CN112792814B - 基于视觉标志的机械臂零点标定方法 - Google Patents

基于视觉标志的机械臂零点标定方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于视觉标志的机械臂零点标定方法，包括：步骤S1，出厂前标定，确定视觉标志相对于机械臂基坐标系的位姿，包括如下步骤:根据手眼标定方式确定机器人基坐标系相对于视觉标志的位姿mTb；步骤S2，出厂后标定，在使用过程中机械臂零点丢失后，利用视觉标志找回机械臂的零点位置，包括如下步骤：步骤S21，安装相机到机械臂末端；步骤S22，机械臂移动多个点位，拍照并记录各个关节角度值；步骤S23，根据位姿mTb，通过照片计算出视觉标志相对于相机的位姿cTm，计算机械臂末端位姿为bTf；步骤S24，对于采集到的2组数据，得到cT1m* mT1b* bT1f＝cT2m* mT2b* bT2f，共采集到的n*2组数据，利用最小二乘优化算法求得最优解
Figure DDA0002908637350000011
作为修正后的零点位置。

Description

基于视觉标志的机械臂零点标定方法
技术领域
本发明涉及工业机器人技术领域，特别涉及一种基于视觉标志的机械臂零点标定方法。
背景技术
机械臂在设计时会预先定义一个基准姿态，在这个姿态下各个关节角度为零，即为零点。没有零点，机械臂就无法判断自身的位置。通常情况下，机械臂厂家会在出厂前对机械臂的机械参数进行标定，给出机械臂的零点位置。
机械臂工作一段时间后，由于电池断电、发生碰撞等原因，可能会造成零点的丢失或不准确。在机械臂丢失零点或零点不精确的情况下，如何方便、精确地对零点进行标定是后续机械臂精确运动控制的保障。
针对这一问题，当前六轴工业机械臂的零点标定方法很多，如刻线法、销轴配对法、平键槽法、激光跟踪仪标定法等。然而，上述方法中，有些(如激光跟踪仪标定法)虽然精度高，但操作困难、且要求昂贵的设备；有些(如刻线法)则虽然操作简单但精度较低，同时标定精度依赖于操作人员的技能水平。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。
为此，本发明的目的在于提出一种基于视觉标志的机械臂零点标定方法。
为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种基于视觉标志的机械臂零点标定方法，包括如下步骤：
步骤S1，出厂前标定，确定视觉标志相对于机械臂基坐标系的位姿，包括如下步骤:
根据手眼标定方式确定机器人基坐标系相对于视觉标志的位姿mTb；
步骤S2，出厂后标定，在使用过程中机械臂零点丢失后，利用视觉标志找回机械臂的零点位置，包括如下步骤：
步骤S21，安装相机到机械臂末端；
步骤S22，机械臂移动多个点位，拍照并记录各个关节角度值；
步骤S23，根据位姿mTb，通过照片计算出视觉标志相对于相机的位姿cTm，计算机械臂末端位姿为bTf；
步骤S24，对于采集到的2组数据，得到cT1m*mT1b*bT1f＝cT2m*mT2b*bT2f，共采集到的n*2组数据，利用最小二乘优化算法求得最优解
Figure BDA0002908637330000021
作为修正后的零点位置。
进一步，在所述步骤S1中，所述根据手眼标定方式确定机器人基坐标系相对于视觉标志的位姿mTb，包括如下步骤：
将标定过内参的相机安装到机械臂末端，操作机械臂并使视觉标志出现在相机视野内，机械臂走多个不同位姿，拍照采集图片并记录此刻的机械臂末端位姿；
利用机械臂视觉手眼标定算法对采集到的数据进行处理，计算出视觉标记相对于机械臂基坐标系的位姿mTb。
进一步，在所述步骤S22中，所述机械臂走多个不同位姿，并在每个位姿时拍照采集图片和记录此刻的机械臂各个关节的角度值θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6。
进一步，在所述步骤S23中，
bTf＝fk_func(θ1+x1,θ2+x2,θ3+x3,θ4+x4,θ5+x5,θ6+x6)，
其中，设x1、x2、x3、x4、x5、x6为当前采集到的关节角度值与真实的关节角度值存在固定的偏差；即当前真实的关节角度值应该为(θ1+x1)、(θ2+x2)、(θ3+x3)、(θ4+x4)、(θ5+x5)、(θ6+x6)。
进一步，在步骤S24中，
根据整个***的坐标关系可知cTf＝cTm*mTb*bTf，其中cTf为机械臂末端相对于相机的位姿；
对于采集到的2组数据，得到cT1m*mT1b*bT1f＝cT2m*mT2b*bT2f，对于采集到的n*2组数据，则得到n组上述方程；
采用最小二乘优化算法求得最优解
Figure BDA0002908637330000022
将
Figure BDA0002908637330000031
分别加到当前机械臂***各关节角度值上，即可得到标定后的***各关节角度值，完成零点标定。
根据本发明实施例的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，采用该方法可以在零点丢失的情况下，仅需在机械臂末端装一个普通相机，并移动几个点位，即可完成机械臂的零点标定。本发明利用在机械臂基座上贴一个视觉标志，巧妙地解决了机械臂零点标定问题；利用视觉标志进行零点标定的整个流程。该方法具备成本低廉、操作简单方便、精度高、且不依赖于操作人员的技术水平等优点。
本发明实施例的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，具有以下有益效果：
(1)整个过程不依赖于操作人员的技能水平。机械臂按设定好的位姿移动并拍照，***可自动计算出机械臂的零点位置。
(2)成本低，美观。相比于大多数需要对机械臂机构修改的方法，此方法仅需在机械臂基座上贴个视觉标志，成本低且美观。
(3)精度高。利用视觉本身的高精度特性，此方法的结果比大多方法(如销轴配位等)的精度都高。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的基于视觉标志的机械臂零点标定方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的基于视觉标志的机械臂零点标定方法对应的设备实施图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考图2先对本发明实施例的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，实施应用的硬件设备进行说明，包括：机械臂、视觉标志、相机和工控机。
机械臂是一个普通六轴工业机械臂，其在出厂时会使用激光跟踪仪等精密仪器进行零点标定。相机是一个普通工业相机，其仅需在出厂前初始化设置时和机械臂零点丢失时附着在机械臂末端。视觉标志是一个相机拍照后利用机器视觉算法可计算出3D位姿的平面图案，包括但不限于二维码图案，其永久固定在机械臂基座上。工控机用于运行视觉算法，其与相机通过网线连接。
如图1所示，本发明实施例的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，包括如下步骤：
步骤S1，出厂前标定，确定视觉标志相对于机械臂基坐标系的位姿，包括如下步骤:根据手眼标定方式确定机器人基坐标系相对于视觉标志的位姿mTb。
具体的，出厂前，机械臂厂商通常会通过激光跟踪仪等设备对机械臂进行高精度的零点标定。
将标定过内参的相机安装到机械臂末端，操作机械臂并使视觉标志出现在相机视野内，机械臂走多个不同位姿(例如10到20个不同位姿)，拍照采集图片并记录此刻的机械臂末端位姿；
利用机械臂视觉手眼标定算法对采集到的数据进行处理，计算出视觉标记相对于机械臂基坐标系的位姿mTb。
步骤S2，出厂后标定，在使用过程中机械臂零点丢失后，利用视觉标志找回机械臂的零点位置，包括如下步骤：
步骤S21，安装相机到机械臂末端。
步骤S22，机械臂移动多个点位，拍照并记录各个关节角度值。
具体的，在将标定过内参的相机安装到机械臂末端，操作机械臂并使视觉标志出现在相机视野内。机械臂走多个不同位姿，并在每个位姿时拍照采集图片和记录此刻的机械臂各个关节的角度值θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6。
步骤S23，根据位姿mTb，通过照片计算出视觉标志相对于相机的位姿cTm，计算机械臂末端位姿为bTf。
在步骤S23中，
bTf＝fk_func(θ1+x1,θ2+x2,θ3+x3,θ4+x4,θ5+x5,θ6+x6)，
其中，设x1、x2、x3、x4、x5、x6为当前采集到的关节角度值与真实的关节角度值存在固定的偏差；即当前真实的关节角度值应该为(θ1+x1)、(θ2+x2)、(θ3+x3)、(θ4+x4)、(θ5+x5)、(θ6+x6)。
具体的，由于零点已经丢失或不准确，当前采集到的关节角度值与真实的关节角度值(零点准确的情况下)存在固定的偏差，假设为x1、x2、x3、x4、x5、x6。即当前真实的关节角度值应该为(θ1+x1)、(θ2+x2)、(θ3+x3)、(θ4+x4)、(θ5+x5)、(θ6+x6)。
机械臂的各连杆长度在出厂前已经确定，因此可利用机械臂正运动学求出机械臂末端的位姿bTf。记bTf＝fk_func(θ1+x1,θ2+x2,θ3+x3,θ4+x4,θ5+x5,θ6+x6)。
步骤S24，对于采集到的2组数据，得到cT1m*mT1b*bT1f＝cT2m*mT2b*bT2f，共采集到的n*2组数据，利用最小二乘优化算法求得最优解
Figure BDA0002908637330000051
作为修正后的零点位置。
在步骤S24中，根据相机采集到的视觉标志的图片，可利用视觉算法计算出视觉标志相对于相机的位姿cTm。关于具体的视觉算法因视觉标志而异。视觉标志相对于机械臂基坐标系的位姿mTb在出厂前已经确定。
根据整个***的坐标关系可知cTf＝cTm*mTb*bTf，其中cTf为机械臂末端相对于相机的位姿，其相对关系式固定不变的；
对于采集到的2组数据，可得到cT1m*mT1b*bT1f＝cT2m*mT2b*bT2f，此等式中包含x1、x2、x3、x4、x5、x6共6个未知数。对于采集到的n*2组数据，则可得到n组这样的方程。显然，这是一个超定方程求解的问题，采用最小二乘优化算法求得最优解
Figure BDA0002908637330000052
Figure BDA0002908637330000053
将
Figure BDA0002908637330000054
分别加到当前机械臂***各关节角度值上，即可得到标定后的***各关节角度值，完成零点标定。
根据本发明实施例的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，第一个阶段是在出厂前，确定视觉标志相对于机械臂基坐标系的位姿mTb；第二个阶段是在使用过程中机械臂零点丢失后，利用视觉标志找回机械臂的零点位置。
采用本发明的方法可以在零点丢失的情况下，仅需在机械臂末端装一个普通相机，并移动几个点位，即可完成机械臂的零点标定。本发明利用在机械臂基座上贴一个视觉标志，巧妙地解决了机械臂零点标定问题；利用视觉标志进行零点标定的整个流程。该方法具备成本低廉、操作简单方便、精度高、且不依赖于操作人员的技术水平等优点。
本发明实施例的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，具有以下有益效果：
(1)整个过程不依赖于操作人员的技能水平。机械臂按设定好的位姿移动并拍照，***可自动计算出机械臂的零点位置。
(2)成本低，美观。相比于大多数需要对机械臂机构修改的方法，此方法仅需在机械臂基座上贴个视觉标志，成本低且美观。
(3)精度高。利用视觉本身的高精度特性，此方法的结果比大多方法(如销轴配位等)的精度都高。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (4)

1.一种基于视觉标志的机械臂零点标定方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，出厂前标定，确定视觉标志相对于机械臂基坐标系的位姿，包括如下步骤:
根据手眼标定方式确定机器人基坐标系相对于视觉标志的位姿mTb；其中，所述视觉标志固定在机械臂基座上；
步骤S2，出厂后标定，在使用过程中机械臂零点丢失后，利用视觉标志找回机械臂的零点位置，包括如下步骤：
步骤S21，安装相机到机械臂末端；
步骤S22，机械臂移动多个点位，拍照并记录各个关节角度值；其中，θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6为机械臂各个关节的角度值；
步骤S23，根据位姿mTb，通过照片计算出视觉标志相对于相机的位姿cTm，计算机械臂末端位姿为bTf；其中，bTf＝fk_func(θ1+x1,θ2+x2,θ3+x3,θ4+x4,θ5+x5,θ6+x6)，
其中，设x1、x2、x3、x4、x5、x6为当前采集到的关节角度值与真实的关节角度值存在固定的偏差；即当前真实的关节角度值应该为(θ1+x1)、(θ2+x2)、(θ3+x3)、(θ4+x4)、(θ5+x5)、(θ6+x6)；
步骤S24，对于采集到的2组数据，得到cT1m*mT1b*bT1f＝cT2m*mT2b*bT2f，共采集到的n*2组数据，利用最小二乘优化算法求得最优解
Figure FDA0003600298540000011
作为修正后的零点位置。
2.如权利要求1所述的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述根据手眼标定方式确定机器人基坐标系相对于视觉标志的位姿mTb，包括如下步骤：
将标定过内参的相机安装到机械臂末端，操作机械臂并使视觉标志出现在相机视野内，机械臂走多个不同位姿，拍照采集图片并记录此刻的机械臂末端位姿；
利用机械臂视觉手眼标定算法对采集到的数据进行处理，计算出视觉标记相对于机械臂基坐标系的位姿mTb。
3.如权利要求1所述的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，其特征在于，在所述步骤S22中，所述机械臂走多个不同位姿，并在每个位姿时拍照采集图片和记录此刻的机械臂各个关节的角度值θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6。
4.如权利要求1所述的基于视觉标志的机械臂零点标定方法，其特征在于，在步骤S24中，
根据整个***的坐标关系可知cTf＝cTm*mTb*bTf，其中cTf为机械臂末端相对于相机的位姿；
对于采集到的2组数据，得到cT1m*mT1b*bT1f＝cT2m*mT2b*bT2f，对于采集到的n*2组数据，则得到n组上述方程；
采用最小二乘优化算法求得最优解
Figure FDA0003600298540000021
将
Figure FDA0003600298540000022
分别加到当前机械臂***各关节角度值上，即可得到标定后的***各关节角度值，完成零点标定。
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