哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
摘要
机器人自动焊接作业在生活中的应用非常广泛，特别是在制造业和建筑业方
面。随着生产生活水平的提高，各行各业对焊接作业的效率和稳定性也有了较
高的要求。而传统的人工示教阶段的焊接作业缺乏灵活性难以高效快速的生成焊
接路径指令，智能焊接系统又因为涉及领域广、成本高目前仍在发展中而难以普
及，因此大多数工厂应用的是离线编程示教焊接系统。而无示教器的轨迹演示示
教技术不仅灵活高效，而且不需要操作员具有相关专业知识，特别是针对小型复
杂零件，解决了通过视觉或激光扫描难以识别遮挡处的焊缝轨迹问题，同时大大
提高了焊接机器人的作业效率。
综合分析了国内外使用笔形结构作为演示轨迹的工具（本文简称示教笔）来
获取机器人焊缝轨迹的方法，同时分析了双目立体视觉空间定位技术、视觉和
IMU融合定位的技术难点和发展现状。确定了本文采用基于EKF（扩展卡尔曼滤
波）的双目视觉和IMU融合定位获取演示轨迹的方案，该方案既可以快速采集演
示轨迹又有较高的精度，极大的提高了生产效率。
基于双目视觉定位原理设计示教笔定位方案并进行实验，根据实验结果设计
了更精准更高效的基于霍夫变换圆检测的靶球定位方案。融合双目视觉和霍夫变
换检测运动过程中靶球的球心实现了演示轨迹的获取，并进行实验验证。
分析IMU惯性导航定位模型及其误差模型并进行IMU惯性导航定位实验，设
计基于EKF的双目视觉和IMU位置数据融合方案。基于EKF原理建立本场景的系
统模型。基于IMU姿态信息和融合后的位置信息解算出笔尖轨迹。实验验证基于
双目视觉和IMU融合定位获取演示轨迹模块并分析实验误差。
基于本实验室自主研发的离线编程软件RobotShow搭建虚拟焊接环境：基于
真实物理场景配置机器人、标定工件和机器人的相对位置关系、分析QJRH4-1A
型号机器人的正逆运动学原理并建立DH参数表等。在焊接虚拟层将获取的演示
轨迹编辑到工件模型上仿真并输出机器人运动指令文件，然后执行面向焊接作业
的示教笔轨迹跟踪任务并分析实验结果。
关键词：焊接机器人；轨迹跟踪；双目视觉和IMU融合定位；扩展卡尔曼滤波
-I-
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
Abstract
Theapplicationofroboticautomaticweldingoperationsisveryextensiveindaily
life,especiallyinthemanufacturingandconstructionindustries.Withtheimprovement
ofproductionandlivingstandards,variousindustrieshavehigherrequirementsforthe
efficiencyandstabilityofweldingoperations.However,traditionalmanualteaching
duringtheweldingoperationlacksflexibilityandmakesitdifficulttogeneratewelding
pathinstructionsefficientlyandquickly.Intelligentweldingsystemsarestillunder
developmentduetotheirbroadscopeandhighcost,makingthemdifficultto
popularize.Therefore,mostfactoriesuseofflineprogrammingteachingwelding
systems.Thenon-te