式分别建立全向移动平台坐标系、基准坐标系、视觉测量系统坐标系，如图3所示。
方式一、通过拟合建立坐标系
基准坐标系：通过激光跟踪仪测量支撑工装侧面4个点，拟合一个平面x2y2o2，其法线为坐标系z2轴，方向为垂直平面x2y2o2向外，o2为侧面中心，测量工装上表面上4个点，拟合一个平面y2z2o2，其法线为坐标系x2轴，方向为垂直平面向上，y2通过右手定确定。
方式二、通过位姿求解确定坐标系
全向移动平台坐标系：全向移动平台坐标系设计坐标系x3y3z3o3，通过激光跟踪仪测量x3y3z3o3下的4个公共点关键测量靶标点，对于4个公共点的任意一点Pi(i＝1,2,3,4)，其在o1-x1y1z1坐标系下的位置可以用一个向量表示为：Pi GO＝[Pi G,1]T，其中Pi GO＝(xi GO,yi GO,zi GO)为点Pi在o1-x1y1z1坐标系下的坐标；在x3y3z3o3坐标系下的位置可以用向量表示为：Pi LO＝[Pi LO,1]T，其中Pi LO＝(xi LO,yi LO,zi LO)为点Pi在x3y3z3o3坐标系下的坐标。由于两个向量表示的是同一个点，因此存在一个线性变换T3-1，使得T3-1·Pi LO＝Pi GO，即全向移动平台坐标系x3y3z3o3和激光跟踪仪坐标系之间的变换矩阵为T3-1，其中，T3-1为4×4的方阵。
Figure BDA0002413382730000061
其中3-1R3×3表示旋转矩阵，3-1M3×1表示平移向量，然后基于4个公点，采用奇异值分解(SVD)法即可求出T3-1。进而基于激光跟踪仪坐标系建立全向移动平台坐标系；
视觉测量系统坐标系：视觉测量系统设计坐标系x4y4z4o4，通过激光跟踪仪测量x4y4z4o4下的4个公共点关键测量靶标点，对于4个公共点的任意一点Pi(i＝1,2,3,4)，其在o1-x1y1z1坐标系下的位置可以用一个向量表示为：Pi GV＝[Pi GV,1]T，其中Pi GV＝(xi GV,yi GV,zi GV)为点Pi在o1-x1y1z1坐标系下的坐标；在x4y4z4o4坐标系下的位置可以用向量表示为：Pi LV＝[Pi LV,1]T，其中Pi L＝(xi LV,yi LV,zi LV)为点Pi在x4y4z4o4坐标系下的坐标。由于两个向量表示的是同一个点，因此存在一个线性变换T4-1，使得T4-1·Pi LV＝Pi GV，即视觉测量系统坐标系x4y4z4o4和激光跟踪仪坐标系之间的变换矩阵为T4-1，其中，T4-1为4×4的方阵。
Figure BDA0002413382730000062
其中4-1R3×3表示旋转矩阵，4-1M3×1表示平移向量，然后基于4个公点，采用奇异值分解(SVD)法即可求出T4-1。进而基于激光跟踪仪坐标系建立视觉测量系统坐标系。
(2)进行模型的空间点可测性检查；
根据移动检测机器人系统实际布局状态，结合系统三维模型，实现虚拟环境下的模型布局，并确定关键测量靶标点理论位置。在虚拟环境下激光跟踪仪测量可简化为点到点的直线，通过当前布局状态，结合关键测量靶标点理论位置，即可获得多条直线，上述直线与三维模型进行布尔运算，若干涉则剔除靶标点，变换布局状态，再进行干涉检查，最终实现基于模型的空间点可测性检查。
(3)进行基于模型的空间点自动测量；
移动检测机器人平移运动到指定位置，调整视觉测量系统位姿，对大型复杂构件的特征进行测量。当全向移动平台移动后，在虚拟环境下，o3-x3y3z3在激光跟踪仪坐标系下变为o31-x31y31z31，而o31-x31y31z31相对于o3-x3y3z3位姿T31-3可通过全向移动平台车得移动指令{x,y,z,α,β,γ}获得。基于T3-1，则：
T31-1＝T31-3·T3-1
T31-1表示移动后的全向移动平台坐标系x31y31z31o31相对于激光跟踪仪坐标系x1y1z1o1的位姿。视觉测量系统上关键测量靶标点坐标向量Pi LV，通过机器人面板的理论位姿信息T4-3，则将转换到全向移动平台坐标系下获得Pi LO
Pi LO＝(T4-3)-1Pi LV
则视觉测量系统上关键测量靶标点在激光跟踪仪坐标系o1-x1y1z1下坐标向量为Pi GO，满足
T31-1·Pi LO＝Pi GO
由于移动检测机器人系统在移动测量过程中存在误差，导致关键测量靶标点坐标发生偏移。虚拟环境下获得理论关键测量靶标点在激光跟踪仪坐标下的理论坐标，采用激光跟踪仪的二次开发函数GoAndMeasure，对理论坐标进行直接测量，并基于自动寻点功能，实现坐标线偏差的补偿，进而实现基于模型的空间点自动测量。
(4)获取测量点云数据；
视觉测量系统对大型复杂构件特征进行测量，将获得视场内的点云数据，并将点云数据经过步骤(3)坐标转换至激光跟踪仪坐标系下，进而转换至基准坐标系下。
(5)进行外形匹配评价，从而完成外形重构。
通过全向移动平台多次移动，配合机器人位姿调整，对大型复杂构件的多个特征进行测量，经过步骤(4)坐标转换至基准坐标系下。在虚拟环境下与大型复杂构件三维模型进匹配，基于点云数据进行特征的拟合，并将量化误差进行可视化显示，实现对大型复杂构件外形的评价，为后续大型复杂构件的部件安装及应用提供支撑。
本发明实现了在虚拟环境下控制物理的移动检测机器人系统，并通过激光跟踪仪现有功能消失位置偏差，达到以虚控实的过程。本发明基于移动检测机器人对大型构件外形测量精度进行评估，通过激光跟踪仪与局部视觉测量系统组合测量，在检测范围不小于6m×5m×5m(大型构件在该检测范围内)，外形全局检测精度达到±0.08mm，该精度将满足大型构件外形测量精度要求。

Claims (1)

1.基于激光跟踪仪的移动检测机器人大型构件外形重构方法，其特征在于步骤如下：
(1)基于激光跟踪仪构建不同坐标系；
在激光跟踪仪坐标系下，通过采用激光跟踪仪进行测量，从而构建全向移动平台坐标系、基准坐标系以及视觉测量系统坐标系；
(2)进行模型的空间点可测性检查；
(3)进行基于模型的空间点自动测量；
(4)获取测量点云数据；
(5)进行外形匹配评价，从而完成外形重构；
激光跟踪仪坐标系即为激光跟踪仪的设计坐标系x1y1z1o1；
基准坐标系的定义如下：通过激光跟踪仪测量构件支撑工装侧面4个点，拟合一个平面x2y2o2，其法线为坐标系z2轴，方向为垂直平面x2y2o2向外，o2为侧面中心，测量工装上表面上4个点，拟合一个平面y2z2o2，其法线为坐标系x2轴，方向为垂直平面向上，y2通过右手定确定；
全向移动平台坐标系x3y3z3o3：通过激光跟踪仪测量x3y3z3o3下全向移动平台的4个公共点，即关键测量靶标点，对于4个公共点的任意一点Pi，i＝1,2,3,4，其在x1y1z1o1坐标系下的位置用向量表示为：Pi GO＝[Pi GO,1]T，其中Pi GO＝(xi GO,yi GO,zi GO)为点Pi在x1y1z1o1坐标系下的坐标；在x3y3z3o3坐标系下的位置用向量表示为：Pi LO＝[Pi LO,1]T，其中Pi LO＝(xi LO,yi LO,zi LO)为点Pi在x3y3z3o3坐标系下的坐标；
全向移动平台坐标系x3y3z3o3和激光跟踪仪坐标系之间的变换矩阵为T3-1，且有T3-1·Pi LO＝Pi GO；
其中，T3-1为4×4的方阵；
Figure FDA0003487996310000011
其中3-1R3×3表示旋转矩阵，3-1M3×1表示平移向量，然后基于4个公共点，采用奇异值分解法即可求出T3-1；
视觉测量系统坐标系x4y4z4o4：通过激光跟踪仪测量视觉测量系统坐标系x4y4z4o4下的4个公共点，即关键测量靶标点，对于4个公共点的任意一点Pi，i＝1,2,3,4，其在x1y1z1o1坐标系下的位置用向量表示为：Pi GV＝[Pi GV,1]T，其中Pi GV＝(xi GV,yi GV,zi GV)为点Pi在x1y1z1o1坐标系下的坐标；在x4y4z4o4坐标系下的位置用向量表示为：Pi LV＝[Pi LV,1]T，其中Pi L＝(xi LV,yi LV,zi LV)为点Pi在x4y4z4o4坐标系下的坐标；
视觉测量系统坐标系x4y4z4o4和激光跟踪仪坐标系之间的变换矩阵为T4-1，使得T4-1·Pi LV＝Pi GV；
其中，T4-1为4×4的方阵；
Figure FDA0003487996310000021
其中4-1R3×3表示旋转矩阵，4-1M3×1表示平移向量，然后基于4个公点，采用奇异值分解法即可求出T4-1；
步骤(2)进行模型的空间点可测性检查具体为：
根据移动检测机器人系统实际布局状态，结合系统三维模型，实现虚拟环境下的模型布局，并确定关键测量靶标点理论位置；在虚拟环境下激光跟踪仪测量简化为点到点的直线，通过当前布局状态，结合关键测量靶标点理论位置，获得多条直线；将上述直线与三维模型进行布尔运算，若干涉则剔除靶标点，变换布局状态，再进行干涉检查，最终实现基于模型的空间点可测性检查；
步骤(3)进行基于模型的空间点自动测量，具体为：
移动检测机器人平移运动到指定位置，调整视觉测量系统位姿，对构件的特征进行测量，当全向移动平台移动后，在虚拟环境下，全向移动平台坐标系x3y3z3o3在激光跟踪仪坐标系下变为x31y31z31o31，而x31y31z31o31坐标系相对于全向移动平台坐标系x3y3z3o3位姿T31-3可通过全向移动平台车的移动指令{x,y,z,α,β,γ}获得；
基于T3-1，则：
T31-1＝T31-3·T3-1
T31-1表示移动后的全向移动平台坐标系x31y31z31o31相对于激光跟踪仪坐标系x1y1z1o1的位姿；视觉测量系统上关键测量靶标点坐标向量Pi LV，通过机器人面板的理论位姿信息T4-3，则将转换到全向移动平台坐标系下获得Pi LO
Pi LO＝(T4-3)-1Pi LV
则视觉测量系统上关键测量靶标点在激光跟踪仪坐标系x1y1z1o1下坐标向量为Pi GO，满足
T31-1·Pi LO＝Pi GO；
步骤(4)测量点云数据获取具体为：
视觉测量系统对构件特征进行测量，获得视场内的点云数据，并将点云数据经过坐标转换至激光跟踪仪坐标系下，进而转换至基准坐标系下；
步骤(5)外形匹配评价具体为：
通过全向移动平台多次移动，配合机器人位姿调整，对构件的多个特征进行测量，经过坐标转换至基准坐标系下；在虚拟环境下与构件三维模型进匹配，基于点云数据进行特征的拟合，并将量化误差进行可视化显示，实现对构件外形的评价；
虚拟环境下获得理论关键测量靶标点在激光跟踪仪坐标下的理论坐标，采用激光跟踪仪的二次开发函数GoAndMeasure，对理论坐标进行直接测量，并基于自动寻点功能，实现坐标线偏差的补偿，进而实现基于模型的空间点自动测量。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111964577B (zh) * 2020-07-24 2022-06-28 中国航空工业集团公司济南特种结构研究所 一种用于雷达天线罩表面测试点位复现的工艺方法
CN112683164B (zh) * 2020-12-03 2022-07-29 中国科学院光电技术研究所 一种适用于视觉-激光测量系统的相对位姿测量精度评估方法
CN112964196B (zh) * 2021-02-05 2023-01-03 杭州思锐迪科技有限公司 三维扫描方法、系统、电子装置和计算机设备
CN113513977B (zh) * 2021-05-21 2023-02-03 西安空间无线电技术研究所 一种高精度天线反射镜位姿形状测量方法
CN113910502B (zh) * 2021-09-15 2024-03-26 明阳智慧能源集团股份公司 一种基于激光跟踪仪的风电叶片模具安装方法
CN114295049B (zh) * 2021-12-23 2023-11-03 中国电子科技集团公司第三十九研究所 一种天线反射体空间几何关系校准方法及装置
CN114838660A (zh) * 2022-05-07 2022-08-02 之江实验室 一种利用激光跟踪仪与机器人的储罐容量计量装置及方法
CN115096288B (zh) * 2022-06-21 2023-03-17 哈尔滨工业大学 移动机器人导航轨迹解算精度和能力测试方法
CN115164721B (zh) * 2022-07-20 2024-08-06 中航工程集成设备有限公司 一种基于结构光传感器的目标物空间方向角在线测量方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101261118A (zh) * 2008-04-17 2008-09-10 天津大学 基于机器人的快速自动化三维形貌在线测量方法和系统
CN106959080A (zh) * 2017-04-10 2017-07-18 上海交通大学 一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量系统和方法
CN107543495A (zh) * 2017-02-17 2018-01-05 北京卫星环境工程研究所 航天器设备自动准直测量系统、准直方法与测量方法
CN107538487A (zh) * 2017-02-16 2018-01-05 北京卫星环境工程研究所 用于大尺寸复杂形面的机器人自动测量方法及系统
CN108801142A (zh) * 2018-07-27 2018-11-13 复旦大学 一种特大尺寸工件双移动测量机器人系统及方法
CN108827155A (zh) * 2018-07-27 2018-11-16 复旦大学 一种机器人视觉测量系统及方法
CN109238168A (zh) * 2018-08-06 2019-01-18 大连理工大学 大尺寸测量件表面三维形状高精度测量方法
CN110440692A (zh) * 2019-08-27 2019-11-12 大连理工大学 激光跟踪仪与结构光3d扫描仪组合式测量标定方法
EP3584533A1 (en) * 2018-06-19 2019-12-25 Apodius GmbH Coordinate measurement system
CN110672029A (zh) * 2019-08-30 2020-01-10 合肥学院 大型复杂曲面三维形貌机器人柔性测量系统

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7050173B2 (en) * 2003-04-01 2006-05-23 Seagate Technology Llc Method and arrangement for removing noise and measurements of head-media spacing modulation for digital recording
US7454265B2 (en) * 2006-05-10 2008-11-18 The Boeing Company Laser and Photogrammetry merged process
US8818723B2 (en) * 2012-08-27 2014-08-26 Massachusetts Institute Of Technology Localization and tracking system for mobile robots
CN106989669B (zh) * 2017-02-16 2018-12-07 上海大学 基于虚拟立体靶标的大视场高精度视觉系统标定方法
CN108507502B (zh) * 2017-12-04 2020-06-16 中国科学院近代物理研究所 一种加速器工程准直参数的测量方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101261118A (zh) * 2008-04-17 2008-09-10 天津大学 基于机器人的快速自动化三维形貌在线测量方法和系统
CN107538487A (zh) * 2017-02-16 2018-01-05 北京卫星环境工程研究所 用于大尺寸复杂形面的机器人自动测量方法及系统
CN107543495A (zh) * 2017-02-17 2018-01-05 北京卫星环境工程研究所 航天器设备自动准直测量系统、准直方法与测量方法
CN106959080A (zh) * 2017-04-10 2017-07-18 上海交通大学 一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量系统和方法
EP3584533A1 (en) * 2018-06-19 2019-12-25 Apodius GmbH Coordinate measurement system
CN108801142A (zh) * 2018-07-27 2018-11-13 复旦大学 一种特大尺寸工件双移动测量机器人系统及方法
CN108827155A (zh) * 2018-07-27 2018-11-16 复旦大学 一种机器人视觉测量系统及方法
CN109238168A (zh) * 2018-08-06 2019-01-18 大连理工大学 大尺寸测量件表面三维形状高精度测量方法
CN110440692A (zh) * 2019-08-27 2019-11-12 大连理工大学 激光跟踪仪与结构光3d扫描仪组合式测量标定方法
CN110672029A (zh) * 2019-08-30 2020-01-10 合肥学院 大型复杂曲面三维形貌机器人柔性测量系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于组合测量的大尺度产品柔性检测技术;于浩; 杜福洲;《计算机集成制造系统》;20190531;第25卷(第5期);全文 *
自动化技术在卫星天线高精度装配中的应用研究;张明; 喻懋林; 张玉生;《航空制造技术》;20131015(第20期);全文 *
韩锋 ; 田威 ; 袁正茂 ; 李鸣阳.面向飞机大部件的智能三坐标辅助测量技术研究.《中国机械工程》.2015, *

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