CN107813313A - 机械臂运动的校正方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种机械臂运动的校正方法和装置，该方法包括：获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，机械臂包括多个运动臂和底座，目标图像包括多个目标标识，目标标识设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上；从目标图像中提取目标标识；根据目标标识和目标图像，确定各个运动臂的当前位姿信息；根据各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行相应校正。由于该方案通过事先在各个运动臂、底座、待抓取物上设置目标标识；再根据目标图像中的目标标识确定各个运动臂的位姿信息，进而可以根据各个运动臂的位姿信息，对机械臂运动进行针对性的校正，从而解决了现有方法中存在的校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题。

Description

机械臂运动的校正方法和装置

技术领域

本发明涉及机械臂运动控制技术领域，特别是涉及一种机械臂运动的校正方法和装置。

背景技术

随着自动化、智能化等相关技术的发展，机械臂在工业生产、日常生活中的应用越来越普广泛。同时，随着人们生产水平、生活水平的提高，人们对于机械臂的精度要求也越来越高。

目前为了提高机械臂的精度，降低机械臂运动过程中的误差，现有方法大多是采用高精度的设备采集机械臂执行终端与待抓取物之间的相对位置数据，再根据机械臂执行终端与待抓取之间的相对位置数据重新规划运动路径，利用重新规划得到的运动路径对机械臂的运动进行校正。因此，现有方法具体实施时，往往存在校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施方式提供了一种机械臂运动的校正方法和装置，以解决有方法中存在的校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题，达到能够高效、精确地校正机械臂运动的技术效果。

本申请提供了一种机械臂运动的校正方法，包括：

获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述机械臂包括多个运动臂和底座，所述目标图像包括多个目标标识，所述多个目标标识分别设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上；

从所述目标图像中提取所述多个目标标识；

根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息；

根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正。

在一个实施方式中，所述获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，包括：

通过设置于预设位置处的摄像头获取所述机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述预设位置包括除机械臂以外的区域。

在一个实施方式中，所述目标标识为包括4个定位点的二维码图像。

在一个实施方式中，所述从所述目标图像中提取所述多个目标标识，包括：

对所述目标图像进行四边形轮廓检测，以提取多个轮廓图像；

对所述多个轮廓图像分别进行平面射影变换，以获取所述多个目标标识的正视图；

根据所述多个目标标识的正视图，确定所述多个目标标识。

在一个实施方式中，根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，包括：

根据所述多个目标标识，建立所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系；

根据所述目标图像、所述对应关系，分别确定多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量；

根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，根据所述多个目标标识，建立所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系，包括：

对所述多个目标标识分别进行旋转处理，得到多个旋转处理后的标识图像；

将所述多个旋转处理后的标识图像分别与标识数据库中的标识进行匹配，以确定所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系。

在一个实施方式中，所述根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，包括：

根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量；

根据所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量；

根据所述多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵；

根据所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息包括：所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的当前欧拉角。

在一个实施方式中，根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正，包括：

将所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息与所述当前机械臂运动对应的运动路径进行比较，以确定多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差；

根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差对所述多个运动臂中各个运动臂分别进行校正。

本申请还提供了一种机械臂运动的校正装置，包括：

获取模块，用于获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述机械臂包括多个运动臂和底座，所述目标图像包括多个目标标识，所述多个目标标识分别设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上；

提取模块，用于从所述目标图像中提取所述多个目标标识；

确定模块，用于根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息；

校正模块，用于根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正。

在一个实施方式中，所述获取模块包括摄像头，所述摄像头设置于预设位置处，所述摄像头用于获取所述机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述预设位置包括除机械臂以外的区域。

在一个实施方式中，所述提取模块包括：

第一提取单元，用于对所述目标图像进行四边形轮廓检测，以提取多个轮廓图像；

获取单元，用于对所述多个轮廓图像分别进行平面射影变换，以获取所述多个目标标识的正视图；

第一确定单元，用于根据所述多个目标标识的正视图，确定所述多个目标标识。

在一个实施方式中，所述确定模块包括：

第一建立单元，用于根据所述多个目标标识，建立所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系；

第二确定单元，用于根据所述目标图像、所述对应关系，分别确定多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量；

第三确定单元，用于根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，所述第一建立单元包括：

旋转处理子单元，用于对所述多个目标标识分别进行旋转处理，得到多个旋转处理后的标识图像；

确定子单元，用于将所述多个旋转处理后的标识图像分别与标识数据库中的标识进行匹配，以确定所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系。

在一个实施方式中，所述确定模块包括：

第四确定单元，用于根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量；

第五确定单元，用于根据所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量；

第六确定单元，用于根据所述多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵；

第七确定单元，用于根据所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息包括：所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的当前欧拉角。

在一个实施方式中，所述校正模块包括：

比较单元，用于将所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息与所述当前机械臂运动对应的运动路径进行比较，以确定多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差；

校正单元，用于根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差对所述多个运动臂中各个运动臂分别进行校正。

在本申请实施方式中，由于该方案通过事先在各个运动臂、底座、待抓取物上设置目标标识；再根据所获取的目标图像中的目标标识以及目标图像分别确定各个运动臂的位姿信息，进而可以根据各个运动臂的位姿信息，对机械臂运动进行针对性的校正，从而解决了现有方法中存在的校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题，达到能够高效、精确地校正机械臂运动的技术效果。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对本发明的机械臂运动的校正方法和装置的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是根据本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法的处理流程图；

图2是应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置获得的目标标识的正视图的示意图；

图3是应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置对目标标识进行旋转处理的示意图；

图4是根据本申请实施方式提供的机械臂运动的校正装置的组成结构图；

图5是基于本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法的电子设备组成结构图；

图6是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置对机械臂抓取待取物的场景示意图；

图7是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置之前在多个运动臂中的一个运动设置相应的目标标识的示意图；

图8是在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置的流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

考虑到现有方法大多是采用高精度的设备采集机械臂执行终端与待抓取物之间的相对位置数据，再根据机械臂执行终端与待抓取之间的相对位置数据重新规划运动路径，利用重新规划得到的运动路径对机械臂的运动进行校正。由于所获取的与待抓取之间的相对位置数据指示效果有限，无法分别针对各个运动臂进行对应调整，只能根据上述位置数据重新规划运动路径以对机械臂的运动进行整体校正。因此，现有方法具体实施时往往会存在校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题。针对产生上述技术问题的根本原因，本申请考虑可以通过事先在各个运动臂、底座、待抓取物上设置目标标识；再根据所获取的目标图像中的目标标识和目标图像分别确定各个运动臂的位姿信息，进而可以根据各个运动臂具体的位姿信息，对机械臂运动进行针对性的校正，从而解决了现有方法中存在的校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题，达到能够高效、精确地校正机械臂运动的技术效果。

基于上述思考思路，本申请实施例提供了一种机械臂运动的校正方法。具体请参阅图1所示的根据本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法的处理流程图。本申请实施例提供的机械臂运动的校正方法，具体实施时，可以包括以下步骤。

S11：获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述机械臂包括多个运动臂和底座，所述目标图像包括多个目标标识，所述多个目标标识分别设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上。

在一个实施方式中，上述机械臂具体可以是包括多个运动臂和底座的机械臂。其中，上述底座具体可以固定在施工区域中。例如，可以固定在一个工作平面上。如此，机械臂具体运动时可以通过控制多个运动臂中各个运动臂的协调运动完成机械臂的运动。例如，可以通过协调多个运动臂中各个运动臂的协调运动控制机械臂抓取待抓取物。具体的，例如上述机械臂具体可以包括3个运动臂以及一个底座。其中，上述底座可以记为L1，上述3个运动臂具体可以分别记为L2、L3和L4。当然，需要说明的是，对上述多个运动臂的具体个数本申请不作限定。

在一个实施方式中，上述机械臂抓取待抓取物可以认为是一种机械臂运动。当然，需要说明的是，上述所列举的机械臂运动形式只是为了更好地说本申请实施方式。具体实施时，也可以根据具体情况和实施要求，引入其他形式的运动，例如，控制机械臂在指定置安装零部件等，作为待校正的机械臂运动。对此，本申请不作限定。

在一个实施方式中，上述目标图像具体可以是机械臂抓取待抓取物的目标图像。当然，根据具体情况，上述目标图像具体也可以是其他机械臂运动的目标图像。

在一个实施方式中，上述目标图像具体可以包括多个目标标识。其中，上述多个目标标识具体可以是事先分别设于机械臂的多个运动臂中各个运动臂、底座和待抓取物上的图形标志。其中，上述多个目标标识互不相同，每一个目标标识与上述多个运动臂中各个运动臂、底座和待抓取物中的一个目标对象存在唯一的对应关系。因此，通过一个目标标识，可以唯一识别出一个目标对象。例如，根据目标标识M3可以唯一确定出第二运动臂L3，而不会识别成第一运动臂L2。

在一个实施方式中，上述目标标识具体可以是包括4个定位点的二维码图像。其中，上述目标标识中的4个定位点可以用于确定目标标识的位置信息，进而可以根据目标标识的位置信息确定设有该目标标识的目标对象的位置信息。上述目标标识中的二维码用于指示设有该目标标识的目标对象。具体的，例如，可以根据目标标识M3中的二维码，识别出设有该目标标识的目标对象为第二运动臂L3。即，可以这么理解，设于不同目标对象的目标标识的4个定位点可以相同，但目标标识中的二维码不相同。例如，设于第二运动臂L3的目标标识M3和设于第一运动臂的目标标识M2的定位点相同，但二维码不同。

在一个实施方式中，需要补充的是，在目标对象上设置对应的目标标识时，为了便于后续的数据分析和数据处理，具体实施时，要求设置于目标对象上的目标标识的正方形轮廓的边与目标对象的轴线平行。具体的，例如，在第二运动臂L3上设置目标标识M3时，要求目标标识M3的正方形轮廓的边与第二运动臂的轴线方向一致。

在一个实施方式中，具体实施时，可以通过粘贴的方式将上述目标标识设于对应的目标对象上。

在一个实施方式中，上述获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，具体可以是通过设置于预设位置处的摄像头获取所述机械臂抓取待抓取物的目标图像。其中，上述预设位置具体可以是机械臂以外的区域中的位置。如此，通过该位置获得的目标图像中可以完整地包含有机械臂中各个运动臂和底座，以及待抓取物等目标对象。

在一个实施方式中，上述预设位置具体可以是摄像头能够获取相对较为完整的目标标识的正面图像的位置。具体的，上述预设位置可以是机械臂工作区域的上方。具体的，例如，摄像头可以设置在工作区域的上方的左下角位置，且摄像头向着机械臂的方向向下呈一定夹角。如此，通过上述预设位置的摄像头可以获取包含所有目标对象的相对较完整的目标标识的正面图像。当然，需要说明的是，上述所列举的预设位置只是为了更好地说明本申请实施方式。具体实施时，也可以根据具体情况和施工要求，选择其他合适的位置作为上述预设位置。对此，本申请不作限定。

S12：从所述目标图像中提取所述多个目标标识。

在一个实施方式中，为了后续能够准确地根据目标标识的图像计算出各个运动臂的当前位姿信息，具体实施时，需要上述目标图像进行处理，以提取得到效果较好的目标标识的正视图，再根据目标标识的正视图准确地确定出目标标识。具体的提取过程可以包括以下内容。

12-1：对所述目标图像进行四边形轮廓检测，以提取多个轮廓图像。

在本实施方式中，具体实施时，可以包括以下内容：利用自适应性阈值法对目标图像进行二值分割，得到对应的二值图像；从所述二值图像中提取轮廓图像。

在本实施方式中，在从所述二值图像中提取轮廓图像后，所述方法具体还可以包括：对轮廓图像进行多边形拟合，以舍弃不符合第一要求的轮廓图像；在通过限制条件剔除不符合第二要求的轮廓图像。如此，可以获得符合要求的多个轮廓图像，以便后续可以得到更加准确的目标标识的正视图。

在本实施方式中，上述不符合第一要求的轮廓图像具体可以包括：非凸多边形轮廓图像、非四边形轮廓图像等。上述不符合第二要求的轮廓图像具体可以包括：四边形的一边明显小于其余边(例如，形状比较瘦长)的轮廓图像、轮廓周长或面积过小的轮廓图像等。

12-2：对所述多个轮廓图像分别进行平面射影变换，以获取所述多个目标标识的正视图。

在一个实施方式中，具体实施时，为了获得较为准确的目标标识的正视图，具体实施时，可以先提取轮廓图像中的4个定位点坐标；通过标识数据库获取4个定位点的标准坐标；根据轮廓图像中的4个定位点坐标和4个定位点的标准坐标，建立射影变换矩阵；利用射影变换矩阵对轮廓图像中的像素点分别进行射影变换，以得到对应的目标标识的正视图。具体可以参阅图2所示的应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置获得的目标标识的正视图的示意图。其中，图2左侧为轮廓图像，图2右侧为目标标识的正视图。如此，后续可以根据目标标识的正视图准确地识别确定出对应的目标标识。

在本实施方式中，具体的，例如，可以根据标识数据库，确定(四边形)轮廓图像经过射影变换转换成为正视图后的四个定位点(像素)坐标分别为(0,0)，(0,100)，(100,100)，(100,0)(即4个定位点的标准坐标)。根据已有的轮廓图像可以确定的轮廓图像中四个定位点的坐标。具体实施时，对于每一个定位点对应有如下平面射影变换方程：

其中，X为轮廓图像中四边形顶点即轮廓图像中四个定位点的齐次(像素)坐标，相应的非齐次(像素)坐标为：

其中，X'为射影变换后的对应的定位点的齐次坐标，相应的非齐次像素坐标为：

根据上述四个定位点中各个定位点的对应关系，可联立方程组求解出射影变换矩阵H；进而可以对轮廓图像中的所有像素点利用上述射影变换矩阵H进行射影变换，即可以得到该轮廓图像对应的正视图，即该目标标识的正视图(也称平面标识图像)。其中，该目标标识的正视图的图像大小具体可以为100×100。

12-3：根据所述多个目标标识的正视图，确定所述多个目标标识。

在本实施方式中，具体实施时，可以图像处理后得到目标标识的正视图准确地确定出其中对应的目标标识，以便后续分析、使用。

S13：根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，为了能够减少计算的复杂度，高效、准确地确定多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，具体实施时，可以按照以下步骤执行。

S13-1：根据所述多个目标标识，建立所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系。

在一个实施方式中，上述对应关系具体可以认为是目标标识与目标对象的指示关系。例如，确定目标标识M3指示的是第二运动臂L3，即可以认为建立了目标标识M3和第二运动臂L3的对应关系。如此，后续处理时，可以根据目标标识M3的位置关系来确定第二运动臂L3的位置关系。

在一个实施方式中，为了更加准确地建立上述对应关系，具体实施时，可以按照以下方式执行。

S1：对所述多个目标标识分别进行旋转处理，得到多个旋转处理后的标识图像；

S2：将所述多个旋转处理后的标识图像分别与标识数据库中的标识进行匹配，以确定所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系。

在本实施方式中，以一个目标标识的正视图所确定的目标标识为例，可以对该个目标标识分别进行90度、180度、270的旋转，包括没有进行旋转的目标标识，一共可以获得4个目标标识的图像，即上述旋转处理后的标识图像。具体可以参阅图3所示的应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置对目标标识进行旋转处理的示意图。再将上述4个旋转处理后的标识图像分别与标识数据库中存储的(标准)标识进行匹配，如果从数据库中搜索到一个标识与上述4个旋转处理后的标识图像中的至少一个匹配，则确认该标识为该目标标识的标准标识，根据该标准标识的指示信息确定该目标标识对应的目标对象，从而建立标准标识与目标标识的对应关系。其中，上述标识数据库存储有预先设置好的标准标识，上述标准标识携带有对应的指示信息，上述指示信息用于指示该标准标识对应的目标对象。

在本实施方式中，需要说明的是，通过先将每一个目标标识进行旋转处理得到多个不同角度的标识图像，利用多个不同角度的标识图像在标识数据库中进行搜索以确定相匹配的标准标识，可以改善匹配的准确度，提高搜索到与目标标识匹配的标准标识的速度。

S13-2：根据所述目标图像、所述对应关系，分别确定多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量。

在本实施方式中，由于考虑到摄像头的位置是固定的，具体可以以摄像头所在位置的坐标系为基准坐标系，进而可以分别确定各个目标对象的坐标系基于摄像头的坐标系间的位置关系，即：多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，以便后续实施时，可以利用上述位置关系进一步确定各个目标对象的具***置。

在本实施方式中，具体的，可以以待取物为例，待取物的目标标识为M1，针对M1自身的坐标系，可以以M1的中心O1为原点，则该目标标识M1所在的平面上的点Z轴坐标都为0。具体可以设M1的边长为80mm，则其四个定位点在目标标识M1自身的坐标系O1中的坐标分别为(-40，-40，0)、(40，-40，0)、(40，40，0)、(-40，40，0)。目标标识M1上的四个定位点中的每个定位点在采集到的目标标识在目标图像上的像素坐标与在其在自身坐标系O1中坐标存在以下转换关系：

其中，(x，y，1)表示目标标识M1中任一定位点在基于摄像头的坐标系中像素坐标的齐次坐标，(X，Y，Z，1)表示上述定位点在世界坐标系中的齐次坐标，具体可以简化为(X，Y，0，1)，s为引入的任意尺度比例参数，M为摄像头内部参数矩阵，r1、r2、r3分别标识目标标识坐标系相对于摄像头的坐标系的旋转矩阵R1中的三个列向量，t1为平移向量。其中，上述M具体可以通过对摄像头进行标定获得。

按照上述方式，通过目标标识M1的一个定位点的像素坐标及其该点在对应的目标标识的坐标系中坐标可以确定出一个方程。目标标识的四个定位点对应可以确定出四个方程组对应，通过直接线性变换(DLT)算法对上述方程组进行求解，可以得到向量r1、r2、r3与t1。其中，旋转矩阵R1是正交矩阵，其列向量r1、r2、r3是相互正交的单位向量，当求出r1、r2时，r3可由r1、r2的向量积得到。旋转矩阵R1可以表示为(r1，r2，r3)即为待抓取物基于摄像头的旋转矩阵，t1即为待抓取物基于摄像头的平移向量。

同理，可以分别计算出多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量。

S13-3：根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，为了能够准确地计算出各个运动臂的当前位姿信息，具体实施时，上述根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，可以包括以下内容。

S1：根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量；

S2：根据所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量；

S3：根据所述多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵；

S4：根据所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，上述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息包括：所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的当前欧拉角。其中，上述各个运动臂的当前欧拉角具体可以是指各个运动臂当前基于底座的坐标系的欧拉角。

在本实施方式中，需要说明的是，由于目标标识的边与目标对象的轴线平行，因此所建立的目标标识的自身坐标系的坐标轴与目标对象自身的坐标系的坐标轴分别相互平行。例如，目标标识M2的以O2为原点的坐标系的X轴，与运动臂L2以运动臂右侧端点OL2为原点的坐标系的X轴平行。目标标识的自身坐标系相对于某一基准坐标系的当前欧拉角与目标对象的自身坐标系相对于同一基准坐标系的当前欧拉角相同。因此，可以使用目标标识的欧拉角作为目标对象的欧拉角，作为目标对象例如各个运动臂的位姿信息。

在一个实施方式中，具体实施时，可以按照以下公式分别确定多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

其中，上述θ_xθ_yθ_z具体可以表示运动臂基于底座的欧拉角，上述r_ij具体可以表示运动臂基于底座的旋转矩阵中第i行第j列的元素。

S14：根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正。

在一个实施方式中，具体实施时，上述根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正，具体可以包括以下内容：

S1：将所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息与所述当前机械臂运动对应的运动路径进行比较，以确定多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差；

S2：根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差对所述多个运动臂中各个运动臂分别进行校正。

如此，可以针对各个运动臂的当前具体的位姿偏差，在原有的运动路径中针对各个运动臂分别进行针对性地校正，避免了重新规划运动路径，达到了可以及时、准确、快速地对机械臂运动进行校正的目的。

在本申请实施例中，相较于现有技术，通过事先在各个运动臂、底座、待抓取物上设置目标标识；再根据所获取的目标图像中的目标标识以及目标图像分别确定各个运动臂的位姿信息，进而可以根据各个运动臂的位姿信息，对机械臂运动进行针对性的校正，从而解决了现有方法中存在的校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题，达到能够高效、精确地校正机械臂运动的技术效果。

在一个实施方式中，在获取机械臂抓取待抓取物的目标图像之前，所述方法具体还可以包括：对摄像头进行标定，以获取摄像头的内参矩阵(即内部参数矩阵)，其中，所述内参矩阵包括摄像头的畸变系数、焦距等参数。以便后续处理时，可以准确地确定出多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量。

在一个实施方式中，上对摄像头进行标定具体可以包括以下内容：

S1：将一个目标标识的设置于测试位置，其中，上述测试位置具体可以是一个平面；

S2：从多个不同的角度获取多个关于目标标识的图像；

S3：从所述多个关于目标标识的图像中检测出图像中的特征点；

S4：根据所述特征点在世界坐标系中坐标位置及其在图像中对应的像素坐标，联立方程组求出摄像头的内参数、外参数及畸变系数、焦距等参数，以建立关于该摄像头的内参矩阵。

在一个实施方式中，上述摄像头具体可以是单目摄像头。当然，需要说明的是，上述所列举的单目摄像头只是为了更好地说明本申请实施方式。具体实施时，也可以根据具体情况选择使用其他合适的摄像头，例如，双目摄像头。对此，本申请不作限定。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施例提供的机械臂运动的校正方法方法，由于通过事先在各个运动臂、底座、待抓取物上设置目标标识；再根据所获取的目标图像中的目标标识以及目标图像分别确定各个运动臂的位姿信息，进而可以根据各个运动臂的位姿信息，对机械臂运动进行针对性的校正，从而解决了现有方法中存在的校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题，达到能够高效、精确地校正机械臂运动的技术效果；又通过利用设置在机械臂之外的摄像头获取带有机械臂中各个运动臂、底座的目标标识的目标图像，进而确定出具体的各个运动臂的当前位姿信息，并根据各个运动臂当前的位姿信息基于原有的运动路径进行对应校正，从而在保证校正精度的同时，提高了校正的效率。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种机械臂运动的校正装置，如下面的实施例所述。由于机械臂运动的校正装置解决问题的原理与机械臂运动的校正方法相似，因此机械臂运动的校正装置的实施可以参见机械臂运动的校正方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。请参阅图4，是本申请实施例提供的机械臂运动的校正装置的一种组成结构图，该装置具体可以包括：获取模块21、提取模块22、确定模块23和校正模块24，下面对该结构进行具体说明。

获取模块21，具体可以用于获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述机械臂包括多个运动臂和底座，所述目标图像包括多个目标标识，所述多个目标标识分别设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上；

提取模块22，具体可以用于从所述目标图像中提取所述多个目标标识；

确定模块23，具体可以用于根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息；

校正模块24，具体可以用于根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正。

在一个实施方式中，所述获取模块21具体可以包括摄像头，所述摄像头具体可以设置于预设位置处，所述摄像头具体可以用于获取所述机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述预设位置具体可以包括除机械臂以外的区域。

在一个实施方式中，所述提取模块22具体可以包括以下结构单元：

第一提取单元，具体可以用于对所述目标图像进行四边形轮廓检测，以提取多个轮廓图像；

获取单元，具体可以用于对所述多个轮廓图像分别进行平面射影变换，以获取所述多个目标标识的正视图；

第一确定单元，具体可以用于根据所述多个目标标识的正视图，确定所述多个目标标识。

在一个实施方式中，所述确定模块23具体可以包括以下结构单元：

第一建立单元，具体可以用于根据所述多个目标标识，建立所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系；

第二确定单元，具体可以用于根据所述目标图像、所述对应关系，分别确定多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量；

第三确定单元，具体可以用于根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，所述第一建立单元具体可以包括以下结构子单元：

旋转处理子单元，具体可以用于对所述多个目标标识分别进行旋转处理，得到多个旋转处理后的标识图像；

确定子单元，具体可以用于将所述多个旋转处理后的标识图像分别与标识数据库中的标识进行匹配，以确定所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系。

在一个实施方式中，所述确定模块23具体可以包括以下结构单元：

第四确定单元，具体可以用于根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量；

第五确定单元，具体可以用于根据所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量；

第六确定单元，具体可以用于根据所述多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵；

第七确定单元，具体可以用于根据所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

在一个实施方式中，所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息具体可以包括：所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的当前欧拉角。

在一个实施方式中，所述校正模块24具体可以包括以下结构单元：

比较单元，具体可以用于将所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息与所述当前机械臂运动对应的运动路径进行比较，以确定多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差；

校正单元，具体可以用于根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差对所述多个运动臂中各个运动臂分别进行校正。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，上述实施方式阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，在本说明书中，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

此外，在本说明书中，诸如第一和第二这样的形容词仅可以用于将一个元素或动作与另一元素或动作进行区分，而不必要求或暗示任何实际的这种关系或顺序。在环境允许的情况下，参照元素或部件或步骤(等)不应解释为局限于仅元素、部件、或步骤中的一个，而可以是元素、部件、或步骤中的一个或多个等。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施例提供的机械臂运动的校正方法装置，由于通过事先在各个运动臂、底座、待抓取物上设置目标标识；再通过获取模块、提取模块和确定模块根据所获取的目标图像中的目标标识以及目标图像分别确定各个运动臂的位姿信息，进而可以根据各个运动臂的位姿信息，通过校正模块对机械臂运动进行针对性的校正，从而解决了现有方法中存在的校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题，达到能够高效、精确地校正机械臂运动的技术效果；又通过利用设置在机械臂之外的摄像头获取带有机械臂中各个运动臂、底座的目标标识的目标图像，进而确定出具体的各个运动臂的当前位姿信息，并根据各个运动臂当前的位姿信息基于原有的运动路径进行对应校正，从而在保证校正精度的同时，提高了校正的效率。

本申请实施方式还提供了一种电子设备，具体可以参阅图5所示的基于本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法的电子设备组成结构图，所述电子设备具体可以包括输入设备31、处理器32、存储器33。其中，所述输入设备31具体可以用于输入机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述机械臂包括多个运动臂和底座，所述目标图像包括多个目标标识，所述多个目标标识分别设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上。所述处理器具体可以用于从所述目标图像中提取所述多个目标标识；根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息；根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正。所述存储器33具体可以用于输入设备31输入的目标图像，以及处理器运行过程中产生的各种中间数据和结果数据。

在本实施方式中，所述输入设备具体可以是用户和计算机***之间进行信息交换的主要装置之一。所述输入设备可以包括键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、手写输入板、语音输入装置等；输入设备用于把原始数据和处理这些数的程序输入到计算机中。所述输入设备还可以获取接收其他模块、单元、设备传输过来的数据。所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述存储器具体可以是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。所述存储器包括很多层次，在数字***中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如RAM、FIFO等；在***中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。

在本实施方式中，该电子设备具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

本说申请实施方式中还提供了一种基于上述机械臂运动的校正方法的计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，在所述计算机程序指令被执行时实现：获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述机械臂包括多个运动臂和底座，所述目标图像包括多个目标标识，所述多个目标标识分别设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上；从所述目标图像中提取所述多个目标标识；根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息；根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正。

在本实施方式中，上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(RandomAccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。

在本实施方式中，该计算机存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

在一个具体实施场景示例中，应用本申请提供的机械臂运动的校正方法和装置对某包含多个运动臂的机械臂抓取待取物的运动进行校正。具体实施时过程，具体可以参阅图6所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置对机械臂抓取待取物的场景示意图，按照以下内容执行。

在本实施方式中，具体实施前，可以事先分别在机械臂的多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上设置唯一的平面标志(即目标标识)，具体设置时要保证平面标志的边与目标对象的轴线平行。

在本实施方式中，具体布设平面标志时可以参阅图7所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置之前在多个运动臂中的一个运动设置相应的目标标识的示意图。以在运动臂L2上布设平面标志M2为例。平面标志M2具体可以固定在运动臂L2上能被摄像头拍摄到的位置。其中，可以以M2的中心O2作为平面标志M2坐标系的原点。以运动臂的右侧端点OL2作为运动臂L2坐标系的原点。如图可知在布设平面标识M2时，需要使平面标志M2坐标系O2与运动臂L2坐标系OL2的坐标轴分别平行(即使得平面标志的边与目标对象的轴线平行)。按照相同的方法，分别将平面标志M1、M3、M4分别布设于待抓取物、运动臂L3、底座L1上。其中，上述平面标志的坐标系原点分别可以设为O1、O3、O4。

在本实施方式中，在布设完上述平面标志后，还需要将摄像头布设于机械臂以外的位置。具体的，可以将摄像头布设于工作平台的上方，如此，摄像头可以获取包括上述平面标志M1、M2、M3、M4的目标图像。其中，上述摄像头的坐标系的原点可以设为O5。

布设完上述平面标志和摄像头后可以参阅图8所示的在一个场景示例中应用本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置的流程示意图，按照以下步骤对机械臂抓取待抓取物的运动进行实时校正。

S1：通过摄像头获取视频流，并通过上述视频流，获取包含有平面标志M1、M2、M3、M4的目标图像。

S2：根据目标图像，进行标识物(即平面标志或目标标识)检测，确定标识物的ID(即建立目标标识与目标对象的对应关系)。

S3：根据标识物分别计算(基于底座的)旋转矩阵R和平移向量t。

S4：根据旋转矩阵R和平移向量t计算运动臂的位姿(即位姿信息)，进而确定机械臂的位姿。

S5：对机械臂的运动进行位姿校正(或矫正)。

在本实施方式中，可以根据标识物分别计算(基于底座的)旋转矩阵R和平移向量t，进而可以进一步确定出运动臂的位姿。具体的，以计算运动臂L2的位姿为例说明如何具体确定各个运动臂的位姿。具体可以包括以下内容。

S1：计算平面标志物M2坐标系O2相对于底座坐标系O4的旋转矩阵R4及平移向量t4。

具体实施时，可以计算出平面标志物M1、M2的坐标系O1、O2相对于摄像头坐标系O5旋转矩阵R1、R2及平移向量t1、t2。已知矩阵[R₁,t₁]即为平面标志物M1坐标系O1相对于摄像头坐标系O5的转换矩阵，求该矩阵的逆矩阵[R₁,t₁]^-1即为摄像头坐标系O5相对于平面标志物M1坐标系O1的转换矩阵。已知矩阵[R₂,t₂]即为平面标志物M2坐标系O2相对于摄像头坐标系O5的转换矩阵，则矩阵[R₂,t₂][R₁,t₁]^-1即为平面标志物M2坐标系O2相对于平面标志物M1坐标系O1的转换矩阵。

又由于机械臂的底座与平面标志物M1在工作平面上的位置相对固定，所以两个坐标系之间的转换关系为常量，即平面标志物M1坐标系O1相对于机械臂底座的坐标系O4的旋转矩阵R0与平移向量t0为定值。矩阵[R₀,t₀]为平面标志物M1坐标系O1相对于机械臂底座坐标系O4的转换矩阵，则平面标志物M2坐标系O2相对于机械臂底座的坐标系O4的转换矩阵可以表示为[R₂,t₂][R₁,t₁]^-1[R₀,t₀]。则该转换矩阵的前三列组成的矩阵即为平面标志物M2坐标系O2相对于机械臂底座的坐标系O4的旋转矩阵R4，第四列即为平移向量t4。

S2：根据旋转矩阵计算平面标志物M2坐标系O2相对于机械臂底座的坐标系O4的欧拉角。

具体实施时，由于任何一个旋转都可以表示为依次绕着三个旋转轴旋转三个角度，由平面标志物M2的坐标系O2相对于底座坐标系O4的旋转矩阵R3可以求得坐标系O2相对于坐标系O4的三个坐标轴X-Y-Z的旋转角θx、θy﹑θz，具体计算可以按照以下方式执行：

可以先单独绕一个坐标轴旋转θ角的旋转矩阵为：

具体的，可以记三个轴欧拉角的正弦和余弦函数分别为：sx、cx、sy、cy，如果依次绕x轴、y轴、z轴旋转，该变换的旋转矩阵可以表示为：

进而，可以设平面标志物M2坐标系O2相对于底座坐标系O4的旋转矩阵R4的i行j列元素为rij，根据旋转矩阵的表达式，利用三角函数可以推导出欧拉角的数值为：

进一步，由于平面标志M2固定在运动臂L2上且平面标志M2的坐标系O2与运动臂L2的坐标系OL2的坐标轴分别平行，以上过程已经计算出平面标志M2的坐标系O2相对于机械臂坐标系O4的三个坐标轴的欧拉角θx、θy﹑θz，所以运动臂L2的坐标系OL2相对于机械臂底座坐标系O4的三个坐标轴的欧拉角也为θx、θy﹑θz。因此，可以根据以上求得的平面标志M2的欧拉角度唯一确定运动臂L2在机械臂底座坐标系O4中的位姿，即为运动臂L2的当前位姿。

按照相似的方法可以计算得到运动臂L3的位姿。但是也可以根据运动臂L3和L2的相对关系，基于L2的位姿更加快速地确定L3的位姿。具体的，由于运动臂L3连接在运动臂L2上，以上过程已经计算出运动臂L2在机械臂底座坐标系O4下的位姿，只需要计算出运动臂L3在运动臂L2坐标系下的姿态，就可以确定运动臂L3在机械臂底座坐标系O4中的位姿。

具体实施时，可以先计算平面标志物M3坐标系O3相对于平面标志物M2坐标系O2的旋转矩阵R4及平移向量t4：其中，已知矩阵[R₂,t₂]即为平面标志物M2坐标系O2相对于摄像机坐标系O5的转换矩阵，求该矩阵的逆矩阵[R₂,t₂]^-1即为摄像机坐标系O5相对于平面标志物M2坐标系O2的转换矩阵。又由于矩阵[R₃,t₃]即为平面标志物M2坐标系O2相对于摄像机坐标系O5的转换矩阵，则矩阵[R₃,t₃][R₂,t₂]^-1即为平面标志物M3坐标系O3相对于平面标志物M2坐标系O2的转换矩阵。

与以上过程同理，可以算出平面标志M3的坐标系O3相对于平面标志M2的坐标系O2的三个坐标轴的欧拉角θx、θy﹑θz。已知平面标志M3的坐标系O3与运动臂L3的坐标系OL3的坐标轴分别平行，平面标志M2的坐标系O2与运动臂L2的坐标系OL2的坐标轴分别平行。所以，运动臂L2的坐标系OL2相对于运动臂L3的坐标系OL3的三个坐标轴的欧拉角也为θx、θy﹑θz。从而可以确定出各个运动臂基于机械臂底座的位姿信息。

在本实施方式中，在确定出各个运动臂相对于或者基于机械臂底座的位姿，即运动臂的坐标系相对于底座坐标系的欧拉角后，可以利用上述实时测得的当前位姿，即当前欧拉角对机械臂中各个运动臂具体执行过程进行实时矫正，从而能够较好地提高机械臂整体的执行精度，减小执行误差。

通过上述场景示例，验证了本申请实施方式提供的机械臂运动的校正方法和装置，由于通过事先在各个运动臂、底座、待抓取物上设置目标标识；再根据所获取的目标图像中的目标标识以及目标图像分别确定各个运动臂的位姿信息，进而可以根据各个运动臂的位姿信息，对机械臂运动进行针对性的校正，确实解决了现有方法中存在的校正机械臂运动成本高、效率低的技术问题，达到能够高效、精确地校正机械臂运动的技术效果。

尽管本申请内容中提到不同的具体实施方式，但是，本申请并不局限于必须是行业标准或实施例所描述的情况等，某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、处理、输出、判断方式等的实施例，仍然可以属于本申请的可选实施方案范围之内。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的实施方式包括这些变形和变化而不脱离本申请。

Claims (10)

1.一种机械臂运动的校正方法，其特征在于，包括：

获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述机械臂包括多个运动臂和底座，所述目标图像包括多个目标标识，所述多个目标标识分别设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上；

从所述目标图像中提取多个目标标识；

根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息；

根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，包括：

通过设置于预设位置处的摄像头获取所述机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述预设位置包括除机械臂以外的区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标标识为包括4个定位点的二维码图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述目标图像中提取所述多个目标标识，包括：

对所述目标图像进行四边形轮廓检测，以提取多个轮廓图像；

对所述多个轮廓图像分别进行平面射影变换，以获取所述多个目标标识的正视图；

根据所述多个目标标识的正视图，确定所述多个目标标识。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，包括：

根据所述多个目标标识，建立所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系；

根据所述目标图像、所述对应关系，分别确定多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量；

根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述多个目标标识，建立所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系，包括：

对所述多个目标标识分别进行旋转处理，得到多个旋转处理后的标识图像；

将所述多个旋转处理后的标识图像分别与标识数据库中的标识进行匹配，以确定所述多个目标标识与所述多个运动臂、底座、待抓取物的对应关系。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，包括：

根据所述多个运动臂中各个运动臂基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量；

根据所述底座基于摄像头的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于摄像头的旋转矩阵和平移向量，确定待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量；

根据所述多个运动臂中各个运动臂基于待抓取物的旋转矩阵和平移向量、所述待抓取物基于底座的旋转矩阵和平移向量，确定多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵；

根据所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的旋转矩阵，确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息包括：所述多个运动臂中各个运动臂基于底座的当前欧拉角。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正，包括：

将所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息与所述当前机械臂运动对应的运动路径进行比较，以确定多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差；

根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿偏差对所述多个运动臂中各个运动臂分别进行校正。

10.一种机械臂运动的校正装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取机械臂抓取待抓取物的目标图像，其中，所述机械臂包括多个运动臂和底座，所述目标图像包括多个目标标识，所述多个目标标识分别设于多个运动臂中的各个运动臂、底座和待抓取物上；

提取模块，用于从所述目标图像中提取所述多个目标标识；

确定模块，用于根据所述多个目标标识和所述目标图像，分别确定所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息；

校正模块，用于根据所述多个运动臂中各个运动臂的当前位姿信息，对当前机械臂运动进行校正。