CN111421521A - 一种基于视觉的机器人示教方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视觉的机器人示教方法,基于示教手柄实现,包括以下步骤:A.对示教手柄的中心点O进行双目视觉***中的位置标定;B.手握示教手柄按示教期望轨迹进行移动,由双目视觉***采集示教手柄的四个小球在双目视觉坐标系c下的位置;C.对示教手柄进行位姿估计得到机器人运动轨迹;D.将得到的机器人运动轨迹传送给机器人,由机器人运行到给定的位置,实现示教手柄移动曲线轨迹的再现。本发明的示教方法可实现对复杂的曲线轨迹快速示教,大大减少编程的时间,提高了示教编程的效率。
Description
技术领域
本发明涉及机器人示教技术领域,特别涉及一种基于视觉的机器人示教方 法。
背景技术
示教编程是机器人的基本功能,传统的示教编程方式为工人操作示教器使 机器人沿着预先定义的某个虚拟的方向(坐标系的某个轴)移动或者旋转机器 人,要求操作人员对坐标系的方向熟悉;在对某个点进行示教编程时需要不断 地示教-观察-再示教不断重复,直到目标点。因此,传统的示教编程存在对操作 人员要求高、编程繁琐困难、效率低、难以示教复杂的曲线轨迹等诸多缺点。
发明内容
本发明的目的是克服上述背景技术中不足,提供一种基于视觉的机器人示 教方法,可快速地应用于负载曲线、姿态变化较大的曲线的示教,以达到工人 操作示教手柄在空间中示教三维曲线,机器人实时记录下示教轨迹的位置和姿 态,并能够再现该三维曲线。
为了达到上述的技术效果,本发明采取以下技术方案:
一种基于视觉的机器人示教方法,基于示教手柄实现,所述示教手柄上固 定有四个小球且其球心分别为Pa、Pb、Pc、Pd;
所述基于视觉的机器人示教方法包括以下步骤:
A.对示教手柄的中心点O进行双目视觉***(双目相机构成的视觉系 统)中的位置标定;
B.手握示教手柄按示教期望轨迹进行移动,由双目视觉***采集示教手 柄的四个小球在双目视觉坐标系c下的位置;
C.对示教手柄进行位姿估计得到机器人运动轨迹;
D.将得到的机器人运动轨迹传送给机器人,由机器人运行到给定的位 置,实现示教手柄移动曲线轨迹的再现。
进一步地,所述四个小球分别与示教手柄的四角固定连接,且Pa、Pb、Pc、 Pd中每两个点之间的距离不相等,在示教手柄上建立有手柄坐标系o,且该手 柄坐标系以示教手柄的中心点为原点,X轴方向与Pa Pc连线方向平行,Y轴方 向与Pa Pb连线方向平行,Z轴方向与Pa、Pb、Pc所在平面的垂线方向平行; 将Pa、Pb、Pc、Pd在手柄坐标系o下的位置分别记为oPa、oPb、oPc、oPd, 则:
进一步地,所述步骤A具体包括:
A1.将示教手柄固定在机器人的末端法兰盘上,移动机器人使示教手柄 位于双目视觉***的视觉范围内的点1,记录此时示教手柄的中心点O在机 器人基坐标系b下的位置bPr01,并记录此时四个小球的球心在双目视觉坐标 系c下的位置,分别为:cPa01、cPb01、cPc01、cPd01;
A2.移动机器人使示教手柄位于双目视觉***的视觉范围内的点2,记 录此时示教手柄的中心点O在机器人基坐标系b下的位置bPr02,并记录此时 四个小球的球心在双目视觉坐标系c下的位置,分别为:cPa02、cPb02、cPc02、 cPd02;
A3.移动机器人使示教手柄位于双目视觉***的视觉范围内的点3,记 录此时示教手柄的中心点O在机器人基坐标系b下的位置bPr03,并记录此时 四个小球的球心在双目视觉坐标系c下的位置,分别为:cPa03、cPb03、cPc03、 cPd03。
进一步地,所述点2及点3距离点1的距离应不小于预设阈值,且点1与 点2的连线与点2与点3的连线之间的夹角需满足预设角度范围。
进一步地,所述步骤B包括:
B1.将示教手柄从机器人上取下,手握示教手柄按示教期望轨迹进行移 动;
B2.双目视觉***每隔m秒即采集一次四个球心的位置且分别记为Pai、 Pbi、Pci、Pdi;其中,i表示采样周期,i=1,2,3......,记此时四个球心点在双 目视觉坐标系c下的位置如下:
进一步地,所述步骤C包括:
C1.设手柄坐标系o在双目视觉坐标系c下的位姿为:
px、py、pz、C、B、A均为待求解的变量,其中,C、B、A分别表示 绕双目视觉坐标系c的Z轴、Y轴、X轴旋转的角度,px、py、pz表示沿双 目视觉坐标系c的X、Y、Z轴平移的距离;
C2.已知Pa、Pb、Pc、Pd在手柄坐标系o下的位置分别为oPa、oPb、oPc、 oPd,根据坐标系变换规则,Pa、Pb、Pc、Pd在双目视觉坐标系c下的位 置为cPa、cPb、cPc、cPd,则:
C3.将公式(1)、(2)、(3)带入公式(4-1)到(4-4)可得到关于px、py、pz、 C、B、A的非线性表达式即(5-1)到(5-12)共12个等式:
F1=px+d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))-d1*cos(B)*cos(C)-xa=0 (5-1)
F2=py-d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d1*cos(B)*sin(C)-ya=0 (5-2)
F3=pz+d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)-za=0 (5-3)
F4=px+d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))+d1*cos(B)*cos(C)-xb=0 (5-4)
F5=py-d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))+d1*cos(B)*sin(C)-yb=0 (5-5)
F6=pz-d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)-zb=0 (5-6)
F7=px-d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))-d1*cos(B)*cos(C)-xc=0 (5-7)
F8=py+d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d1*cos(B)*sin(C)-yc=0 (5-8)
F9=pz+d1*sin(B)+d2*cos(B)*sin(A)-zc=0 (5-9)
F10=px-d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))+d3*(sin(A)*sin(C)+cos(A)*cos(C)*sin(B))+d1*cos(B)*cos(C)-xd=0 (5-10)
F11=py+d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d3*(cos(C)*sin(A)-cos(A)*sin(B)*sin(C))+d1*cos(B)*sin(C)-yd=0 (5-11)
F12=pz+d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)+d3*cos(A)*cos(B)-zd=0 (5-12)
C4.对上述12个方程组采用高斯-牛顿法求解得到由px、py、pz、C、B、 A六个待求解的变量构成的矢量X的值,其中,
X=[px py pz A B C]T;
按照上述方式得到用户坐标系u在机器人基坐标系b下的位置和姿态 为:
其中,n=unit(bPr01-bPr02);a=cross(unit(bPr01-bPr02),unit(bPr01-bPr03));
o=cross(a,o);p=bPr01;
C4.1.随机给定一组初值X=rand(1,6);
C4.3对F1到F12关于px、py、pz、C、B、A求偏导数,求雅克比矩阵J:
C4.4.计算步长dX:dX=(JT*J*)JT*dY;
C4.5.更新X的值:X=X-dX;
C4.6.判断范数norm(dX)是否小于eps,若小于则当前X值即所求的值,否 则,重复步骤C4.1至C4.5,其中,eps为定义的足够小的常数。
进一步地,所述步骤C9中具体是采用移动平均值法进行滤波。
本发明与现有技术相比,具有以下的有益效果:
本发明的基于视觉的机器人示教方法,克服了传统示教方式的一系列缺点, 可快速地应用于负载曲线、姿态变化较大的曲线的示教,以达到工人操作示教 手柄在空间中示教三维曲线,机器人实时记录下示教轨迹的位置和姿态,并能 够再现该三维曲线,实现对复杂的曲线轨迹快速示教,大大减少编程的时间, 提高了示教编程的效率。
附图说明
图1是本发明的一个实施例中的示教手柄的示意图。
图2是本发明的一个实施例中滤波前后得到的轨迹效果示意图。
具体实施方式
下面结合本发明的实施例对本发明作进一步的阐述和说明。
实施例:
实施例一:
一种基于视觉的机器人示教方法,基于示教手柄实现,具体的,如图1所 示为本实施例的示教手柄示意,在示教手柄上固定有四个大小相同的小球,四 个小球分别与示教手柄的四角固定连接,记四个小球的球心分别为Pa、Pb、Pc、 Pd,且Pa、Pb、Pc、Pd中每两个点之间的距离不相等。
具体的,在示教过程中,需保证四个小球的球心均位于双目视觉***(双 目相机构成的视觉***)的视觉范围内,由双目视觉***对四个小球的球心位 置进行实时识别。
具体的,在示教手柄上建立有手柄坐标系o,且该手柄坐标系以示教手柄的 底座的中心点为原点,X轴方向与Pa Pc连线方向平行,即X轴方向平行于 Y轴方向与PaPb连线方向平行,即Y轴方向平行于Z轴根据右手法则可 得到,具体为Z轴方向与Pa、Pb、Pc所在平面的垂线方向平行。
将Pa、Pb、Pc、Pd在手柄坐标系o下的位置分别记为oPa、oPb、oPc、oPd, 则:
具体的,本实施例的基于视觉的机器人示教方法包括以下步骤:
步骤1.进行手眼标定,即对示教手柄的中心点O进行双目视觉***(双目 相机构成的视觉***)中的位置标定。
具体包括:
步骤1.1.将示教手柄固定在机器人的末端法兰盘上,移动机器人使示教手柄 位于双目视觉***的视觉范围内的点1,记录此时示教手柄的中心点O在机器 人基坐标系b下的位置bPr01,并记录此时四个小球的球心在双目视觉坐标系c下 的位置,分别为:cPa01、cPb01、cPc01、cPd01。
步骤1.2.移动机器人使示教手柄位于双目视觉***的视觉范围内的点2, 记录此时示教手柄的中心点O在机器人基坐标系b下的位置bPr02,并记录此时 四个小球的球心在双目视觉坐标系c下的位置,分别为:cPa02、cPb02、cPc02、cPd02。
步骤1.3.移动机器人使示教手柄位于双目视觉***的视觉范围内的点3, 记录此时示教手柄的中心点O在机器人基坐标系b下的位置bPr03,并记录此时 四个小球的球心在双目视觉坐标系c下的位置,分别为:cPa03、cPb03、cPc03、cPd03。
具体的,上述点2及点3距离点1的距离应尽量大,即点2及点3应距离 点1尽量远,且点1与点2的连线与点2与点3的连线之间的夹角需尽量为90°。
步骤2.手握示教手柄按示教期望轨迹进行移动,由双目视觉***采集示教 手柄的四个小球在双目视觉坐标系c下的位置。
具体包括:
步骤2.1.将示教手柄从机器人上取下,手握示教手柄按示教期望轨迹进行移 动。
步骤2.2.双目视觉***每隔10ms(本实施例中设定为间隔10ms,实际中 可根据具体情况设定为其他时间)即采集一次四个球心的位置且分别记为Pai、 Pbi、Pci、Pdi;其中,i表示采样周期(一个采样周期为10ms),i=1,2,3......,记 此时四个球心点在双目视觉坐标系c下的位置如下:
步骤3.对示教手柄进行位姿估计得到机器人运动轨迹;具体包括:
步骤3.1.设手柄坐标系o在双目视觉坐标系c下的位姿为:
px、py、pz、C、B、A均为待求解的变量,从双目视觉坐标系c变换至手 柄坐标系o需沿着双目视觉坐标系c进行三次平移和三次旋转,其中,C、B、A 分别表示绕双目视觉坐标系c的Z轴、Y轴、X轴旋转的角度,px、py、pz表示 沿双目视觉坐标系c的X、Y、Z轴平移的距离;
步骤3.2.已知Pa、Pb、Pc、Pd在手柄坐标系o下的位置分别为oPa、oPb、 oPc、oPd,根据坐标系变换规则,Pa、Pb、Pc、Pd在双目视觉坐标系c下的 位置为cPa、cPb、cPc、cPd,则:
步骤3.3.将公式(1)、(2)、(3)带入公式(4-1)到(4-4)可得到(5-1)到(5-12)共 12个等式:
F1=px+d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))-d1*cos(B)*cos(C)-xa=0 (5-1)
F2=py-d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d1*cos(B)*sin(C)-ya=0 (5-2)
F3=pz+d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)-za=0 (5-3)
F4=px+d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))+d1*cos(B)*cos(C)-xb=0 (5-4)
F5=py-d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))+d1*cos(B)*sin(C)-yb=0 (5-5)
F6=pz-d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)-zb=0 (5-6)
F7=px-d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))-d1*cos(B)*cos(C)-xc=0 (5-7)
F8=py+d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d1*cos(B)*sin(C)-yc=0 (5-8)
F9=pz+d1*sin(B)+d2*cos(B)*sin(A)-zc=0 (5-9)
F10=px-d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))+d3*(sin(A)*sin(C)+cos(A)*cos(C)*sin(B))+d1*cos(B)*cos(C)-xd=0 (5-10)
F11=py+d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d3*(cos(C)*sin(A)-cos(A)*sin(B)*sin(C))+d1*cos(B)*sin(C)-yd=0 (5-11)
F12=pz+d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)+d3*cos(A)*cos(B)-zd=0 (5-12)
上述12方程是关于px、py、pz、C、B、A的非线性表达式,由于变量的 数目为6,方程组数目为12,方程组数目大于变量数目,可实现求解。
步骤3.4.对上述12个方程组采用高斯-牛顿法求解得到由px、py、pz、C、 B、A六个待求解的变量构成的矢量X的值,其中,
X=[px py pz A B C]T。
具体求解方法如下:
步骤3.4.1.随机给定一组初值X=rand(1,6);
步骤3.4.3对F1到F12关于px、py、pz、C、B、A求偏导数,求雅克比矩阵J:
步骤3.4.4.计算步长dX:dX=(JT*J*)JT*dY;
步骤3.4.5.更新X的值:X=X-dX;
步骤3.4.6.判断范数norm(dX)(即dX中6个元素的平方和,再开根号)是否 小于eps,若小于则当前X值即所求的值,否则,重复步骤3.4.1至3.4.5,其 中,eps为用户定义的足够小的常数,如1e-12。
按照上述方式得到用户坐标系u在机器人基坐标系b下的位置和姿态:
具体的,本实施例中采用移动平均值法进行滤波,方法如下:
具体的,本实施例中,机器人再现的示教手柄移动曲线轨迹效果图如图2 所示。
综上可知,本发明的基于视觉的机器人示教方法,根据双目视觉识别到手 柄靶球4个球心的位置,采用高斯牛顿迭代方法求解出手柄的位置和姿态,通 过坐标变换得到了手柄在机器人坐标系下的位姿(滤波前),然后再经过滤波器 对位置和姿态滤波,即可得到的光滑位置曲线(滤波后),因此,本发明的技术 方案可对复杂的曲线轨迹快速示教,大大减少编程的时间,提高了示教编程的 效率。
可以理解的是,以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例 性实施方式,然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言, 在不脱离本发明的精神和实质的情况下,可以做出各种变型和改进,这些变型 和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于视觉的机器人示教方法,其特征在于,基于示教手柄实现,所述示教手柄上固定有四个小球且其球心分别为Pa、Pb、Pc、Pd;
所述基于视觉的机器人示教方法包括以下步骤:
A.对示教手柄的中心点O进行双目视觉***中的位置标定;
B.手握示教手柄按示教期望轨迹进行移动,由双目视觉***采集示教手柄的四个小球在双目视觉坐标系c下的位置;
C.对示教手柄进行位姿估计得到机器人运动轨迹;
D.将得到的机器人运动轨迹传送给机器人,由机器人运行到给定的位置,实现示教手柄移动曲线轨迹的再现。
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉的机器人示教方法,其特征在于,所述步骤A具体包括:
A1.将示教手柄固定在机器人的末端法兰盘上,移动机器人使示教手柄位于双目视觉***的视觉范围内的点1,记录此时示教手柄的中心点O在机器人基坐标系b下的位置bPr01,并记录此时四个小球的球心在双目视觉坐标系c下的位置,分别为:cPa01、cPb01、cPc01、cPd01;
A2.移动机器人使示教手柄位于双目视觉***的视觉范围内的点2,记录此时示教手柄的中心点O在机器人基坐标系b下的位置bPr02,并记录此时四个小球的球心在双目视觉坐标系c下的位置,分别为:cPa02、cPb02、cPc02、cPd02;
A3.移动机器人使示教手柄位于双目视觉***的视觉范围内的点3,记录此时示教手柄的中心点O在机器人基坐标系b下的位置bPr03,并记录此时四个小球的球心在双目视觉坐标系c下的位置,分别为:cPa03、cPb03、cPc03、cPd03。
4.根据权利要求3所述的一种基于视觉的机器人示教方法,其特征在于,所述点2及点3距离点1的距离应不小于预设阈值,且点1与点2的连线与点2与点3的连线之间的夹角需满足预设角度范围。
6.根据权利要求5所述的一种基于视觉的机器人示教方法,其特征在于,所述步骤C包括:
C1.设手柄坐标系o在双目视觉坐标系c下的位姿为:
px、py、pz、C、B、A均为待求解的变量,其中,C、B、A分别表示绕双目视觉坐标系c的Z轴、Y轴、X轴旋转的角度,px、py、pz表示沿双目视觉坐标系c的X、Y、Z轴平移的距离;
C2.已知Pa、Pb、Pc、Pd在手柄坐标系o下的位置分别为oPa、oPb、oPc、oPd,根据坐标系变换规则,Pa、Pb、Pc、Pd在双目视觉坐标系c下的位置为cPa、cPb、cPc、cPd,则:
C3.将公式(1)、(2)、(3)带入公式(4-1)到(4-4)可得到关于px、py、pz、C、B、A的非线性表达式即(5-1)到(5-12)共12个等式:
F1=px+d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))-d1*cos(B)*cos(C)-xa=0 (5-1)
F2=py-d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d1*cos(B)*sin(C)-ya=0 (5-2)
F3=pz+d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)-za=0 (5-3)
F4=px+d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))+d1*cos(B)*cos(C)-xb=0 (5-4)
F5=py-d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))+d1*cos(B)*sin(C)-yb=0 (5-5)
F6=pz-d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)-zb=0 (5-6)
F7=px-d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))-d1*cos(B)*cos(C)-xc=0 (5-7)
F8=py+d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d1*cos(B)*sin(C)-yc=0 (5-8)
F9=pz+d1*sin(B)+d2*cos(B)*sin(A)-zc=0 (5-9)
F10=px-d2*(cos(A)*sin(C)-cos(C)*sin(A)*sin(B))+d3*(sin(A)*sin(C)+cos(A)*cos(C)*sin(B))+d1*cos(B)*cos(C)-xd=0 (5-10)
F11=py+d2*(cos(A)*cos(C)+sin(A)*sin(B)*sin(C))-d3*(cos(C)*sin(A)-cos(A)*sin(B)*sin(C))+d1*cos(B)*sin(C)-yd=0 (5-11)
F12=pz+d1*sin(B)-d2*cos(B)*sin(A)+d3*cos(A)*cos(B)-zd=0 (5-12)
C4.对上述12个方程组采用高斯-牛顿法求解得到由px、py、pz、C、B、A六个待求解的变量构成的矢量X的值,其中,
X=[px py pz A B C]T;
按照上述方式得到用户坐标系u在机器人基坐标系b下的位置和姿态为:
其中,n=unit(bPr01-bPr02);a=cross(unit(bPr01-bPr02),unit(bPr01-bPr03));
o=cross(a,o);p=bPr01;
8.根据权利要求6所述的一种基于视觉的机器人示教方法,其特征在于,所述步骤C9中具体是采用移动平均值法进行滤波。
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CN202010015094.5A Active CN111421521B (zh) | 2020-01-07 | 2020-01-07 | 一种基于视觉的机器人示教方法 |
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Citations (4)
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WO2015090324A1 (en) * | 2013-12-17 | 2015-06-25 | Syddansk Universitet | Device for dynamic switching of robot control points |
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CN108127669A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-06-08 | 华南理工大学 | 一种基于动作融合的机器人示教***及实施方法 |
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2020
- 2020-01-07 CN CN202010015094.5A patent/CN111421521B/zh active Active
Patent Citations (4)
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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应再恩等: "基于视觉跟踪的机器人复杂轨迹模拟再现", 《机械设计与研究》 * |
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CN111421521B (zh) | 2021-02-12 |
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