CN106483963A - 机器人***的自动标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种机器人***的自动标定方法，包括：提供一个球棒部件；将所述球棒部件固定至安装在机器人的法兰盘上的末端执行工具上；在视觉传感器的引导下控制所述机器人以多种不同的姿态将所述球体的中心精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出所述球体的中心相对于所述法兰盘的中心的传递矩阵Ts；和根据公式Tt＝Ts*Tc计算所述末端执行工具的中心相对于所述机器人的法兰盘的中心的传递矩阵Tt。在本发明中，视觉传感器只需识别球棒部件上的球体的中心，而不用识别末端执行工具的中心。由于球体具有规则的几何形状，其中心容易识别，因此，提高了机器人***的标定的精度和效率。

Description

机器人***的自动标定方法
技术领域
本发明涉及一种机器人***的自动标定方法。
背景技术
在现有技术中，对于机器人***的标定，一般采用人工示教的方法，例如，手动地控制机器人以多种不同的姿态(对于六轴机器人而言，一般为四种或更多种不同的姿态)将安装在机器人的法兰盘上的末端执行工具(或称为末端执行器)的中心移动到同一目标点。但是，由于需要通过人眼来判断末端执行工具的中心是否移动到同一目标点，因此，不可避免地会存在误差，导致末端执行工具的中心相对于机器人的法兰盘的中心的传递矩阵的标定不准确，而且手动地控制机器人以多种不同的姿态到达同一目标点和依靠人眼判断是否到达同一目标点的工作非常费时，影响工作效率。对于需要经常更换末端执行工具的机器人***，在每更换一次末端执行工具之后，都要进行一次重新标定，非常麻烦，非常费时。
在现有技术中，还曾提出过一种基于标定的视觉传感器自动执行机器人***的标定的技术方案，在该技术方案中，在视觉传感器的引导下控制机器人以多种不同的姿态将安装在机器人的法兰盘上的末端执行工具的中心移动到同一目标点。与用人眼来判断末端执行工具的中心是否到达同一目标点相比，该技术方案省时省力。但是，在该技术方案中，视觉传感器需要识别末端执行工具的中心，由于末端执行工具的几何结构比较复杂，识别非常困难，特别是对于需要经常更换末端执行工具的机器人***，每更换一次末端执行工具之后，都要重新识别末端执行工具的中心，非常麻烦，非常费时。
发明内容
本发明的目的旨在解决现有技术中存在的上述问题和缺陷的至少一个方面。
根据本发明的一个目的，旨在于提供一种机器人***的自动标定方法，其能够精确地且高效地完成机器人***的标定工作。
根据本发明的一个方面，提供一种机器人***的自动标定方法，包括如下步骤：
S100：提供一个球棒部件，所述球棒部件具有一个连接杆和附接在所述连接杆的一端上的球体；
S200：将所述球棒部件的连接杆的另一端固定至安装在机器人的法兰盘上的末端执行工具上；
S300：在视觉传感器的引导下控制所述机器人以多种不同的姿态将所述球体的中心精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出所述球体的中心相对于所述法兰盘的中心的传递矩阵Ts；和
S400：根据下面的公式(1)计算所述末端执行工具的中心相对于所述机器人的法兰盘的中心的传递矩阵Tt，
Tt＝Ts*Tc (1)，其中
Tc为所述末端执行工具的中心相对于所述球体的中心的传递矩阵，并且传递矩阵Tc是已知的、固定不变的。
根据本发明的一个实例性的实施例，在所述步骤S300中，根据视觉传感器识别到的球体的中心在视觉传感器坐标系中的实际位置与目标点在视觉传感器坐标系中的目标位置之间的误差，对机器人进行闭环反馈控制，直至所述误差为零。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述视觉传感器为包括一个或多个摄像机，所述视觉传感器根据拍摄到的球体的图像识别所述球体的中心。
根据本发明的另一个实例性的实施例，在所述步骤S300中，所述机器人以至少两种不同的姿态将所述球体的中心精确地移动到同一目标点。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述步骤S300包括：
S310：在视觉传感器的引导下控制机器人以第一姿态将所述球体的中心移动到视觉传感器的视场范围内的一个位置点，并将该位置点作为所述目标点，并记录机器人在所述目标点处的第一位姿数据；
S320：在视觉传感器的引导下控制机器人以第二姿态将所述球体的中心移动到所述目标点，并记录机器人在所述目标点处的第二位姿数据；
S330：在视觉传感器的引导下控制机器人以第三姿态将所述球体的中心移动到所述目标点，并记录机器人在所述目标点处的第三位姿数据；
S340：在视觉传感器的引导下控制机器人以第四姿态将所述球体的中心移动到所述目标点，并记录机器人在所述目标点处的第四位姿数据；和
S350：根据获得的机器人的第一位姿数据、第二位姿数据、第三位姿数据和第四位姿数据计算出所述球体的中心相对于所述法兰盘的中心的传递矩阵Ts。
根据本发明的另一个实例性的实施例，在所述步骤S320至S340中，根据视觉传感器识别到的球体的中心在视觉传感器坐标系中的实际位置与所述目标点在视觉传感器坐标系中的目标位置之间的误差，对机器人进行闭环反馈控制，直至所述误差为零，即，直至所述球体的中心被精确地移动到所述目标点。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述机器人为多轴机器人。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述机器人为四轴或六轴机器人。
在本发明的前述各个实施例中，在机器人的法兰盘上安装一个球棒部件，视觉传感器只需识别球棒部件上的球体的中心，而不用识别末端执行工具的中心。由于球体具有规则的几何形状，其中心容易识别，因此，提高了机器人***的标定的精度和效率。
通过下文中参照附图对本发明所作的描述，本发明的其它目的和优点将显而易见，并可帮助对本发明有全面的理解。
附图说明
图1显示根据本发明的一个实例性的实施例的机器人***的原理图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。在说明书中，相同或相似的附图标号指示相同或相似的部件。下述参照附图对本发明实施方式的说明旨在对本发明的总体发明构思进行解释，而不应当理解为对本发明的一种限制。
根据本发明的一个总体技术构思，提供一种机器人***的自动标定方法，包括如下步骤：提供一个球棒部件，所述球棒部件具有一个连接杆和附接在所述连接杆的一端上的球体；将所述球棒部件的连接杆的另一端固定至安装在机器人的法兰盘上的末端执行工具上；在视觉传感器的引导下控制所述机器人以多种不同的姿态将所述球体的中心精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出所述球体的中心相对于所述法兰盘的中心的传递矩阵Ts；和根据公式Tt＝Ts*Tc(1)计算所述末端执行工具的中心相对于所述机器人的法兰盘的中心的传递矩阵Tt，其中Tc为所述末端执行工具的中心相对于所述球体的中心的传递矩阵，并且传递矩阵Tc是已知的、固定不变的。
图1显示根据本发明的一个实例性的实施例的机器人***的原理图。
图1显示了一个六轴机器人***的示意图，但是，本发明不局限于图示的实施例，机器人***也可以是其它类型的多自由度机器人***，例如，四轴机器人***或五轴机器人***。
请参见图1，图示的机器人***主要包括摄像机(视觉传感器)10、六轴机器人20、安装在机器人20的法兰盘21上的末端执行工具(或称为末端执行器)30。
在本发明的一个实例性的实施例中，为了对机器人***进行标定，如图1所示，将一个球棒部件41、42固定至末端执行工具30上。
在图示的实施例中，该球棒部件41、42具有一个连接杆41和附接在连接杆41的一端上的球体42。球棒部件41、42的连接杆41的另一端固定至安装在机器人20的法兰盘21上的末端执行工具30上。
在图示的实施例中，球棒部件41、42的连接杆41和球体42的几何参数是已知的、固定不变的。因此，当球棒部件41、42固定至末端执行工具30上之后，可以预先获得末端执行工具30的中心Tool相对于球体42的中心的传递矩阵Tc。由于球棒部件41、42的连接杆41和球体42的几何参数是已知的、固定不变的，因此传递矩阵Tc是已知的、固定不变的。
在图示的实施例中，摄像机10作为视觉传感器，用于拍摄球棒部件41、42的球体42的图像，并根据拍摄到的图像识别球体42的中心的实际位置(例如，在世界坐标系中的实际坐标位置)。
在本发明的一个实例性的实施例中，视觉传感器10可以包括一个或多个摄像机。
尽管未图示，本发明的机器人***还包括控制器，用于根据预先编制的程序对机器人进行控制，以及包括处理器，用于对摄像机拍摄到的球体的图像数据进行处理。
下面将根据附图1来详细地说明根据本发明的一个实施例的机器人***的自动标定方法，该方法主要包括以下步骤：
S100：提供一个球棒部件41、42，该球棒部件41、42具有一个连接杆41和附接在连接杆41的一端上的球体42；
S200：将球棒部件41、42的连接杆41的另一端固定至安装在机器人20的法兰盘21上的末端执行工具30上；
S300：在视觉传感器10的引导下控制机器人20以多种不同的姿态Pose#1、Pose#2、Pose#3、Pose#4将球体42的中心精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出球体42的中心相对于法兰盘21的中心Tool0的传递矩阵Ts；和
S400：根据下面的公式(1)计算末端执行工具30的中心Tool相对于机器人20的法兰盘21的中心Tool0的传递矩阵Tt，
Tt＝Ts*Tc 1，其中
Tc为末端执行工具30的中心Tool相对于球体42的中心的传递矩阵，并且传递矩阵Tc是已知的、固定不变的。
在前述步骤S300中，根据视觉传感器10识别到的球体42的中心在视觉传感器坐标系中的实际位置与目标点在视觉传感器坐标系中的目标位置之间的误差，对机器人20进行闭环反馈控制，直至误差为零，即，直至球体42的中心被精确地移动到目标点。
在前述实施例中，通过视觉传感器10可以直接识别出球体42的中心在视觉传感器坐标系中的实际位置。请注意，球体42的中心在世界坐标系中需要由X、Y、Z值来确定，但在视觉传感器坐标***中，X、Y值由像素点的位置U、V表示，而Z值则通过所识别出的球体的直径来表示，球体的直径越大表示高度越低，直径越小表示高度越高。
在本发明的一个实例性的实施例中，前述步骤S300包括：
S310：在视觉传感器10的引导下控制机器人20以第一姿态Pose#1将球体42的中心移动到视觉传感器10的视场范围内的一个位置点，并将该位置点作为目标点，并记录机器人在目标点处的第一位姿数据；
S320：在视觉传感器10的引导下控制机器人20以第二姿态Pose#2将球体42的中心移动到目标点，并记录机器人在目标点处的第二位姿数据；
S330：在视觉传感器10的引导下控制机器人20以第三姿态Pose#3将球体42的中心移动到目标点，并记录机器人在目标点处的第三位姿数据；
S340：在视觉传感器10的引导下控制机器人20以第四姿态Pose#4将球体42的中心移动到目标点，并记录机器人在目标点处的第四位姿数据；和
S350：根据获得的机器人的第一位姿数据、第二位姿数据、第三位姿数据和第四位姿数据计算出球体42的中心相对于法兰盘21的中心Tool0的传递矩阵Ts。
在本发明的一个实例性的实施例中，在前述步骤S320至S340中，根据视觉传感器10识别到的球体42的中心在视觉传感器坐标系中的实际位置与目标点在视觉传感器坐标系中的目标位置之间的误差，对机器人20进行闭环反馈控制，直至误差为零，即，直至球体42的中心被精确地移动到目标点。
在前述实施例中，机器人20在视觉传感器10的引导下以四种不同的姿态Pose#1、Pose#2、Pose#3、Pose#4将球体42的中心精确地移动到同一目标点。但是，本发明不局限于图示的实施例，机器人20也可以在视觉传感器10的引导下以两种、三种、五种或更多种不同的姿态将球体42的中心精确地移动到同一目标点。
在本发明的前述各个实施例中，在机器人20的法兰盘21上安装一个球棒部件41、42，视觉传感器10只需识别球棒部件上的球体42的中心，而不用识别末端执行工具30的中心。由于球体42具有规则的几何形状，其中心容易识别，因此，提高了机器人***的标定的精度和效率。
虽然结合附图对本发明进行了说明，但是附图中公开的实施例旨在对本发明优选实施方式进行示例性说明，而不能理解为对本发明的一种限制。
虽然本总体发明构思的一些实施例已被显示和说明，本领域普通技术人员将理解，在不背离本总体发明构思的原则和精神的情况下，可对这些实施例做出改变，本发明的范围以权利要求和它们的等同物限定。
应注意，措词“包括”不排除其它元件或步骤，措词“一”或“一个”不排除多个。另外，权利要求的任何元件标号不应理解为限制本发明的范围。

Claims (8)

1.一种机器人***的自动标定方法，包括如下步骤：
S100：提供一个球棒部件(41、42)，所述球棒部件(41、42)具有一个连接杆(41)和附接在所述连接杆(41)的一端上的球体(42)；
S200：将所述球棒部件(41、42)的连接杆(41)的另一端固定至安装在机器人(20)的法兰盘(21)上的末端执行工具(30)上；
S300：在视觉传感器(10)的引导下控制所述机器人(20)以多种不同的姿态(Pose#1、Pose#2、Pose#3、Pose#4)将所述球体(42)的中心精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出所述球体(42)的中心相对于所述法兰盘(21)的中心(Tool0)的传递矩阵Ts；和
S400：根据下面的公式(1)计算所述末端执行工具(30)的中心(Tool)相对于所述机器人(20)的法兰盘(21)的中心(Tool0)的传递矩阵Tt，
Tt＝Ts*Tc (1)，其中
Tc为所述末端执行工具(30)的中心(Tool)相对于所述球体(42)的中心的传递矩阵，并且传递矩阵Tc是已知的、固定不变的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
在所述步骤S300中，根据视觉传感器(10)识别到的球体(42)的中心在视觉传感器坐标系中的实际位置与目标点在视觉传感器坐标系中的目标位置之间的误差，对机器人(20)进行闭环反馈控制，直至所述误差为零。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
所述视觉传感器(10)为包括一个或多个摄像机，所述视觉传感器(10)根据拍摄到的球体(42)的图像识别所述球体(42)的中心。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
在所述步骤S300中，所述机器人(20)以至少两种不同的姿态(Pose#1、Pose#2、Pose#3、Pose#4)将所述球体(42)的中心精确地移动到同一目标点。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S300包括：
S310：在视觉传感器(10)的引导下控制机器人(20)以第一姿态(Pose#1)将所述球体(42)的中心移动到视觉传感器(10)的视场范围内的一个位置点，并将该位置点作为所述目标点，并记录机器人在所述目标点处的第一位姿数据；
S320：在视觉传感器(10)的引导下控制机器人(20)以第二姿态(Pose#2)将所述球体(42)的中心移动到所述目标点，并记录机器人在所述目标点处的第二位姿数据；
S330：在视觉传感器(10)的引导下控制机器人(20)以第三姿态(Pose#3)将所述球体(42)的中心移动到所述目标点，并记录机器人在所述目标点处的第三位姿数据；
S340：在视觉传感器(10)的引导下控制机器人(20)以第四姿态(Pose#4)将所述球体(42)的中心移动到所述目标点，并记录机器人在所述目标点处的第四位姿数据；和
S350：根据获得的机器人的第一位姿数据、第二位姿数据、第三位姿数据和第四位姿数据计算出所述球体(42)的中心相对于所述法兰盘(21)的中心(Tool0)的传递矩阵Ts。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：
在所述步骤S320至S340中，根据视觉传感器(10)识别到的球体(42)的中心在视觉传感器坐标系中的实际位置与所述目标点在视觉传感器坐标系中的目标位置之间的误差，对机器人(20)进行闭环反馈控制，直至所述误差为零，即，直至所述球体(42)的中心被精确地移动到所述目标点。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述机器人(20)为多轴机器人。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述机器人(20)为四轴或六轴机器人。
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