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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种工业机器人眼看手视觉系统标定方法，是应用于由3D视觉传感器、工业机器人、工业机器人末端执行器、校准靶标和计算机构成的系统中，该标定方法包括：将校准靶标与工业机器人末端执行器固定在一起进行运动，得到工业机器人末端执行器与校准靶标间的位姿关系，计算校准靶标在空间中任一位置所测量的实际位置和理论位置间的误差，从而迭代优化得到3D视觉传感器和工业机器人基坐标系间的位姿关系。本发明能减少传统算法中工业机器人绝对位置误差对标定结果产生的影响，提高工业机器人视觉系统标定精度。

主权项：1.一种工业机器人眼看手视觉系统标定方法，所述工业机器人的末端装配有末端执行器2，在工业机器人的末端执行器2上固定有校准靶标3，在所述末端执行器2的正上方设置有3D视觉传感器4，用于测量空间中校准靶标3的位置；其特征是，所述工业机器人眼看手视觉系统标定方法是按如下步骤进行：步骤1、建立工业机器人基坐标系OB、工业机器人末端法兰坐标系OE、工业机器人末端执行器坐标系OS、校准靶标坐标系OJ和3D视觉传感器坐标系OC；步骤2、利用三点法将工业机器人的末端执行器2以3个不同的位姿接触空间中的同一点，并得到工业机器人末端执行器坐标系OS相对于工业机器人末端法兰坐标系OE的旋转平移向量e＝dx,dy,dz,α,β,γ，其中，dx、dy、dz分别表示工业机器人末端执行器坐标系OS相对于工业机器人末端法兰坐标系OE在X、Y、Z轴方向的平移量；α、β、γ分别表示工业机器人末端执行器坐标系OS相对于工业机器人末端法兰坐标系OE绕X、Y、Z轴的旋转角度；利用式1-1-式1-2计算维度为3×3的旋转矩阵和维度为3×1的平移矩阵从而得到工业机器人末端执行器坐标系OS相对于工业机器人末端法兰坐标系OE的位姿关系 式1-1中，RXα、RYβ、RZγ分别表示工业机器人执行器坐标系OS相对于工业机器人末端法兰坐标系OE绕X、Y、Z轴旋转α、β、γ所得到的旋转矩阵，并有： 步骤3、确定工业机器人基坐标系OB和工业机器人末端执行器坐标系OE的位姿关系；步骤3.1、根据机器人正运动学的标准D-H参数，分别在工业机器人的每个轴建立相应的关节坐标系，从而利用式2得到关节m-1与关节m的位姿关系 式2中，am为关节m-1与关节m之间的连杆长度，αm为关节m-1与关节m之间的连杆扭角，dm为关节m-1与关节m之间的连杆偏距，θm为关节m-1与关节m之间的关节角；步骤3.2、由所述位姿关系联立工业机器人正运动学公式得到工业机器人末端执行器坐标系OS相对于工业机器人基坐标系OB的位姿关系其中，表示工业机器人末端法兰坐标系OE相对于工业机器人基坐标系OB的位姿关系，表示工业机器人末端执行器坐标系OS相对于工业机器人末端法兰坐标系OE的位姿关系；步骤4、确定工业机器人末端执行器坐标系OS和校准靶标坐标系OJ的位姿关系；步骤4.1、操控工业机器人绕其末端执行器坐标系OS的X、Y、Z轴各旋转j次后，j≥3，分别记录校准靶标3旋转到不同位置后在3D视觉传感器坐标系OC下的位置坐标，并通过空间圆拟合后得到相应三个空间圆在3D视觉传感器坐标系OC下的圆心坐标分别为h1＝a1,b1,c1、h2＝a2,b2,c2、h3＝a3,b3,c3，相应的半径为r1、r2、r3；步骤4.2、计算三个空间圆的法向量Fx＝fx1,fy1,fz1、Fy＝fx2,fy2,fz2、Fz＝fx3,fy3,fz3，从而利用式4-1-式4-3分别得到三个空间圆过其各自的圆心的法向量直线方程：fx1*x-a1+fy1*y-b1+fz1*z-c1＝04-1fx2*x-a2+fy2*y-b2+fz2*z-c2＝04-2fx3*x-a3+fy3*y-b3+fz3*z-c3＝04-3式4-1-式4-3中，x、y、z表示直线方程中的待求未知数；根据三条过圆心的法向量直线方程交于工业机器人末端执行器坐标系OS的原点，联立式4-1-式4-3后得到工业机器人末端执行器坐标系OS的原点在3D视觉传感器坐标系OC中的坐标h0＝a0,b0,c0；计算得到校准靶标坐标系OJ相对于工业机器人末端执行器坐标系OS的平移矩阵由工业机器人末端执行器坐标系OS和校准靶标坐标系OJ的位姿关系得到工业机器人基坐标系OB和校准靶标坐标系OJ的位姿关系其中，是维度为3×3的旋转矩阵，是维度为3×1的平移矩阵；步骤5、操控工业机器人带动校准靶标3运动至不同位置，以初始点位置为基准，分别绕工业机器人末端执行器坐标系OS的X、Y、Z轴正逆时针方向各旋转一定角度，然后分别沿工业机器人末端执行器坐标系OS的X、Y、Z轴的正负方向各移动一定距离，使校准靶标3始终处于3D传感器的视场中，记录包括初始点位置的不同位置下校准靶标3分别在3D视觉传感器坐标系OC下的位置坐标和工业机器人基坐标系OB下的位置坐标其中，表示校准靶标3移动至第i个位置时在3D视觉传感器坐标系OC下的位置坐标，表示校准靶标3移动至第i个位置时在工业机器人基坐标系OB下的位置坐标，且G表示所记录的校准靶标的位置个数；步骤6、计算工业机器人基坐标系OB和3D视觉传感器坐标系OC的位姿关系其中，是维度为3×3的旋转矩阵，表示3D视觉传感器坐标系OC相对于工业机器人基坐标系OB绕X、Y、Z轴的旋转角度θx、θy、θz，r11,r12,…,r33为旋转矩阵的各个元素；是维度为3×1的平移矩阵，代表3D视觉传感器坐标系相对于工业机器人基坐标系在X、Y、Z轴方向的平移量tx、ty、tz；由步骤5根据奇异值分解得到工业机器人基坐标系OB和3D视觉传感器坐标系OC的初始的位姿关系其中，由Q0逆向求解得到初始的旋转平移向量分别表示初始的3D视觉传感器坐标系OC相对于工业机器人基坐标系OB在X、Y、Z轴方向的平移量，分别表示3D视觉传感器坐标系OC相对于工业机器人基坐标系OB绕X、Y、Z轴的初始的旋转角度，和分别表示工业机器人基坐标系OB与3D视觉传感器坐标系OC之间的初始的位姿关系Q0的旋转矩阵和平移矩阵： 式5-1中，分别表示3D视觉传感器坐标系OC相对于工业机器人基坐标系OB绕X、Y、Z轴旋转所得到的旋转矩阵，并有： 步骤7、根据旋转平移向量得到位姿关系Q，从而利用式6计算校准靶标3移动至第i个位置时所测量的实际位置和理论位置间的误差Ei： 步骤8、利用式7得到误差Ei的雅克比矩阵Ji： 步骤9、采用式8所示的L-M算法求解X的参数向量的最优值，从而得到优化后的旋转平移向量q*： 式8中，qi,k+1表示校准靶标3移动至第i个位置时第k+1次迭代下得到的位姿关系Qk+1的旋转平移向量，qi,k表示校准靶标3移动至第i个位置时第k次迭代下得到的位姿关系Qk的旋转平移向量，且qi,0＝q0；Ji,k表示校准靶标3移动至第i个位置时第k次迭代下的雅克比矩阵，T表示转置，K表示迭代的总次数，u为阻尼因子，I为单位矩阵，gi,k表示校准靶标3移动至第i个位置时第k次迭代下的雅克比矩阵的转置与误差Ei,k的乘积，即Ei,k表示校准靶标3移动至第i个位置时第k次迭代下所测量的实际位置和理论位置间的误差；分别表示校准靶标3移动至第i个位置时第k次迭代下的3D视觉传感器坐标系OC相对于工业机器人基坐标系OB在X、Y、Z轴方向的平移量，分别表示校准靶标3移动至第i个位置时第k次迭代下的3D视觉传感器坐标系OC相对于工业机器人基坐标系OB绕X、Y、Z轴的旋转角度；步骤10、若||gi,k||≤ε，则停止迭代，得到所求的最优值q*，否则，将k+1赋值给k后，返回步骤9顺序执行，其中，ε表示给定终止误差，且ε0；由最优值q*得到工业机器人基坐标系OB和3D视觉传感器坐标系OC的最优位姿关系Q*。

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