CN110815189A - 基于混合现实的机器人快速示教***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于混合现实的机器人快速示教***及方法，该***包括实体工业机器人和混合现实眼镜，实体工业机器人包括机器人本体和机器人控制器，混合现实眼镜内建有3D虚拟机器人，混合现实眼镜与机器人控制器之间通讯连接。该方法包括：使用混合现实眼镜连续捕捉单手或双手的手部位置，并将其映射为虚拟机器人末端的位置和姿态；将虚拟机器人末端的位置和姿态数据输入机器人逆运动学算法，求解虚拟机器人的关节运动参数；混合现实眼镜利用关节运动参数，同步更新绘制虚拟机器人；将关节运动参数实时传给机器人控制器，使机器人本体产生同样的运动，从而完成示教。该***及方法有利于提升对机器人的示教速度，使用灵活方便。

Description

基于混合现实的机器人快速示教***及方法
技术领域
本发明涉及工业机器人示教领域，具体涉及一种基于混合现实的机器人快速示教***及方法。
背景技术
工业机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器等众多学科于一体的现代制造业重要的自动化装备。工业机器人广泛应用于柔性制造***（FMS）、自动化工厂（FA）等领域，是工业现代化、自动化程度的重要标志之一。随着工业机器人应用领域的不断延伸，其工作环境也越来越多样化，所要完成的任务也越来越复杂化，而用户对产品的质量、效率的追求越来越高。在这种形式下，机器人的编程方式、编程效率和质量显得越来越重要。降低编程的难度和工作量，提高编程效率，实现编程的自适应性，从而提高生产效率，是机器人编程技术发展的终极追求。传统的示教方式已经很难满足现代生产要求，迫切需要我们设计出新的示教方式。
混合现实技术（MR），是一种将虚拟的数据叠加到现实的环境当中，使得用户同时感知真实世界与虚拟世界，并允许用户与当前的场景进行实时交互的技术。混合现实技术是一种将真实世界的信息和虚拟世纪的信息相互叠加集成的技术。其根源可以追溯到现代计算机的诞生初期。早在1968年，哈佛电气工程的副教授萨瑟兰（Ivan Sutherland）即发明了一款名为达摩克利斯之剑（The Sword of Damocles）的设备，这是第一套AR***。首次提到增强现实（Augmented Reality）这个词是在Tom Caudell 和 David Mizell的论文中，用以描述将计算机的虚拟元素呈现在现实世界中的这一技术。1994年，虚拟现实技术首次于艺术上得到了发挥，艺术家Julie Martin设计出一种舞蹈——赛博空间之舞（Dancing inCyberspace），使得现实中的舞者与虚拟的内容进行着交互。而混合现实是虚拟现实与增强现实的结合体，是由“智能硬件之父”多伦多大学教授Steve Mann提出的介导现实，全称Mediated Reality。混合现实包含三个重要的特征：虚拟与现实的结合；实时互动；虚拟物体的注册。近年来，在科技领域、军事领域、教育领域、游戏领域等等都能看见混合现实的身影，尤其如今5G技术的发展，更将促进混合现实技术的高速增长。
随着计算机仿真技术、人机交互技术、虚拟现实技术和混合现实技术的出现，机器人离线示教、虚拟示教和混合现实示教方式得以发展。
混合现实示教是利用混合现实技术，在真实示教场景下对虚拟模型进行示教编程的离线示教方式。基于混合现实技术的机器人示教可以在现实环境中发挥了离线编程模型仿真的优势——减少停机的时间，不影响原任务的执行的同时进行下一任务的编程；使得操作者远离生产环境，避免操作环境对于操作者产生的潜在危险及操作者对于操作环境和机器人的损害；便于和CAD/CAM等***进行结合；便于调试及修改机器人运行程序；可以进行复杂任务的编写等，同时，基于混合现实技术的机器人示教也发挥了在线编程示教过程简单的优势。
公告号CN108161904A的专利提出一种基于增强现实的机器人在线示教***，包括示教操作器、方位跟踪传感器、虚拟机器人模型***、增强现实显示器以及一台计算机，通过操作示教器，控制及观察虚拟机器人运动从而实现在线示教。然而该发明所使用的设备繁多，同时在操作中手部也不能脱离示教器。
公告号CN108161882A的专利提出了一种基于增强现实的机器人示教再现方法，使用体感设备获取手势的位姿，增强现实设备实现示教轨迹再现，从而达到离线示教。然而该专利将语音作为精确示教过程中误差的优化，却明显加重了使用者的认知负担，同时在示教速度方面也存在明显的瓶颈。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于混合现实的机器人快速示教***及方法，该***及方法有利于提升对机器人的示教速度，使用灵活方便。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于混合现实的机器人快速示教***，包括一实体工业机器人和一混合现实眼镜，所述实体工业机器人包括一机器人本体和用于控制其运动的机器人控制器，所述机器人本体至少包括一个关节，所述混合现实眼镜内建有一与所述机器人本体相同的3D虚拟机器人，所述混合现实眼镜与所述机器人控制器之间通讯连接。
本发明还提供了一种采用如权利要求1所述***的机器人快速示教方法，包括以下步骤：
S1、使用混合现实眼镜连续捕捉单手或双手的手部位置；
S2、在混合现实眼镜中，把步骤S1获取的手部位置，映射为3D虚拟机器人末端的位置和姿态；
S3、将步骤S2获得的3D虚拟机器人末端的位置和姿态数据输入机器人逆运动学算法，求解3D虚拟机器人的关节运动参数；
S4、混合现实眼镜利用步骤S3求得的3D虚拟机器人的关节运动参数，同步更新绘制3D虚拟机器人；
S5、将步骤S3求得的关节运动参数实时传给机器人控制器，使机器人本体产生同样的运动，从而完成示教。
进一步地，所述步骤S1中，使用者在佩戴混合现实眼镜后，混合现实眼镜通过空间定位技术将3D虚拟机器人融合并呈现在混合现实环境中，通过光学式动作捕捉获取单手或双手手部三维空间的位置数据。
进一步地，所述步骤S2中，单手的手部位置对应变换为3D虚拟机器人末端的位置，双手的手部位置对应变换为3D虚拟机器人末端的位姿。
进一步地，单手或双手的手部位置通过相对位姿变换映射为3D虚拟机器人末端的位置和姿态，其映射算法为：
单手示教中，手部位置在三维空间内的相对变换对应于3D虚拟机器人末端坐标系原点的相对变换，其相邻时刻的微分平移变换矩阵T F 为：
(1)
其中，dx、dy和dz表示手部相对于参考坐标系x、y和z轴的微小量运动，S(d)定义为：
Figure 715675DEST_PATH_IMAGE004
(2)
其中，参数d表示使用者与3D虚拟机器人的距离，参数k为示教精度最大提升倍数，则由式(1)得到微分平移变换后3D虚拟机器人末端新的位姿矩阵T T_new 为：
Figure 105199DEST_PATH_IMAGE006
(3)
其中，T T_old 表示微分平移变换前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵；
双手示教中，其中一只手与单手示教中作用相同，其手部位置的相对变换对应于3D虚拟机器人末端坐标系原点的相对变换，另一只手对应于虚拟机器人末端Z轴方向上不同于原点的点，所述Z轴为3D虚拟机器人末端所握工具的有效方向，其微分转动对应的姿态变换矩阵：
(4)
其中，
Figure 534355DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 622396DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 718791DEST_PATH_IMAGE014
表示双手相对于参考坐标系x、y和z轴的微分转动，由式(4)得到微分旋转变换后3D虚拟机器人末端新的位姿矩阵T R_new 为：
Figure 307904DEST_PATH_IMAGE016
(5)
其中，T R_old 表示微分旋转变换前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵，结合式(1)中单手操作时的微分平移变换矩阵及式(4)中的姿态变换矩阵，求得双手示教时，即微分平移变换和微分旋转变换共同作用后3D虚拟机器人末端的完整位姿矩阵
Figure 507941DEST_PATH_IMAGE018
为：
Figure 330666DEST_PATH_IMAGE020
(6)
其中，
Figure 147312DEST_PATH_IMAGE022
为微分平移变换和微分旋转变换共同作用前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵。
进一步地，所述步骤S3中，在获取到每一个3D虚拟机器人末端的位姿后，通过机器人逆运动学算法求得3D虚拟机器人关节的转动角度，而3D虚拟机器人速度、加速度不受机器人本体关节速度、加速度的限制，由此即时响应使用者的手部快速运动。
进一步地，所述步骤S4中，混合现实眼镜基于求得的3D虚拟机器人的关节运动参数，通过机器人正运动学算法，同步更新绘制3D虚拟机器人及其末端经过的可视化运动轨迹。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：提供了一种基于混合现实的机器人快速示教***及方法，该***及方法在混合现实环境中提供了单手或双手指挥示教等更人性化的离线编程，充分发挥人的直觉作用进行操作，实现对机器人示教速度上的提升，具有很强的实用性和广阔的应用前景。
附图说明
图1是本发明实施例的***结构示意图。
图2是本发明实施例的示教流程图。
图3是本发明实施例中单/双手示教到关节运动的转换示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明提供一种基于混合现实的机器人快速示教***，如图1所示，包括一实体工业机器人和一混合现实眼镜1，所述实体工业机器人包括一机器人本体2和用于控制其运动的机器人控制器3，所述机器人本体2至少包括一个关节，所述混合现实眼镜1内建有一与所述机器人本体相同的3D虚拟机器人4，所述混合现实眼镜1与所述机器人控制器3之间通讯连接。
如图2所示，本发明还提供了基于上述***的一种基于混合现实的机器人快速示教方法，包括以下步骤：
S1、使用混合现实眼镜连续捕捉单手或双手的手部位置。其中，使用者在佩戴混合现实眼镜1后，混合现实眼镜1通过空间定位技术将3D虚拟机器人4融合并呈现在混合现实环境中，通过光学式动作捕捉获取单手或双手手部三维空间的位置数据。
S2、在混合现实眼镜中，把步骤S1获取的手部位置，映射为3D虚拟机器人末端的位置和姿态。其中，单手的手部位置对应变换为3D虚拟机器人末端的位置，双手的手部位置对应变换为3D虚拟机器人末端的位姿。在本实施例中，单手对应于图1中的右手，双手对应于图1中的左手及右手。
如图3所示，单手或双手的手部位置通过相对位姿变换映射为3D虚拟机器人末端的位置和姿态，其映射算法为：
单手示教中，手部位置在三维空间内的相对变换对应于3D虚拟机器人末端坐标系原点的相对变换，即，相邻两个时刻的手部位置依次为
Figure 946641DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 266764DEST_PATH_IMAGE026
，3D虚拟机器人末端坐标系原点对应
Figure 260390DEST_PATH_IMAGE028
时刻的位置为，则
Figure 980401DEST_PATH_IMAGE032
下一时刻的微分平移变换矩阵T F 为：
(1)
其中，dx、dy和dz表示手部相对于参考坐标系x、y和z轴的微小量运动，S(d)定义为：
Figure 370156DEST_PATH_IMAGE004
(2)
其中，参数d表示使用者与3D虚拟机器人的距离，参数k为示教精度最大提升倍数，则由式(1)得到微分平移变换后3D虚拟机器人末端新的位姿矩阵T T_new 为：
Figure 426974DEST_PATH_IMAGE006
(3)
其中，T T_old 表示微分平移变换前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵；
双手示教中，其中一只手与单手示教中作用相同，其手部位置的相对变换对应于3D虚拟机器人末端坐标系原点的相对变换，另一只手对应于虚拟机器人末端Z轴方向上不同于原点的点
Figure DEST_PATH_IMAGE034AA
（Z轴定义为3D虚拟机器人末端所握工具的有效方向），由方向向量与位姿矩阵的关系可得：
Figure DEST_PATH_IMAGE036A
其中，
Figure 617040DEST_PATH_IMAGE038
是绕参考坐标系的轴做纯旋转变换的姿态变换矩阵，即，
Figure 525718DEST_PATH_IMAGE044
表示方向向量
Figure 158956DEST_PATH_IMAGE046
的初始位置，则方向向量
Figure 839336DEST_PATH_IMAGE046
（单位向量）可表示虚拟机器人末端的姿态，即3D虚拟机器人末端的姿态，则若
Figure 844201DEST_PATH_IMAGE048
，手部姿态相邻两个时刻先后为
Figure 439393DEST_PATH_IMAGE050
、
Figure 125589DEST_PATH_IMAGE052
，可得：
Figure 519530DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 259078DEST_PATH_IMAGE056
、同
Figure 300295DEST_PATH_IMAGE038
类似，是相对参考坐标系的姿态变换矩阵，则该微分转动对应的姿态变换矩阵：
Figure 79901DEST_PATH_IMAGE008
(4)
其中，、
Figure 414596DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 504912DEST_PATH_IMAGE014
表示方向向量
Figure 483232DEST_PATH_IMAGE046
相对于参考坐标系x、y和z轴的微分转动，由式(4)得到微分旋转变换后3D虚拟机器人末端新的位姿矩阵T R_new 为：
Figure 236687DEST_PATH_IMAGE016
(5)
其中，T R_old 表示微分旋转变换前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵，结合式(1)中单手操作时的微分平移变换矩阵及式(4)中的姿态变换矩阵，求得双手示教时，即微分平移变换和微分旋转变换共同作用后3D虚拟机器人末端的完整位姿矩阵
Figure 198826DEST_PATH_IMAGE018
为：
Figure 561675DEST_PATH_IMAGE020
(6)
其中，为微分平移变换和微分旋转变换共同作用前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵。
S3、将步骤S2获得的3D虚拟机器人末端的位置和姿态数据输入机器人逆运动学算法，求解3D虚拟机器人的关节运动参数。
具体地，在获取到每一个3D虚拟机器人末端的位姿后，通过机器人逆运动学算法求得3D虚拟机器人关节的转动角度，而3D虚拟机器人速度、加速度不受机器人本体关节速度、加速度的限制，由此即时响应使用者的手部快速运动。
S4、混合现实眼镜利用步骤S3求得的3D虚拟机器人的关节运动参数，同步更新绘制3D虚拟机器人。
具体地，混合现实眼镜基于求得的3D虚拟机器人的关节运动参数，通过机器人正运动学算法，同步更新绘制3D虚拟机器人及其末端经过的可视化运动轨迹。
S5、将步骤S3求得的关节运动参数实时传给机器人控制器，使机器人本体产生同样的运动，从而完成示教。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于混合现实的机器人快速示教***，其特征在于，包括一实体工业机器人和一混合现实眼镜，所述实体工业机器人包括一机器人本体和用于控制其运动的机器人控制器，所述机器人本体至少包括一个关节，所述混合现实眼镜内建有一与所述机器人本体相同的3D虚拟机器人，所述混合现实眼镜与所述机器人控制器之间通讯连接。
2.一种采用如权利要求1所述***的机器人快速示教方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、使用混合现实眼镜连续捕捉单手或双手的手部位置；
S2、在混合现实眼镜中，把步骤S1获取的手部位置，映射为3D虚拟机器人末端的位置和姿态；
S3、将步骤S2获得的3D虚拟机器人末端的位置和姿态数据输入机器人逆运动学算法，求解3D虚拟机器人的关节运动参数；
S4、混合现实眼镜利用步骤S3求得的3D虚拟机器人的关节运动参数，同步更新绘制3D虚拟机器人；
S5、将步骤S3求得的关节运动参数传给机器人控制器，使机器人本体产生同样的运动，从而完成示教。
3.根据权利要求2所述的基于混合现实的机器人快速示教***与方法，其特征在于，所述步骤S1中，使用者在佩戴混合现实眼镜后，混合现实眼镜通过空间定位技术将3D虚拟机器人融合并呈现在混合现实环境中，通过光学式动作捕捉获取单手或双手手部三维空间的位置数据。
4.根据权利要求2所述的基于混合现实的机器人快速示教***与方法，其特征在于，所述步骤S2中，单手的手部位置对应变换为3D虚拟机器人末端的位置，双手的手部位置对应变换为3D虚拟机器人末端的位姿。
5.根据权利要求4所述的基于混合现实的机器人快速示教***与方法，其特征在于，单手或双手的手部位置通过相对位姿变换映射为3D虚拟机器人末端的位置和姿态，其映射算法为：
单手示教中，手部位置在三维空间内的相对变换对应于3D虚拟机器人末端坐标系原点的相对变换，其相邻时刻的微分平移变换矩阵T F 为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
(1)
其中，dx、dy和dz表示手部相对于参考坐标系x、y和z轴的微小量运动，S(d)定义为：
Figure 385891DEST_PATH_IMAGE002
(2)
其中，参数d表示使用者与3D虚拟机器人的距离，参数k为示教精度最大提升倍数，则由式(1)得到微分平移变换后3D虚拟机器人末端新的位姿矩阵T T_new 为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
(3)
其中，T T_old 表示微分平移变换前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵；
双手示教中，其中一只手与单手示教中作用相同，其手部位置的相对变换对应于3D虚拟机器人末端坐标系原点的相对变换，另一只手对应于虚拟机器人末端Z轴方向上不同于原点的点，所述Z轴为3D虚拟机器人末端所握工具的有效方向，其微分转动对应的姿态变换矩阵：
(4)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 364660DEST_PATH_IMAGE006
、表示双手相对于参考坐标系x、y和z轴的微分转动，由式(4)得到微分旋转变换后3D虚拟机器人末端新的位姿矩阵T R_new 为：
Figure 120388DEST_PATH_IMAGE008
(5)
其中，T R_old 表示微分旋转变换前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵，结合式(1)中单手操作时的微分平移变换矩阵及式(4)中的姿态变换矩阵，求得双手示教时，即微分平移变换和微分旋转变换共同作用后3D虚拟机器人末端的完整位姿矩阵为：
Figure 59394DEST_PATH_IMAGE010
(6)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为微分平移变换和微分旋转变换共同作用前3D虚拟机器人末端的位姿矩阵。
6.根据权利要求2所述的基于混合现实的机器人快速示教***与方法，其特征在于，所述步骤S3中，在获取到每一个3D虚拟机器人末端的位姿后，通过机器人逆运动学算法求得3D虚拟机器人关节的转动角度，而3D虚拟机器人速度、加速度不受机器人本体关节速度、加速度的限制，由此即时响应使用者的手部快速运动。
7.根据权利要求2所述的基于混合现实的机器人快速示教***与方法，其特征在于，所述步骤S4中，混合现实眼镜基于求得的3D虚拟机器人的关节运动参数，通过机器人正运动学算法，同步更新绘制3D虚拟机器人及其末端经过的可视化运动轨迹。
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