CN101100061B - 测量装置以及校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种可使用比较小型且价格便宜的测定装置来高精度且自动求出机构参数的误差、并修正机构参数的测量装置以及校准方法。对于多个测量位置，自动地执行以下的处理：移动机器人，以使在照相机的受光面上，表示目标的标记图像的椭圆与表示标记形状的圆的中心位置的差、以及长轴长与直径的差在规定的误差以内。

Description

测量装置以及校准方法

技术领域

本发明涉及一种工业用多关节机器人的机构参数的校准方法以及用于自动进行该方法的测量装置，特别是涉及使用对被测量对象物即目标进行识别的受光设备来自动测定机器人的前端位置与可控制的驱动轴之间的位移的关系、并求出机构部的尺寸误差以及其弹性变形量等可以公式化(formulation)的误差的装置以及方法。

背景技术

为了将机器人的前端定位在所希望的位置上，需要知道规定各机器人轴的角位移与机器人的爪的位置以及姿势(手部基准点，例如在面板上设定的面板(faceplate)坐标的位置以及姿势)之间的关系的各种参数值。但是，在加工时或者组装时，无法避免在这些参数中产生误差，并且直接测量已组装的机器人中的这些参数较为困难。为此，业界中经常使用如下方法：测定机器人的输入位移与输出位移之间的关系、并根据该测定结果推定并且修正参数的最佳值的方法，即所谓的校准(calibration)。

关于校准，已知多种的装置或方法。例如在特开2001-38662号公报中公开了将三维测定器固定在静止坐标系中测定机器人前端的位置的校准方法。此外，在特开昭61-133409号公报中公开了在三维空间的任意一点对机器人的工具前端进行示教的自动校正方法。此外，在特开平4-259007号公报中公开了在机器人的前端安装三维测量装置，测定与三维空间中的任意一点距离的修正方法。并且，在特开平6-241729号公报中公开了在多个照相机位置·姿势下在照相机视野的中心捕获某个点、以这样的方式进行示教的机器人照相机的校准方法。此外，还在特开平5-8185号公报中公开了如下一种自动测定方法：在机器人的前端安装拍摄装置，以多个不同的姿势对某个固定点进行拍摄，根据图像上的拍摄结果与理论值的差，求出机器人机构部所有的连接要素的误差。

在现有的校准中，为了得到高精度的结果需要较高的测量精度，但另一方面还要求校准作业的简单化。特开2001-38662的测定装置一般较大，所以难以用于狭窄的作业环境。此外，在特开昭61-133409号公报的情况下，由于不使用测定装置而通过手动操作进行示教，因此可能产生示教误差。

另一方面，特开平4-259007号公报以及特开平6-241729号公报的装置虽然为小型，但在测量时通过手动进行机器人姿势的示教。并且，在特开平6-241729号公报中，由于仅与调整照相机的二维视线方向相符，因此通过一次测量得到的数据与使用三维测定器时相比较少，故需要较多的测量姿势。此外，在特开昭61-133409号公报以及特开平6-241729号公报中，需要由操作者进行测量姿势的示教，因此测量结果取决于操作者的技能，为了进一步降低示教误差的影响，需要较多的示教点，操作者的负担较重。

并且，特开平5-8185号公报的测量精度取决于拍摄装置的误差，例如透镜畸变等。此外，为了实现自动测量，必需已知要测量的固定点的位置，需要制作与此相应的夹具并进行安装。

发明内容

因此，本发明的目的在于，为了解决上述课题，提供一种使用比较小型并且价格便宜的测定装置，高精度并且自动地求出机构参数的误差，来修正机构参数的测量装置以及校准方法。

为了达成上述目的，根据本发明的一个方式，提供一种测量装置，其是具备受光设备、以及应该测量的目标和所述受光设备可以相对移动地构成的多关节机器人的测量装置，特征是具备：规定所述目标包含在所述受光设备的视野内的、所述机器人的多个测量位置以及姿势的测量位置姿势规定单元；将所述机器人依次定位为由所述测量位置姿势规定单元所规定的多个测量位置姿势的单元；对在所述受光设备的受光面上成像的所述目标的形状的几何特征值进行检测的目标检测单元；以所述各个测量位置姿势为起点，为了使所述目标的形状的几何特征值在所述受光设备的受光面上满足规定的条件，移动所述机器人的机器人移动单元；将通过所述机器人移动单元移动后的所述机器人的位置以及姿势作为与所述各个起点相关联的终点进行存储的机器人终点存储单元；以及根据在所述机器人终点存储单元中存储的多个所述终点处的所述机器人的位置以及姿势，求出所述机器人的机构参数的误差的计算单元。

具体地说，所述测量位置姿势规定单元规定所述受光设备与所述目标的规定点之间的距离为一定、且通过该规定点的所述受光设备的视线的斜率不同的多个测量位置姿势。

或者，所述测量位置姿势规定单元还可以规定通过所述目标的规定点的所述受光设备的视线的姿势为一定、且所述受光设备与所述目标的该规定点之间的距离不同的多个测量位置姿势。

所述测量位置姿势规定单元可以自动生成所述多个测量位置以及姿势。

可以配置多个所述目标。

所述测量装置可以具有多个所述受光设备。

所述计算单元可以使用牛顿拉夫逊法、包含遗传算法以及神经网络的非线性问题的最佳化方法，来求出所述机器人的机构参数的误差。

所述受光设备优选例为拍摄二维图像的CCD照相机。此时，在所述受光设备的受光面上成像的所述目标的形状的几何特征值可以包含如下信息，该信息表示在所述受光面上的所述形状的位置、以及所述受光设备与所述目标之间的相对距离。而且，所述目标可以具有圆形形状，所述信息可以包含在所述受光设备的受光面上成像的椭圆的长轴长度。

所述受光设备的其他优选例为求出所述受光量分布的重心的PSD。此时，所述目标为发光体。

此外，根据本发明的其他方式，提供一种使用测量装置的多关节机器人的校准方法，所述测量装置具备受光设备、以及应该测量的目标和所述受光设备可以相对移动地构成的所述多关节机器人，特征为包括如下步骤：规定所述目标包含在所述受光设备的视野内的、所述机器人的多个测量位置姿势的步骤；将所述机器人依次定位为所述多个测量姿势的步骤；对在所述受光设备的受光面上成像的所述目标的形状的几何特征值进行检测的步骤；以所述各个测量姿势为起点，为了使所述目标的形状的几何特征值在所述受光设备的受光面上满足规定的条件，移动所述机器人的步骤；将移动后的所述机器人的位置以及姿势作为与所述各个起点相关联的终点进行存储的步骤；以及根据存储的多个所述终点处的所述机器人的位置以及姿势，求出所述机器人的机构参数的误差的步骤。

附图说明

通过参照附图对以下优选实施方式进行说明，本发明上述以及其他的目的会变得更加明确。

图1表示本发明一实施方式的整体结构的概略图。

图2表示本发明其他实施方式的整体结构的概略图。

图3表示在实施方式中使用的机器人控制装置的方框结构图。

图4表示在实施方式中使用的图像处理装置的方框结构图。

图5是表示在本实施方式中执行的整个处理的概略的流程图。

图6是与图5的流程图的步骤T3的处理有关的说明图。

图7表示照相机以及目标的相对位置关系以及监视器画面。

图8表示从图7的状态将目标调整到规定位置的状态。

图9是表示与图5的流程图的步骤T4有关的顺序的流程图。

图10表示本发明其他实施方式的整体结构的概略。

具体实施方式

下面参照附图对本发明的实施方式进行说明。首先，图1表示本发明一实施方式的测量装置的概略结构。如图1所示，机器人1可以是公知的典型的多关节机器人，与控制机器人1的机器人控制装置5连接，具有手臂部1a以及基座部1b。在手臂1a的前端，即工具安装面32上安装照相机4。在机器人1上设定固定在机器人的基座部1b上的机器人坐标系∑b，以及固定在工具安装面32上的机械接口(mechanical interface)坐标系∑f。机器人控制装置5可以随时知道机械接口坐标系∑f的原点的位置以及姿势(当前位置)。此外，公知的具备手动操作键的示教操作盘18与机器人控制装置5连接，操作者可以通过操作该手动操作键来操作机器人1。

照相机4例如为CCD照相机，是具备通过拍摄在受光面(CCD阵面上)检测二维图像的功能的公知的受光设备。照相机4与图像处理装置2连接，该图像处理装置2具备由LCD、CRT等构成的监视器3。在本实施方式中，照相机4对固定在由机器人坐标系∑b表示的空间内的目标6上的标记7进行拍摄。

此外，作为其它优选实施方式，如图2所示，还可以将目标6固定在工具安装面32即机械接口坐标系∑f上，将照相机4固定在由机器人坐标系∑b表示的空间内。如此，设置受光设备以及目标的自由度较高，此外如后所述，自动且高精度地修正两者的相对位置关系，所以无需与受光设备和目标的设置有关的精度管理。由于基于图2结构的测定顺序与图1相同，因此以后对于图1方式进行说明。

机器人控制装置5具有图3所示的公知的方框结构。即，在与主CPU(以下简单地称为CPU)11相连接的总线17上并行地连接有由RAM、ROM、非易失性存储器等构成的存储器12、示教操作盘用接口13、外部装置用输入输出接口16、伺服控制部15以及通信接口14。

与示教操作盘用接口13连接的示教操作盘18为具有通常的显示器功能的示教操作盘，操作者通过该示教操作盘18的人工操作，执行机器人的动作程序的生成、修正、登录，或各种参数的设置，除此之外还执行所示教的动作程序的再生运转、慢进给(jog)等。支持机器人以及机器人控制装置的基本功能的系统程序存储在存储器12的ROM中。此外，根据应用程序进行示教的机器人的动作程序以及相关联的设定数据被存储在存储器12的非易失性存储器中。此外，用于后述各处理(与求出机构参数有关的机器人移动以及与用于其的图像处理装置进行通信等的处理)的程序、参数等数据也被存储在存储器12的非易失性存储器中。

将存储器12的RAM用作暂时存储CPU11进行的各种运算处理中的数据的存储区域。伺服控制部15具备伺服控制器#1～#n(n为机器人的总轴数，在此设n＝6)，接受通过机器人控制的运算处理(生成轨道设计以及基于此的插补、逆变换等)而生成的移动指令，将其与从附属于各轴的脉冲编码器(省略图示)得到的反馈信号合并，对伺服放大器A1～An输出转矩指令。各个伺服放大器A1～An根据各个转矩指令对各轴的伺服电动机提供电流来进行驱动。通信接口14与图像处理装置2(参照图1)连接，经由该通信接口14在与机器人控制装置之间，进行与后述的测量有关的指令、测量结果数据等的收发。

图像处理装置2具有图4所示的公知的方框结构。即，图像处理装置2具有由微处理器构成的CPU20，经由总线30在CPU20上分别连接ROM21、图像处理处理器22、照相机接口23、监视器接口24、输入输出设备(I/O)25、帧存储器(图像存储器)26、非易失性存储器27、RAM28以及通信接口29。

在照相机接口23上连接作为拍摄单元的照相机(这里为CCD照相机)。在经由照相机接口23发送拍摄指令时，通过在照相机中设定的电子快门功能进行拍摄，并经由照相机接口23将影像信号以灰度(grayscale)信号的形式存储在帧存储器26中。在监视器接口24上作为监视器(参照图1)连接CRT、LCD等显示器，根据需要显示照相机拍摄中的图像，帧存储器26中存储的过去的图像、以及由图像处理处理器22处理过的图像等。

如图1所示，照相机4对固定在由机器人坐标系∑b表示的空间内的目标6上的标记7进行拍摄。使用图像处理处理器22对帧存储器26中存储的标记7的影像信号进行解析，求出其二维位置以及大小等(将在后面进行详细的叙述)。此外，用于此的程序、参数等存储在非易失性存储器27中。此外，RAM28用于暂时存储CPU20执行的各种处理所需要的数据。通信接口29经由前述的机器人控制装置侧的通信接口14与机器人控制装置连接。

此外，图1所示的照相机4的视线40是从照相机4的代表点(例如照相机透镜的中心)朝向目标6的直线。关于视线40，图1所示的坐标系∑v是表示从照相机4的代表点(例如照相机透镜的中心)朝向目标6的视线40的坐标系，其原点位于视线40上，并使一个坐标轴(例如Z轴)与视线40一致。此外，如上所述，机械接口坐标系∑f是代表工具安装面32的位置以及姿势的坐标系，同时，在这里也是“代表机器人1的位置以及姿势的坐标系”。即，只要没有特别说明，所谓“机器人位置”就是“机械接口坐标系∑f的原点在机器人坐标系∑b上的位置”，在考虑到包含姿势时，是指“机械接口坐标系∑f的原点在机器人坐标系∑b上的位置以及姿势”。

然后，参照图5的流程图，对基于图1结构的本发明的校准的顺序进行说明。通常，在开始一连串的处理之前，机器人、目标以及照相机之间的相对位置关系是未知的，所以需要事前求出目标在图像上的移动方向以及移动距离与机器人的移动方向以及移动距离之间的关系，该关系表示为了在图像上将目标向所渴望的方向移动所渴望的距离而应如何移动机器人为好。例如可以为以下的方法：在图1的∑f的XYZ的任意方向上多次移动机器人，并每次检测在受光面上成像的标记7的图形特征值，求出机器人的各轴的移动方向以及移动距离与所述特征值的变化之间的关系。通过这样的方法求出移动方向以及移动距离的关系本身是公知的技术，因此省略详细的说明。到此为止的准备在下面将要叙述的步骤之前结束。

步骤T1

在本发明中，无需在正确的位置设置目标以及照相机，只要标记7进入到照相机4的视野内即可。在步骤T1中，操作者移动机器人，使标记7进入到照相机4的视野内(具体地说，例如在图像处理装置2的监视器3上反映出标记7)。

步骤T2

在步骤T2中，使用照相机自动地计算照相机的注视点31在机械接口坐标系∑f上的位置，以及标记7的规定点在机器人坐标系∑b上的位置。作为该方法，例如在本申请的申请人提出的特开2005-201824号公报中记载的方法较为合适。在该方法中，对于在机器人坐标系∑b上的标记7的规定点，从多个方向(以多个机器人姿势)测量照相机的注视点，计算照相机的注视点31在∑f上的位置，以及标记7的规定点在机器人坐标系∑b上的位置。该方法与目前在机器人坐标系∑b的规定点从多个方向机械地修改(touch up)在机器人的机械接口坐标系∑f上安装的工具的前端点(TCP：Tool Center Point)来计算TCP以及该规定点的位置的方法相类似，所以省略详细的说明。此外，在该阶段，无需高精度地计算照相机以及目标的位置。即，当在使注视点与目标的规定点一致的状态下在注视点周围使机器人的姿势变化时，只要是目标不逃出照相机的视野以外的即可。

步骤T3

在步骤T3中，根据计算出的在机械接口坐标系∑f上的照相机的注视点31的位置，以及在机器人坐标系∑b上的标记7的规定点的位置，规定即自动计算包含在机器人的动作范围内的多个测量位置以及姿势，并记录在存储装置中。作为多个测量位置姿势的具体例子，具有照相机4与标记7上的规定点(例如中心)之间的距离为一定且通过该规定点的视线的斜率不同的多个测量位置姿势，或者通过标记7上的规定点的视线的姿势为一定且照相机4与该规定点之间的距离不同的多个测量位置姿势等。图6表示规定了前者、即照相机4与标记7上的规定点之间的距离为一定且通过规定点的视线的斜率不同的三个测量位置姿势的例子。

在这里，作为自动计算测量位置姿势的具体方法，具有以下的方法：首先在步骤T2中，将使照相机的注视点31和标记7上的规定点的位置相符而得到的机器人的位置姿势作为基本位置姿势，然后将照相机的注视点的位置设为一定，在此基础上对照相机的姿势角相加规定值，来自动地生成包含在机器人的动作范围内的多个测量位置姿势。或者，还可以采用以下的方法：将照相机的注视点的位置设为一定，在此基础上计算在机器人的动作范围内可以得到的照相机的姿势角的范围，对于在该姿势角的范围内包含的若干角度(例如以相等的角度为间隔进行分割)，生成多个测量位置姿势。

步骤T4、T5

在步骤T4中，以T3中规定并记录的各测量位置姿势为起点，进行下述的“自动修改处理”，为了使在受光面上成像的标记7的图形的几何特征值满足规定条件而移动机器人，并将机器人移动结束时刻的机器人位置记录在存储器中(步骤T5)。即，把与多个测量位置姿势的起点对应的、多个机器人位置以及姿势作为终点存储在存储器中。

在此，参照图7～图9对步骤T4的自动修改处理进行详细地说明。本发明的校准的基本内容是：对于多个不同的机器人位置，为了使表示在受光面上成像的标记7的形状的几何特征的值或参数满足规定的条件，而移动机器人。一般地，在使用照相机进行测量时，进行被称为照相机校准的串先作业，照相机的测量精度取决于照相机校准的精度。在本发明中，在受光面上使标记7较小地成像，为了使标记7在该受光面上的几何特征值满足规定的状态而移动机器人，由此不需要进行照相机校准。在后述的实施方式中，使用具有表示中心的十字线的圆形形状作为标记7，设此时的几何特征值为圆的中心位置以及直径。

首先，对于一个测量位置姿势，对为了使在照相机4的受光面上成像的标记7的形状的几何特征值满足规定的条件而移动机器人的处理进行说明。在此，设标记7的形状为图1所示的圆和表示其中心的十字线所构成的图形。设在受光面上成像的标记7的图像7a的几何特征值为图7以及图8所示的椭圆(一般地，照相机4的受光面与标记7非正对，所以受光面上的标记形状即图像7a为椭圆形状)的中心位置以及长轴长。图7以及图8将把图像上的椭圆的中心移动到规定点(在这里为受光面的中心M)，进而使椭圆的长轴长与规定值(在此为标记7的直径)一致的作业，与照相机4以及目标6的相对位置关系的变化一起进行表示。在图7中，所成像的图像即椭圆7a偏离了规定点M，进而椭圆的长轴长也比标记7的直径短。在此，如图8所示，移动机器人1由此使照相机4与目标6的相对位置关系变化，结果椭圆的中心与规定点M一致，并且其长轴长与标记7的直径一致。具体地说，在受光面上自动地进行椭圆与圆的中心位置的差、以及长轴长和直径的差成为规定误差以内的处理。在受光面上，通过图像处理(因为可以使用公知的多种方法，所以在此省略详细的说明)可以检测椭圆的特征值，并且可以计算其与规定值的差。

图9是详细地表示使步骤T4中即由照相机4拍摄的标记7的图像7a移动到图像上的规定点M，并且调整为规定大小的处理的流程图。以下对各步骤的要点进行说明。

步骤S1

拍摄标记7。由此，得到例如图7所示的图像7a。

步骤S2

通过图像处理装置2检测标记7的图形在图像上的位置以及大小(例如图7所示的图像7a的中心在图像上的位置、以及图像7a的长轴长)。

步骤S3

判断在步骤S2中求出的位置以及大小是否分别与图像上的规定点(在此为受光面的中心点M)以及规定长(在此为标记7的直径)一致。具体地说，预先设定图像上的误差即阈距离δimage，如果点M和图像7a中心的距离，以及图像7a的长轴长与标记7的直径的差都在δimage以下，则判断为“一致”，并结束处理。如果上述差中的一方超过δimage，则判断为“不一致”，并进入到步骤S4。此外，关于图像上的距离，例如可以根据该距离与多少个正方形“象素”相当等基准进行测量。

步骤S4

为了使标记7的图像7a在图像上移动到规定点M，并且使图像7a的长轴长与规定值一致，生成机器人平移指令。在此，所谓机器人平移指令表示在机器人坐标系∑b上(在空间内固定)恒定地保持机器人的姿势即坐标系∑f的姿势的移动指令。

步骤S5

根据在步骤S4中计算出的机器人平移指令移动机器人1。如果移动完成则返回步骤S1。以下，同样地重复循环进行上述的处理，直到在步骤S2中判断为“一致”为止。

以上是为了使成像的图像7a的几何特征值满足规定的条件，移动机器人的处理。如图8所示，在所成像的图形的几何特征值满足了规定的条件时，圆的中心必定位于通过受光面中心的视线40上，此外，照相机相对于此时的圆中心的相对位置始终为一定值。但是，由于照相机相对于目标的不同的相对姿势，所成像的椭圆的长轴长的方向以及比不同。将与该受光面中心相交的视线40上的点设为注视点31。

在此，照相机4被固定在机械接口坐标系∑f上，所以注视点31也被固定在机械接口坐标系∑f上。即，使注视点31与标记7的规定点相符的结果，与使所成像的椭圆的中心移动到受光面的中心、进而使椭圆的长轴长与规定值相符的结果相等同。如果将该注视点置换为实际的销(pin)等，则该位置相符处理可以说与目前在机器人的前端安装销以手动来与机器人的位置相符的作业(修改)相等同。以下，将该处理称为“自动修改处理”。在本实施方式中，在受光面上成像的标记7的图形的几何特征值为椭圆的中心位置以及长轴长，但还可以将构成十字的两根直线的角度或椭圆形的长短轴的比等设为规定图形的几何特征值。但此时，在步骤S4中计算出的移动指令中，不仅包含平移还包含姿势的变化。此外，注视点并非为特定的一点，可以设为特定视线上的任意点。

步骤T6

使用在步骤T5中存储的“自动修改处理”结束时刻的多个机器人位置，来识别计算机器人的机构参数。所谓在本发明中要修改的机器人机构参数，是指在机器人控制时使用的、决定机器人的各驱动轴的位移(输入)和机器人的前端位置(输出)的相关关系的关系式中使用的参数。该参数的代表例子为连接长度(Link Length)或各驱动轴的原点位置。此外，还可以列举出根据轴旋转的方向产生的间隙(backlash)、连接的弹性变形、减速机的弹性变形量等。在本发明中，识别计算的机构参数的种类并没有特别的限定，只要可以公式化并且不相互从属即可。

然后，以在全部的测量位置姿势中照相机4的注视点31与标记7上的规定点一致为前提，对计算机器人的机构参数的方法进行说明。在此，将识别计算n_p个机构参数P_k.0＝[P_k.0.1，P_k.0.2，...，P_k.0.np]的误差、注视点31在∑f上的位置P_s＝[X_s，Y_s，Z_s]的误差、以及标记7上的规定点在∑b上的位置P_m＝[X_m，Y_m，Z_m]的误差的机构参数的误差设为P_ID＝[ΔP_k，ΔP_s，ΔP_m]。在理想状态，即P_ID的全部成分为0时，使用与记录的第i测量位置姿势对应的“自动修改处理”结束时的机器人位置以及注视点31在∑f上的位置P_s两者计算出的注视点31在∑b中的位置P_i必定与标记7上的规定点在∑b上的位置P_m完全一致。但是，通常由于含有机构参数的误差的P_ID的误差，在P_i与P_m之间产生由式(1)表示的位置误差e_i。

e_i＝P_i-P_m

根据几何关系可知，在考虑将机器人的各驱动轴的值固定为一定值时，P_i成为P_ID的函数。因此，e_i也成为P_ID的函数。

在本实施例中，使用牛顿拉夫逊法(Newton-Raphson)，求出在n_s个测量位置姿势下的、注视点31在∑b上的位置P_i与标记7上的规定点在∑b上的位置P_m的误差E＝[e₁，e₂，...，e_ns]为最小P_ID的。在该计算中，首先如以下的式(2)那样，求出e_i对于第J识别参数P_ID.J的微分值g_i，j。

g_i，j＝de_i/dP_ID，j＝(e’_i，j-e_i)/ΔP_ID，i  (2)

在此，e’_i，j为对P_ID，j相加了微小误差量ΔP_ID，j时的、第i测量位置姿势下的、注视点31在∑b上的位置P’_i与标记7上的规定点在∑b上的位置P_m的误差。

如以下的式(3)那样，可以通过矩阵[G]表示使用上述的式(2)求出的g_i，j。

【数学式1】

$\left[G\right]=\left|\begin{array}{ccccc}{g}_{l,l}^T& \·\·\·& g_{l,j}^T& \·\·\·& g_{l,\mathrm{ne}}^T\\ \·& & \·& & \·\\ \·& & \·& & \·\\ \·& & \·& & \·\\ g_{i,l}^T& \·\·\·& g_{i,j}^T& \·\·\·& g_{i,\mathrm{ne}}^T\\ \·& & \·& & \·\\ \·& & \·& & \·\\ \·& & \·& & \·\\ g_{\mathrm{ns},l}^T& \·\·\·& g_{\mathrm{ns},j}^T& \·\·\·& g_{\mathrm{ns},\mathrm{ne}}^T\end{array}\right|---\left(3\right)$

通过使用上述的矩阵[G]，误差关系可以通过以下的线性式(4)表示。

E^T＝[G]P^T _ID                                      (4)

因此，P_ID可以根据以下的式(5)求出。

P^T _ID＝[G]⁺E^T                                     (5)

其中，[G]⁺为[G]的伪逆矩阵(pseudo inverse matrix)，通过以下的式(6)求出。

[G]⁺＝([G]^T[G])^-1[G]^T                            (6)

根据以上，机构参数P_k，1通过以下的式(7)求出。

[P_k，1，P_s，1，P_m，1]＝[P_k，0+P_s，0，P_m，0]+P_ID  (7)

由于在P_ID和P_i的关系中存在非线性，所以通过式(7)求出的P_k，1仍含有误差。因此，根据牛顿拉夫逊法，使用[P_k，1，P_s，1，P_m，1]来代替[P_k，0+P_s，0，P_m，0]，重复进行式(1)至式(7)的计算，直到P_ID的全部的成分变得微小为止。实际上，重复进行上述的计算，直到P_ID的各成分成为规定的阈值以下为止。作为用于校准的其他的计算方法，存在遗传算法、神经网路(neural network)等非线性问题的最佳化方法，因为都是公知的方法，所以省略说明。

步骤T7

在步骤T7中，因为在机器人的控制中反映，所以将求出的机器人的机构参数覆盖在机器人控制器中存储的现有的参数。

此外，在本实施方式中，设目标的标记形状为圆形，但也可以使用其他的字符或图形等。但在使用圆形时，由照相机拍摄的标记图像与视线的方向无关为椭圆形，所以存在可以使运算处理变得简单一些的优点。此外，在本实施方式中，受光设备为拍摄二维图像的CCD照相机，但也可以为具备同等功能的其他设备(CMOS照相机等)。

此外，可以将目标6置换为发光体等点光源，此时，作为受光设备可以使用求出受光量的重心位置(二维位置)的二维PSD(Position Sensitive Detector)。但是，在使用PSD时，当然还可以将图像处理装置2置换为与其对应的合适的装置。例如在采用PSD时，使用具有以下功能的处理装置：对其输出信号进行处理，求出受光量的重心位置(二维位置)。

本发明上述的校准顺序是一个例子，还可以根据测量系统的构成，进行顺序的变化。例如，还存在对于实际的机器人的误差进行一样的公式化，即对机器人的全部动作区域进行有效的公式化较为困难的情况。因此，为了实现在机器人的全部动作范围内的精度提高，考虑设置多个目标来进行多次测量。作为一个例子，列举了对于图10所示的多个目标进行测量的情况。在图10中，在机器人的坐标系内配置了两个目标6a以及6b。在此时的测量顺序中，首先在图5的步骤T1中，由操作者进行使各个目标进入到照相机视野内的示教，然后重复两次进行从步骤T2到T5的一连串的作业，之后执行T6以及T7。此外，还可以通过针对一个目标设置多个照相机，来提高一次测量的精度。

根据本发明，在进行机器人的校准时，通过照相机等非接触式的受光设备自动地进行测量动作，所以可以通过更多测量位置姿势进行高精度的测量，并减轻操作者的负担。并且，可以通过二维测量装置进行三位测量，通过一次测量得到的测量信息变得更多。其结果是，不依赖于操作者的技能，可以在大范围的作业领域中进行高精度的测量。

参照为了进行说明而选定的特定的实施方式对本发明进行了说明，但本领域的从业人员应该清楚，在不脱离本发明的基本概念以及范围的情况下，可以进行多种变更。

Claims (13)

1.一种测量装置，其具备受光设备、以及应该测量的目标和所述受光设备可以相对移动地构成的多关节机器人，其特征在于，具备：

规定所述目标包含在所述受光设备的视野内的、所述机器人的多个测量位置以及姿势的测量位置姿势规定单元；

将所述机器人依次定位为由所述测量位置姿势规定单元所规定的多个测量位置姿势的单元；

将设置在所述目标上的具有几何特征的标记在所述受光设备的受光面上成像后进行检测的目标检测单元，所述几何特征能够确定在所述受光设备的受光面上成像的所述目标的位置、以及与所述受光设备和所述目标之间的距离相关联的长度的信息；

以所述多个测量位置姿势的每一个为起点，为了在所述受光设备的受光面上使所述标记的位置与规定之处的差值在规定误差范围内，并且在所述受光设备的受光面上使所述标记的长度的信息与规定值的差值在规定误差范围内，移动所述机器人的机器人移动单元；

将通过所述机器人移动单元移动后的所述机器人的位置以及姿势作为与所述各个起点相关联的终点进行存储的机器人终点存储单元；以及

根据在所述机器人终点存储单元中存储的多个所述终点处的所述机器人的位置以及姿势，求出所述机器人的机构参数的误差的计算单元。

2.根据权利要求1所述的测量装置，其特征在于，

所述测量位置姿势规定单元规定所述受光设备与所述目标的规定点之间的距离为一定、且通过该规定点的所述受光设备的视线的斜率不同的多个测量位置姿势。

3.根据权利要求1所述的测量装置，其特征在于，

所述测量位置姿势规定单元规定通过所述目标的规定点的所述受光设备的视线的姿势为一定、且所述受光设备与所述目标的该规定点之间的距离不同的多个测量位置姿势。

4.根据权利要求1所述的测量装置，其特征在于，

所述测量位置姿势规定单元自动生成所述多个测量位置以及姿势。

5.根据权利要求1所述的测量装置，其特征在于，

配置多个所述目标。

6.根据权利要求1所述的测量装置，其特征在于，

具有多个所述受光设备。

7.根据权利要求1所述的测量装置，其特征在于，

所述计算单元，使用牛顿拉夫逊法、包含遗传算法以及神经网络的非线性问题的最佳化方法，来求出所述机器人的机构参数的误差。

8.根据权利要求1所述的测量装置，其特征在于，

所述受光设备为拍摄二维图像的CCD照相机。

9.根据权利要求8所述的测量装置，其特征在于，

所述计算单元，基于所述受光设备的注视点的位置与所述标记的规定点的位置的差值，来求出所述机器人的机构参数的误差。

10.根据权利要求9所述的测量装置，其特征在于，

所述目标具有圆形形状，所述信息包含在所述受光设备的受光面上成像的椭圆的长轴长度。

11.根据权利要求1所述的测量装置，其特征在于，

所述受光设备是求出所述受光量分布的重心的PSD。

12.根据权利要求11所述的测量装置，其特征在于，

所述目标为发光体。

13.一种使用测量装置的多关节机器人的校准方法，所述测量装置具备受光设备以及应该测量的目标和所述受光设备可以相对移动地构成的所述多关节机器人，其特征在于，包括如下步骤：

规定所述目标包含在所述受光设备的视野内的、所述机器人的多个测量位置姿势的步骤；

将所述机器人依次定位为所述多个测量位置姿势的步骤；

将设置在所述目标上的具有几何特征的标记在所述受光设备的受光面上成像后进行检测的步骤，所述几何特征能够确定在所述受光设备的受光面上成像的所述目标的位置、以及与所述受光设备和所述目标之间的距离相关联的长度的信息；

以所述多个测量位置姿势的每一个为起点，为了在所述受光设备的受光面上使所述标记的位置与规定之处的差值在规定误差范围内，并且在所述受光设备的受光面上使所述标记的长度的信息与规定值的差值在规定误差范围内，移动所述机器人的步骤；

将移动后的所述机器人的位置以及姿势作为与所述各个起点相关联的终点进行存储的步骤；以及

根据存储的多个所述终点处的所述机器人的位置以及姿势，求出所述机器人的机构参数的误差的步骤。

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