CN111452048A - 多机器人相对空间位置关系的标定方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多机器人相对空间位置关系的标定方法和装置，通过对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定以获得每个3D传感器相对于对应机器人末端的位置转换关系，并通过每个机器人上的3D传感器采集放置在多机器人的共同工作空间内的标定物的3D点云数据，以获取标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，同时在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，这样通过改变标定物在多机器人的共同工作空间内的位置，获得多组测量位置坐标，从而根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系，实现对多机器人空间位置关系的准确标定。

Description

多机器人相对空间位置关系的标定方法和装置

技术领域

本发明涉及工业机器人技术领域，尤其涉及一种多机器人相对空间位置关系的标定方法、一种计算机可读存储介质、一种多机器人相对空间位置关系的标定装置以及一种多机器人***。

背景技术

工业机器人的应用不断扩展至各个行业，在某些应用中需要计算工件的尺寸，或者需要协同完成其他工作，而工件的尺寸可能相当大或者机器人工作空间相当大，如工件尺寸达到10m*3m*1m，目前还没有相应的视觉装置可以拍摄如此大的视觉范围。这时，一般在各个机器人末端都配备视觉传感器，每个视觉传感器拍摄工件的一部分，通过机器人的相对位置关系，从而将视觉传感器采集的数据转换至同一个坐标系下，即可计算工件尺寸或者完成其他计算任务，这个过程关键在于对多机器人空间位置关系进行标定。

相关技术中，对多机器人空间位置关系进行标定时，通常在某一个机器人上安装3D传感器，其他机器人上安装标定物，通过3D传感器作为中间坐标系完成标定。但是，该标定方法主要存在以下缺点：

(1)该标定方法完成多机器人中一对机器人的标定时采集数据的次数就比较多，当多机器人***中机器人数量较多时，采集数据将非常耗时，计算量大。

(2)当机器人之间距离相当大时，该标定方法可能会超出3D传感器的测量范围，不能完成标定任务。

(3)该标定方法需要制作多个标定物，随着需要标定的机器人数量的增加需要同步增加标准标定物，标准标定物的制作周期比较长，同时也会导致成本上升，因此不利于实际工程操作。

(4)在实际标定时，为了携带3D传感器在不同姿态拍摄标定物，需要机器人在末端坐标系各轴都有旋转变化才能保证标定物在传感器视野范围内，因此对于非6轴机器人实际操作非常困难，基本上无法完成标定工作。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述技术存在的缺点、不足，本发明提供一种多机器人相对空间位置关系的标定方法和标定装置，充分利用每个机器人末端的3D传感器，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，不仅能够消除人为因素带来的标定误差，还适用于任何类型的机器人，更是无需制作太多的标定物，大大降低成本。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

第一方面，本发明实施例提供了一种多机器人相对空间位置关系的标定方法，其中，每个机器人末端设置有3D传感器，所述标定方法包括以下步骤：S1，对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系；S2，通过每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据，以获取所述标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，其中，所述标定物位于多机器人的共同工作空间内且位置保持不变；S3，改变所述标定物在所述多机器人的共同工作空间内的位置，重复执行步骤S2，以获得多组测量位置坐标，其中，每组测量位置坐标包括所述标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标和每个机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标；S4，根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系。

本发明实施例提出的多机器人相对空间位置关系的标定方法，充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，这样先对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系，然后通过每个机器人上的3D传感器采集放置在多机器人的共同工作空间内的标定物的3D点云数据，以获取标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，从而获得一组测量位置坐标，接着改变标定物在多机器人的共同工作空间内的位置，重复执行上述测量步骤，能够获得多组测量位置坐标，最后根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，提高了普适性。

可选地，根据本发明的一个实施例，步骤S1包括：通过控制每个机器人上的3D传感器进行移动，以从不同角度采集所述标定物的3D点云数据，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn，其中，n＝1、2、3、…、K，K为多机器人的数量；根据每个机器人上的3D传感器采集的3D点云数据获取所述标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln；根据所述标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln、每个机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn计算每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn。

可选地，根据本发明的一个实施例，每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn根据以下公式计算得到：

X_Bn＝X_Rn*X_Sn*X_ln

其中，X_Bn为所述标定物在相应机器人基坐标系中的标定位置坐标。

可选地，根据本发明的一个实施例，所述多机器人中任意两个机器人之间的相对空间位置关系根据以下公式计算得到：

X_Bb*X_S2*X_lb＝X_RaRb*X_BaX_S1*X_la

其中，X_RaRb为第一机器人与第二机器人之间的相对空间位置关系，X_Ba为第一机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_Bb为第二机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_S1为所述第一机器人上的3D传感器相对于第一机器人末端的位置转换关系，X_S2为所述第二机器人上的3D传感器相对于第二机器人末端的位置转换关系，X_la为所述标定物在第一机器人上的3D传感器中的测量位置坐标，X_lb为所述标定物在第二机器人上的3D传感器中的测量位置坐标。

第二方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有多机器人相对空间位置关系的标定程序，该标定程序被处理器执行时实现如上所述的多机器人相对空间位置关系的标定方法。

本发明实施例提出的计算机可读存储介质，存储的多机器人相对空间位置关系的标定程序被处理器执行时，充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，提高了普适性。

第三方面，本发明实施例提供一种多机器人***，包括多机器人和每个机器人末端设置的3D传感器，所述多机器人***还包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的多机器人相对空间位置关系的标定程序，所述处理器执行所述标定程序时，实现如上所述的多机器人相对空间位置关系的标定方法。

本发明实施例提出的多机器人***，通过处理器执行多机器人相对空间位置关系的标定程序时，能够充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，提高了普适性。

第四方面，本发明实施例提供了一种多机器人相对空间位置关系的标定装置，其中，每个机器人末端设置有3D传感器，所述标定装置包括：手眼标定模块，用于对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系；测量模块，用于在标定物处于不同位置时通过每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据，以获取所述标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，以便获得多组测量位置坐标，其中，每组测量位置坐标包括所述标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标和每个机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，所述标定物在多机器人的共同工作空间内进行位置变化；计算模块，用于根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系。

本发明实施例提出的多机器人相对空间位置关系的标定装置，充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，这样先通过手眼标定模块对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系，然后测量模块通过每个机器人上的3D传感器采集放置在多机器人的共同工作空间内的标定物的3D点云数据，以获取标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，从而获得一组测量位置坐标，以及通过改变标定物在多机器人的共同工作空间内的位置，测量模块能够获得多组测量位置坐标，从而计算模块根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，提高了普适性。

可选地，根据本发明的一个实施例，所述手眼标定模块进一步用于，通过控制每个机器人上的3D传感器进行移动，以从不同角度采集所述标定物的3D点云数据，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn，其中，n＝1、2、3、…、K，K为多机器人的数量；根据每个机器人上的3D传感器采集的3D点云数据获取所述标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln；根据所述标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln、每个机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn计算每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn。

可选地，根据本发明的一个实施例，每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn根据以下公式计算得到：

X_Bn＝X_Rn*X_Sn*X_ln

其中，X_Bn为所述标定物在相应机器人基坐标系中的标定位置坐标。

可选地，根据本发明的一个实施例，所述多机器人中任意两个机器人之间的相对空间位置关系根据以下公式计算得到：

X_Bb*X_S2*X_lb＝X_RaRb*X_BaX_S1*X_la

其中，X_RaRb为第一机器人与第二机器人之间的相对空间位置关系，X_Ba为第一机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_Bb为第二机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_S1为所述第一机器人上的3D传感器相对于第一机器人末端的位置转换关系，X_S2为所述第二机器人上的3D传感器相对于第二机器人末端的位置转换关系，X_la为所述标定物在第一机器人上的3D传感器中的测量位置坐标，X_lb为所述标定物在第二机器人上的3D传感器中的测量位置坐标。

(三)有益效果

本发明的有益效果是：本发明的多机器人相对空间位置关系的标定方法和标定装置，充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，相对现有技术而言，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，提高了普适性。

附图说明

图1为根据本发明实施例的多机器人相对空间位置关系的标定方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的多机器人***的示意图；

图3为根据本发明实施例的多机器人相对空间位置关系的标定装置的方框示意图。

具体实施方式

为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。

本发明实施例提出的多机器人相对空间位置关系的标定方法和标定装置，充分利用每个机器人末端的3D传感器，通过对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系，并通过每个机器人上的3D传感器采集放置在多机器人的共同工作空间内的标定物的3D点云数据，以获取标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，同时在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，这样通过改变标定物在多机器人的共同工作空间内的位置，能够获得多组测量位置坐标，从而根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，不仅能够消除人为因素带来的标定误差，还适用于任何类型的机器人，更是无需制作太多的标定物，大大降低成本。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更清楚、透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

下面就参照附图来描述本发明实施例提出的多机器人相对空间位置关系的标定方法和多机器人相对空间位置关系的标定装置。

图1为根据本发明实施例的多机器人相对空间位置关系的标定方法的流程图。图2为根据本发明一个实施例的多机器人***的示意图。

其中，多机器人***可包括两个以上机器人，每个机器人末端设置有3D传感器。在本发明的实施例中，3D传感器可以是各种结构类型的3D传感器，例如单相机单激光器组成的3D传感器、双相机单投影仪的3D传感器、双相机单激光器的3D传感器等。

可选地，在本发明的一个实施例中，如图2所示，多机器人***包括3个机器人，即1号机器人、2号机器人和3号机器人，并且，1号机器人末端安装1号3D传感器，2号机器人末端安装2号3D传感器，3号机器人末端安装3号3D传感器。

如图1所示，该多机器人相对空间位置关系的标定方法包括以下步骤：

S1，对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系。

也就是说，分别对各个3D传感器完成手眼标定，从而得到各3D传感器相对于其自身所在机器人末端的位置转换关系。

可选地，根据本发明的一个实施例，步骤S1包括：

S11，通过控制每个机器人上的3D传感器进行移动，以从不同角度采集标定物的3D点云数据，并在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn，其中，n＝1、2、3、…、K，K为多机器人的数量。

其中，标定物可以是标准的标定球。

具体地，可在多机器人的共同工作空间内放置一个半径为50mm的标定球，然后移动每个机器人上的3D传感器从不同的位置拍摄标定球，从而得到标定球的3D点云数据，并在3D传感器采集标定球的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn。

S12，根据每个机器人上的3D传感器采集的3D点云数据获取标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln。

可选地，可根据每个机器人上的3D传感器采集的3D点云数据拟合标定球的球心在每个3D传感器中的标定位置坐标X_ln。

S13，根据标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln、每个机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn计算每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn。

可选地，作为一个实施例，每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn根据以下公式计算得到：

X_Bn＝X_Rn*X_Sn*X_ln

其中，X_Bn为标定物在相应机器人基坐标系中的标定位置坐标。

具体地，下面以三个机器人为例，对上述每个机器人上的3D传感器进行手眼标定的过程进行说明。

首先，标定1号3D传感器相对于1号机器人末端的位置转换关系。其中，1号3D传感器在1号机器人末端坐标系中的位置关系，记为X_S1，包括旋转向量记为R_S1和平移向量记为T_S1。移动1号3D传感器从不同的位置拍摄标定球，标定球的球心在1号3D传感器中的位置记为X_l1，这样各变量之间满足如下关系：

X_B1＝X_R1*X_S1*X_l1

其中，X_S1＝R_S1+T_S1，X_R1为1号3D传感器采集数据时1号机器人末端在1号机器人基坐标系中的位置，X_B1为标定球的球心在1号机器人基坐标系中的位置，移动1号机器人从至少6个不同的角度拍摄标定球，从而得到多个方程，联立多个方程即可求得X_S1。

其次，标定2号3D传感器相对于2号机器人末端的位置转换关系。其中，2号3D传感器在2号机器人末端坐标系中的位置关系，记为X_S2，包括旋转向量记为R_S2和平移向量记为T_S2。移动2号3D传感器从不同的位置拍摄标定球，标定球的球心在2号3D传感器中的位置记为X_l2，这样各变量之间满足如下关系：

X_B2＝X_R2*X_S2*X_l2

其中，X_S2＝R_S2+T_S2，X_R2为2号3D传感器采集数据时2号机器人末端在2号机器人基坐标系中的位置，X_B2为标定球的球心在2号机器人基坐标系中的位置，移动2号机器人从至少6个不同的角度拍摄标定球，从而得到多个方程，联立多个方程即可求得X_S2。

再次，标定3号3D传感器相对于3号机器人末端的位置转换关系。其中，3号3D传感器在3号机器人末端坐标系中的位置关系，记为X_S3，包括旋转向量记为R_S3和平移向量记为T_S3。移动3号3D传感器从不同的位置拍摄标定球，标定球的球心在3号3D传感器中的位置记为X_l3，这样各变量之间满足如下关系：

X_B3＝X_R3*X_S3*X_l3

其中，X_S3＝R_S3+T_S3，X_R3为3号3D传感器采集数据时3号机器人末端在3号机器人基坐标系中的位置，X_B3为标定球的球心在3号机器人基坐标系中的位置，移动3号机器人从至少6个不同的角度拍摄标定球，从而得到多个方程，联立多个方程即可求得X_S3。

因此，在本发明的实施例中，通过对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，能够获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn。

S2，通过每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据，以获取标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，其中，标定物位于多机器人的共同工作空间内且位置保持不变。

S3，改变标定物在多机器人的共同工作空间内的位置，重复执行步骤S2，以获得多组测量位置坐标，其中，每组测量位置坐标包括标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标和每个机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标。

即言，在多机器人的共同工作空间内放置标定球，其中，放置位置应便于各机器人操作，例如，对于SCARA机器人，标定球可以放置在机器人法兰下方即可，非常便于操作。

手动操作每一个机器人使得标定球位于每个机器人末端的3D传感器的视野范围内，利用每个机器人上的3D传感器拍摄标定球以获得球面点云数据，拟合球心，从而得到标定球在每个3D传感器中的测量位置坐标，同时获取每个机器人末端在其机器人基坐标系中的测量位置坐标，在此过程中，保持标定球的位置不变。

其中，球面点云数据是由3D传感器直接输出的，拟合球心的方法可以利用最小二乘法，这是本领域的常见拟合技术，在此不再详细赘述。

改变标定球在多机器人的共同工作空间内的位置，重复至少两次，即每改变标定球的位置一次，就可获得一组测量位置坐标，从而可获得至少两组测量位置坐标。需要说明的是，标定球每次不能放在同一个位置。

具体地，下面以三个机器人为例，对通过上述每个机器人上的3D传感器获得多组测量位置坐标的过程进行说明。

将标定球放置在3个机器人共同工作空间内的机器人法兰下方位置，移动1号机器人使得标定球位于1号3D传感器的视野范围内，触发1号3D传感器拍摄标定球球面以获得3D点云数据，通过3D点云数据拟合球心并记录，即标定球在1号3D传感器中的测量位置坐标，记为X_l4，同时记录当前1号机器人末端在1号机器人基坐标系中的测量位置坐标，记为X_B4；保持标定球位置不变，移动2号机器人使得标定球位于2号3D传感器的视野范围内，触发2号3D传感器拍摄标定球球面以获得3D点云数据，通过3D点云数据拟合球心并记录，即标定球在2号3D传感器中的测量位置坐标，记为X_l5，同时记录当前2号机器人末端在2号机器人基坐标系中的测量位置坐标，记为X_B5；保持标定球位置不变，移动3号机器人使得标定球位于3号3D传感器的视野范围内，触发3号3D传感器拍摄标定球球面以获得3D点云数据，通过3D点云数据拟合球心并记录，即标定球在3号3D传感器中的测量位置坐标，记为X_l6，同时记录当前3号机器人末端在3号机器人基坐标系中的测量位置坐标，记为X_B6。并且，可将X_l4，X_B4，X_l5，X_B5，X_l6，X_B6作为一组测量位置坐标。

在3个机器人的共同工作空间内移动标定球，更换标定球的位置，重复上述步骤至少3次，例如可操作6次，从而得到6组测量位置坐标。

S4，根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系。

可选地，作为一个实施例，多机器人中任意两个机器人之间的相对空间位置关系根据以下公式计算得到：

X_Bb*X_S2*X_lb＝X_RaRb*X_BaX_S1*X_la

其中，X_RaRb为第一机器人与第二机器人之间的相对空间位置关系，X_Ba为第一机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_Bb为第二机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_S1为所述第一机器人上的3D传感器相对于第一机器人末端的位置转换关系，X_S2为所述第二机器人上的3D传感器相对于第二机器人末端的位置转换关系，X_la为所述标定物在第一机器人上的3D传感器中的测量位置坐标，X_lb为所述标定物在第二机器人上的3D传感器中的测量位置坐标。

具体地，当多机器人为3个机器人时，计算3个机器人的相对空间位置关系如下：

设1、2号机器人之间的空间位置关系为X_R1R2，1、3号机器人之间的空间位置关系为X_R1R3，2、3号机器人之间的空间位置关系为X_R2R3，则X_R1R2、X_R1R3和X_R2R3满足足如下关系：

X_B5*X_S2*X_l5＝X_R1R2*X_B4X_S1*X_l4；

X_B6*X_S3*X_l6＝X_R1R3*X_B4X_S1*X_l4；

X_B6*X_S3*X_l6＝X_R2R3*X_B5X_S2*X_l5。

其中，上述第一个方程只有X_R1R2为未知变量，第二个方程只有X_R1R3为未知变量，第三个方程只有X_R2R3为未知变量，利用6次操作获得的6组测量位置坐标数据建立方程组即可求得。

需要说明的是，以三个机器人为例，上述公式X_B1＝X_R1*X_S1*X_l1、X_B2＝X_R2*X_S2*X_l2和X_B3＝X_R3*X_S3*X_l3均为相同形式。其中，以X_B1＝X_R1*X_S1*X_l1为例，该公式具体可以表示为：

并且，上述公式X_B5*X_S2*X_l5＝X_R1R2*X_B4X_S1*X_l4、X_B6*X_S3*X_l6＝X_R1R3*X_B4X_S1*X_l4和X_B6*X_S3*X_l6＝X_R2R3*X_B5X_S2*X_l5均为相同形式。其中，以X_B5*X_S2*X_l5＝X_R1R2*X_B4X_S1*X_l4为例，该公式具体可表示为：

因此，可以看出，X_R1R2为4*4的矩阵，其中第4行已知为[0，0，0，1]，剩余12个变量未知，这12个变量中包含6个独立分量，另外X_R1R2矩阵的最后一列可以通过求取球心重心的偏移得到，因此只剩3个独立变量待求解，因此需要至少3个方程才能求解。为了减少误差对求解结的干扰，在本发明的上述实施例中，可采集6次数据，通过6个方程进行求解。

可以理解的是，在本发明的其他实施例中，如果是2个机器人，上述关于3号机器人的操作均无，同时，只需求解X_B5*X_S2*X_l5＝X_R1R2*X_B4X_S1*X_l4即可，其他操作均一致，这里就不再详细描述。

根据本发明实施例的多机器人相对空间位置关系的标定方法，充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，这样先对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系，然后通过每个机器人上的3D传感器采集放置在多机器人的共同工作空间内的标定物的3D点云数据，以获取标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，从而获得一组测量位置坐标，接着改变标定物在多机器人的共同工作空间内的位置，重复执行上述测量步骤，能够获得多组测量位置坐标，最后根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，例如适合SCARA、六轴等类型机器人，提高了普适性。

并且，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有多机器人相对空间位置关系的标定程序，该标定程序被处理器执行时实现如上述实施例描述的多机器人相对空间位置关系的标定方法。

本发明实施例提出的计算机可读存储介质，存储的多机器人相对空间位置关系的标定程序被处理器执行时，充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，提高了普适性。

另外，本发明实施例还提出了一种多机器人***，该多机器人***包括多机器人和每个机器人末端设置的3D传感器，并且该多机器人***还包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的多机器人相对空间位置关系的标定程序，所述处理器执行所述标定程序时，实现如上所述的多机器人相对空间位置关系的标定方法。

本发明实施例提出的多机器人***，通过处理器执行多机器人相对空间位置关系的标定程序时，能够充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，提高了普适性。

最后，本发明实施例还提出了一种多机器人相对空间位置关系的标定装置。其中，每个机器人末端设置有3D传感器，例如如图2所示。如图3所示，该标定装置100包括手眼标定模块101、测量模块102和计算模块103。

其中，手眼标定模块101用于对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系。

可选地，根据本发明的一个实施例，手眼标定模块101进一步用于，通过控制每个机器人上的3D传感器进行移动，以从不同角度采集标定物的3D点云数据，并在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn，其中，n＝1、2、3、…、K，K为多机器人的数量；根据每个机器人上的3D传感器采集的3D点云数据获取标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln；根据标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln、每个机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn计算每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn。

作为一个实施例，每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn根据以下公式计算得到：

X_Bn＝X_Rn*X_Sn*X_ln

其中，X_Bn为所述标定物在相应机器人基坐标系中的标定位置坐标。

测量模块102用于在标定物处于不同位置时通过每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据，以获取标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，以便获得多组测量位置坐标，其中，每组测量位置坐标包括标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标和每个机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，标定物在多机器人的共同工作空间内进行位置变化。

计算模块30用于根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系。

可选地，作为一个实施例，多机器人中任意两个机器人之间的相对空间位置关系根据以下公式计算得到：

X_Bb*X_S2*X_lb＝X_RaRb*X_BaX_S1*X_la

其中，X_RaRb为第一机器人与第二机器人之间的相对空间位置关系，X_Ba为第一机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_Bb为第二机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_S1为所述第一机器人上的3D传感器相对于第一机器人末端的位置转换关系，X_S2为所述第二机器人上的3D传感器相对于第二机器人末端的位置转换关系，X_la为所述标定物在第一机器人上的3D传感器中的测量位置坐标，X_lb为所述标定物在第二机器人上的3D传感器中的测量位置坐标。

根据本发明实施例的多机器人相对空间位置关系的标定装置，充分利用每个机器人末端设置的3D传感器，这样先通过手眼标定模块对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系，然后测量模块通过每个机器人上的3D传感器采集放置在多机器人的共同工作空间内的标定物的3D点云数据，以获取标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，从而获得一组测量位置坐标，以及通过改变标定物在多机器人的共同工作空间内的位置，测量模块能够获得多组测量位置坐标，从而计算模块根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系，实现对多机器人空间位置关系的准确标定，整个标定过程均是通过机器人自身完成，无需人眼判定，从而不仅能够消除人为因素带来的标定误差，而且无需制作太多的标定物，也不需要增加激光跟踪仪，大大降低了成本。此外，不管机器人数量多少，均是手眼标定和测量标定两大步骤完成，无需多次采集数据，节省时间，降低计算量，特别是针对超大工作范围的多机器人协同工作工业现场，也能完成多机器人空间位置关系的准确标定，并适用于任何类型的机器人，提高了普适性。

由于本发明上述实施例所描述的标定装置，为实施本发明上述实施例的标定方法所采用的装置，故而基于本发明上述实施例所描述的方法，本领域所属技术人员能够了解该装置的具体结构及变形，因而在此不再赘述。凡是本发明上述实施例的方法所采用的装置都属于本发明所欲保护的范围。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何附图标记理解成对权利要求的限制。词语“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件来具体体现。词语第一、第二、第三等的使用，仅是为了表述方便，而不表示任何顺序。可将这些词语理解为部件名称的一部分。

此外，需要说明的是，在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，是指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域的技术人员在得知了基本创造性概念后，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，权利要求应该解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种修改和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也应该包含这些修改和变型在内。

Claims (10)

1.一种多机器人相对空间位置关系的标定方法，其特征在于，每个机器人末端设置有3D传感器，所述标定方法包括以下步骤：

S1，对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系；

S2，通过每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据，以获取所述标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，其中，所述标定物位于多机器人的共同工作空间内且位置保持不变；

S3，改变所述标定物在所述多机器人的共同工作空间内的位置，重复执行步骤S2，以获得多组测量位置坐标，其中，每组测量位置坐标包括所述标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标和每个机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标；

S4，根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系。

2.如权利要求1所述的多机器人相对空间位置关系的标定方法，其特征在于，步骤S1包括：

通过控制每个机器人上的3D传感器进行移动，以从不同角度采集所述标定物的3D点云数据，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn，其中，n＝1、2、3、…、K，K为多机器人的数量；

根据每个机器人上的3D传感器采集的3D点云数据获取所述标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln；

根据所述标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln、每个机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn计算每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn。

3.如权利要求2所述的多机器人相对空间位置关系的标定方法，其特征在于，每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn根据以下公式计算得到：

X_Bn＝X_Rn*X_Sn*X_ln

其中，X_Bn为所述标定物在相应机器人基坐标系中的标定位置坐标。

4.如权利要求1-3中任一项所述的多机器人相对空间位置关系的标定方法，其特征在于，所述多机器人中任意两个机器人之间的相对空间位置关系根据以下公式计算得到：

X_Bb*X_S2*X_lb＝X_RaRb*X_BaX_S1*X_la

其中，X_RaRb为第一机器人与第二机器人之间的相对空间位置关系，X_Ba为第一机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_Bb为第二机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_S1为所述第一机器人上的3D传感器相对于第一机器人末端的位置转换关系，X_S2为所述第二机器人上的3D传感器相对于第二机器人末端的位置转换关系，X_la为所述标定物在第一机器人上的3D传感器中的测量位置坐标，X_lb为所述标定物在第二机器人上的3D传感器中的测量位置坐标。

5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有多机器人相对空间位置关系的标定程序，该标定程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的多机器人相对空间位置关系的标定方法。

6.一种多机器人***，其特征在于，包括多机器人和每个机器人末端设置的3D传感器，所述多机器人***还包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的多机器人相对空间位置关系的标定程序，所述处理器执行所述标定程序时，实现如权利要求1-4中任一项所述的多机器人相对空间位置关系的标定方法。

7.一种多机器人相对空间位置关系的标定装置，其特征在于，每个机器人末端设置有3D传感器，所述标定装置包括：

手眼标定模块，用于对每个机器人上的3D传感器进行手眼标定，以获得每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系；

测量模块，用于在标定物处于不同位置时通过每个机器人上的3D传感器采集标定物的3D点云数据，以获取所述标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，以便获得多组测量位置坐标，其中，每组测量位置坐标包括所述标定物在相应3D传感器中的测量位置坐标和每个机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，所述标定物在多机器人的共同工作空间内进行位置变化；

计算模块，用于根据每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系和多组测量位置坐标计算多机器人之间的相对空间位置关系。

8.如权利要求7所述的多机器人相对空间位置关系的标定装置，其特征在于，所述手眼标定模块进一步用于，

通过控制每个机器人上的3D传感器进行移动，以从不同角度采集所述标定物的3D点云数据，并在每个机器人上的3D传感器采集所述标定物的3D点云数据时获取当前机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn，其中，n＝1、2、3、…、K，K为多机器人的数量；

根据每个机器人上的3D传感器采集的3D点云数据获取所述标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln；

根据所述标定物在相应3D传感器中的标定位置坐标X_ln、每个机器人末端在其基坐标系中的标定位置坐标X_Rn计算每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn。

9.如权利要求8所述的多机器人相对空间位置关系的标定装置，其特征在于，每个3D传感器相对于对应的机器人末端的位置转换关系X_Sn根据以下公式计算得到：

X_Bn＝X_Rn*X_Sn*X_ln

其中，X_Bn为所述标定物在相应机器人基坐标系中的标定位置坐标。

10.如权利要求7-9中任一项所述的多机器人相对空间位置关系的标定装置，其特征在于，所述多机器人中任意两个机器人之间的相对空间位置关系根据以下公式计算得到：

X_Bb*X_S2*X_lb＝X_RaRb*X_BaX_S1*X_la

其中，X_RaRb为第一机器人与第二机器人之间的相对空间位置关系，X_Ba为第一机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_Bb为第二机器人末端在其基坐标系中的测量位置坐标，X_S1为所述第一机器人上的3D传感器相对于第一机器人末端的位置转换关系，X_S2为所述第二机器人上的3D传感器相对于第二机器人末端的位置转换关系，X_la为所述标定物在第一机器人上的3D传感器中的测量位置坐标，X_lb为所述标定物在第二机器人上的3D传感器中的测量位置坐标。

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