课程项目 / 机器人学
SI190C：六自由度机械臂综合实践
从末端执行器设计到运动规划的机械臂系统集成课程项目。
SI190C 机器人综合实践 · Group 5 · 上海科技大学 · 2025 年夏
SI190C
项目概览
该课程项目以一台六自由度机械臂为对象，串联完成机械装配、末端夹爪建模与迭代、DH 参数建模、正逆运动学、相机与手眼标定、ROS2 / Gazebo 仿真以及基于 A* 的避障路径规划。网页保留可复核的阶段性产物与结论，而非直接堆叠原始课件。
项目摘要
- 完成 6 个减速器、3D 打印结构件与电机串联的基础机械臂装配，并通过可视化接口验证各关节转动。
- 经历四轮末端执行器方案迭代，最终采用连杆机构实现轻载抓取。
- 基于 DH 参数实现正运动学、逆运动学与 ROS2 位姿控制，并讨论夹爪作为第七关节的可扩展性。
- 在 MATLAB、Robotics Toolbox 和 Gazebo 中完成模型、轨迹跟踪、末端监听及避障规划验证。
系统工作模块
工作模块
机械装配与夹爪
- 六自由度机械臂基础装配与电机串联调试。
- 四轮夹爪设计迭代，从丝杠方案转向连杆式末端执行器。
- 最终夹爪实现轻载抓取，并记录精度、负载与堵转等限制。
工作模块
运动学与控制
- 测量并建立六关节 DH 参数表。
- 实现正、逆运动学与腕部中心分解。
- 使用四元数描述 ROS2 中的末端位姿，规避欧拉角万向锁。
工作模块
标定与感知
- 以最小二乘误差补偿模型校正 DH 参数。
- 完成相机内参与畸变标定，并采集 25 组有效棋盘格图像。
- 通过 AX = XB 框架比较多种手眼标定算法。
工作模块
仿真与规划
- 在 MATLAB Robotics System Toolbox 和第三方工具箱建立机器人模型。
- 通过 ROS2 / Gazebo 发布关节指令并监听 /tf 末端轨迹。
- 使用连续初值与加密采样缓解 IK 跳变，结合 A* 实现平面避障路径。
关键阶段成果
串联关节机械臂
最终采用连杆机构
有效棋盘格图像
汇报记录的平均误差改善
标定与误差分析
DH 参数标定将传感位姿与理论位姿的差异写为误差补偿矩阵，并以最小二乘迭代估计参数修正。手眼标定采用 AX = XB 建模，对 Tsai-Lenz、Park、Horaud、Andreff 与 Daniilidis 等方法进行比较；汇报同时明确指出了数据激励不足与平移结果不可靠等问题。
成果
- DH 标定的平均误差从 0.042002 降至 0.033400，汇报中记为约 20.5% 的改善。
- 相机重投影误差记录为 0.16898，内参与畸变系数通过棋盘格图像估计。
- 手眼标定的旋转矩阵可通过单位长度、正交性和行列式进行合理性检验；平移结果仍需通过扩大位姿变化范围进一步验证。
仿真与运动规划
数字模型覆盖交互式 URDF、基于 DH 的 rigidBodyTree、圆轨迹跟踪和 Gazebo 末端位姿监听。运动规划部分在占据栅格中加入障碍物安全边界，通过 A* 搜索、样条插值与连续逆解初值生成更平滑的关节轨迹。
项目说明
项目说明
这是 Group 5 的课程综合实践汇报。页面陈述的是项目系统、汇报中记录的实验过程与结果，不将未明确分配的团队成果归因给个人。