CN101239469A - 机器人机构的校准装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种机器人机构的校准装置及方法。其是用于自动生成校准的测量中使用的机器人的位置以及姿势的校准装置以及方法。根据指定的基本位置首先生成机器人的预备位置的初始位置，判定预备位置的初始值是否在机器人的动作区域内。在判断为机器人的预备位置的初始值不能实现即不能到达的场合，调整预备位置使接近基本位置。在能够到达的场合，计算预备位置的评价指标，进行其评价，在评价指标不满足规定的条件的场合，增大姿势角的初始值。

Description

机器人机构的校准装置及方法

技术领域

本发明涉及产业用的多关节机器人机构参数的校准装置及校准方法，特别涉及自动生成在校准的测量中使用的机器人的位置以及姿势(有时也称做位置姿势)的装置以及方法。

背景技术

为实现机器人的高定位精度，公知测定机器人的输入位移和输出位移的关系，根据其测定结果推定机器人的机构参数的最优值进行补正的方法。这样的补正方法一般称为校准。众所周知，校准的精度依赖于测量精度以及机构的误差模型，同时也大大受测量中使用的机器人的位置以及姿势的影响。

关于校准中使用的机器人的位置以及姿势的选定以及评价的研究，在学术级上已有很多。例如在日本机械学会论文集(C编)69卷682号(2003-6)、pp.1691-1698中，说明了测量中使用的选定方法以及评价中使用的评价值。另外在特开2005-201824号公报中公开了一种测量装置，它在使用在机器人的臂尖端部上安装的摄像机、PSD等光接收装置测量要测定的目标时，不需要如传统那样使用专用的校准用板的校准，能够用简便的方法求从摄像机朝向目标的视线。该测量装置，通过以用在机器人的臂尖端周围装备的光接收设备(典型的是摄像机)的光接收面捕捉来自目标的光、使其在规定位置(例如摄像机图像中心)映射那样地移动机器人来取得机器人位置的功能为基础，通过与使光接收设备取各种姿势来移动机器人组合，能够求机器人和摄像机的视线的关系。然后，如果能够一旦求得该关系，如果能够从两方向用光接收设备捕捉目标，则通过立体测量原理能够取得目标的三维位置。

尽管如上述在学术级上的关于校准的研究很多，但是在现场中，在进行关于校准的测量时使用的机器人位置，还在使用根据经验规律得到的、均分机器人的动作区域所决定的或者根据和均分等价的概率分布所决定的位置。作为一例，本申请的申请人，如在特开2005-201824号公报或者申请的特愿2006-183375号说明书中记载的那样，开发了使用包含摄像机等非接触式光接收设备的测量装置的校准方法。

关于上述那样的校准方法，希望其完全自动化，即也自动生成用于测量的机器人的位置以及姿势。这里，机器人的位置以及姿势需要满足以下两个条件。即该位置及姿势是机器人能够到达的位置及姿势、和通过根据该位置及姿势中的测量结果的校准必须提高机器人的定位精度。

现场中关于校准的最大的问题之一是，只要在未结束校准中的测量、补正及其验证这样的一系列作业，就不能判断选定的机器人的位置及姿势是否适当。特别是，在基于经验的机器人的位置姿势在某现场不可能实现、使与该现场环境一致变更机器人的位置姿势的场合，在得到验证结果前不能预测校准的结果。因此在机器人的定位精度变差的场合，需要再测量或变更机器人的位置姿势后进行测量，再次进行精度的验证。

另一方面，在学术级的校准中如在日本机械学会论文集(C编)69卷682号(2003-6)、pp.1691-1698等中记载的那样，关于测量用的机器人的位置姿势的事前评价及关于其选定的研究获得了长足发展。但是，适合现场的实用化的东西却很少。作为其理由，可以举出离线选定的机器人的位置姿势不一定在现场中能够经常实现。在实际的机器人使用现场，由于周边机械、机床、安全栅或者柱等干涉物的存在机器人的动作范围大受限制的场合很多，需要考虑这些限制来决定机器人的位置姿势。

但是，加进和这些干涉物的干涉来使机器人的动作范围公式化是需要非常多的人工时间的作业。另外，即使能够实现定式化，因为在三维空间内机器人能够取得的位置以及姿势的组合达到庞大的数，其研究非常费时。

例如，即使是机器人的位置参数以及姿势角参数各有三个、各参数包含三个数值这样非常简单的场合，机器人的位置姿势的数成为729种，在假定从中选定3个的场合，必须研究超过6千万的组合。在日本机械学会论文集(C编)69卷682号(2003-6)、pp.1691-1698中，为缩短该研究时间采用探索的方法。但是在探索的方法中，存在当细分机器人的动作范围时探索时间会变长、反之分割粗的话探索结果从最优值偏离的可能性增高这样的，包含折衷的关系的问题。

另一方面，在校准中的测量中使用的测量装置一般多为外附类型，所以一定存在安装误差。取决于该误差的大小，在离线生成的机器人的位置姿势中，目标不一定进入测量装置的可测量范围内，这也妨碍机器人的位置姿势的自动生成算法的实用化。

发明内容

因此本发明的目的是提供用于解决上述课题的校准装置。

为实现上述目的，本发明的一个形态提供一种装置，其为用于进行多关节机器人的机构的校准的装置，具有：位置对准部，用于进行使在机器人的一部分上固定的第一坐标系和在该机器人的外部固定的第二坐标系的相对位置关系满足规定的条件的位置对准；初始位置指定部，用于为在多个位置分别进行所述位置对准，指定所述第一坐标系和所述第二坐标系的相对位置关系大体满足规定的条件的机器人的位置作为初始位置；预备位置生成部，用于根据通过所述初始位置指定部指定的初始位置、所述第一坐标系以及规定的参数自动生成用于进行所述位置对准的多个预备位置；判定部，用于在进行所述位置对准前，判定通过所述预备位置生成部生成的所述多个预备位置是否在所述机器人的动作范围内存在；和位置修正部，用于把通过所述判定部判定为不在所述动作范围内存在的预备位置修正成存在于所述动作范围内。

上述装置可以进一步具有：评价部，对于包含通过所述位置修正部修正过的位置的全部预备位置，在进行所述位置对准前，评价使用该预备位置的校准的精度是否满足规定的要求基准；以及再生成部，在通过所述评价部评价为不满足所述要求基准的场合，再生成所述预备位置。

上述装置可以进一步具有：在所述机器人的尖端部附近安装的摄像机、输入所述摄像机拍摄的图像的图像输入部、从通过所述图像输入部输入的图像中检测所述第二坐标系上的目标点的检测部、和为所述位置对准控制所述机器人使通过所述检测部检测出来的所述目标点在所述图像中满足规定的条件的控制装置。

或者上述装置可以进一步具有：在所述机器人的外部固定的摄像机、所述图像输入部、从通过所述图像输入部输入的图像中检测所述第一坐标系上的目标点的检测部、和为所述位置对准控制所述机器人使通过所述检测部检测出来的所述目标点在所述图像中满足规定的条件的控制装置。

另外，本发明的另一形态提供一种方法，其为用于进行多关节机器人的机构的校准的方法，具有以下步骤：进行使在机器人的一部分上固定的第一坐标系和在该机器人的外部固定的第二坐标系的相对位置关系满足规定的条件的位置对准的步骤；为在多个位置分别进行所述位置对准，指定所述第一坐标系和所述第二坐标系的相对位置关系大体满足规定的条件那样的机器人的位置作为初始位置的步骤；根据指定的初始位置、所述第一坐标系以及规定的参数自动生成用于进行所述位置对准的多个预备位置的步骤；在进行所述位置对准前，判定所述多个预备位置是否在所述机器人的动作范围内存在的步骤；和把判定为不在所述动作范围内存在的预备位置修正成存在于所述动作范围内的步骤。

上述方法可以进一步具有：对于包含被修正的位置的全部预备位置，在进行所述位置对准前，评价使用该预备位置的校准的精度是否满足规定的要求基准的步骤；和在评价为不满足所述要求基准的场合，再生成所述预备位置的步骤。

附图说明

本发明的上述或者其他目的、特征以及优点，通过参照附图对以下优选的实施形态的说明会更加明了。

图1是表示本发明的一个实施形态的全体结构的概略的图。

图2是表示本发明的另一实施形态的全体结构的概略的图。

图3是表示本发明的再一实施形态的全体结构的概略的图。

图4是表示本发明的再另一实施形态的全体结构的概略的图。

图5是表示实施形态中使用的机器人控制装置的框结构的图。

图6是表示实施形态中使用的图像处理装置的框结构的图。

图7是表示本实施形态中执行的处理全体的概略的流程图。

图8是与图7的流程图的步骤T3的处理关联的说明图。

图9是表示摄像机和目标的相对位置关系以及监视器画面的图。

图10是表示从图9的状态使目标对准了规定位置的状态的图。

图11是表示图7的流程图的步骤T3的细节的流程图。

图12是表示本发明的再一实施形态的全体结构的概略的图。

图13是示意性地表示根据本发明的校准装置的结构的图。

具体实施方式

如上述，为执行机器人的机构校准，需要测定机器人的输入位移和输出位移的关系。一般，所谓输入位移，是机器人的各驱动轴的位移，通过编码器检测。理想的输出位移，希望是在静止坐标系中的机器人的机械接口坐标系上的点的绝对位移，但是因为如上述在测量装置自身中也存在安装误差，所以在多数场合把在静止坐标系中的机器人的机械接口坐标系上的点的相对的位移作为测量对象。

在本发明中，为使通过测量装置产生的误差最小，采用这样的方法，即进行机器人的位置以及姿势角的调整(位置对准)，使机器人的机械接口坐标系上的固定点和静止坐标系上的固定点的相对位置关系成为规定值，把进行了了位置对准时刻的机器人位置作为测量结果。该测量方法，有不需要特别的测量装置，例如不特别需要传统使用的通过针进行的修整方法、或者特愿2006-183375号说明书中提出的测量装置的校准的通过摄像机等非接触式的光接收设备进行的自动检测。在采用这些测量方法的场合，事前选定的机器人位置未必一定与测量结果一致，即未必一定与机器人的机械接口坐标系上的固定点和静止坐标系上的固定点的相对位置关系是规定值的机器人位置一致。为方便把该事前生成的机器人位置称为预备位置，另外，把作为测量结果得到的机器人位置称为位置对准的位置，进而为使校准中的识别计算简单，把位置对准的各驱动轴的位置作为对应的机器人的输入位移的代表值。

在生成机器人的预备位置时，首先与实际的机器人的使用环境一致，把处于机器人的动作范围内的、机器人的机械接口坐标系上的固定点和静止坐标系上的固定点的相对位置关系大体成为规定值的一个机器人位置作为初始位置进行示教。如果示教位于动作范围的中心或其附近的机器人位置，则自动生成的机器人位置的到达可能性也升高。然后粗略求机械接口坐标系上的固定点位置，使生成的预备位置不脱离测量装置的测量范围。其次，使用事前通过研究设定的预备位置的参数，根据初始位置和粗略求得的机械接口坐标系上的固定点位置和机器人的动作限制，自动生成机器人的预备位置。对于生成的机器人的预备位置，首先判断是否进入了作为机器人单体考虑的动作范围内。对于不能到达的预备位置，进行调整使接近处于实际的动作范围内的初始位置。通过该方法，能够用少的计算量生成作为机器人单体进入动作范围的预备位置。根据情况，即使不能到达的预备位置，也可以与离线环境和实际环境无关简单地修正预备位置使接近初始位置。这样，用少的计算量以及示教时间，能够获得进入机器人的动作范围的多个预备位置。进而通过和摄像机等测量装置组合，使以上的一套作业自动化。

通过提高如上述自动生成的预备位置的实用性，在进行实际的位置对准前，使用公知的评价指标，也能够编入多个预备位置组和校准结果的关系的评价。把评价结果向操作者提示，然后根据评价结果进行机器人的预备位置的改进或者追加，这样，就能够消除试行错误的时间，提高校准的效率。

本发明和现有技术的不同，除了能够得到更实用的预备位置以外，因为通过根据机器人的动作范围调整预备位置进行预备位置的设置的最优性，所以也能够避免作为在采用探索的方法的场合产生的折衷的依赖动作范围的分割量的计算时间和探索结果的最优性问题。

下面参照附图说明本发明的实施形态。首先，图1是表示本发明的一个实施形态的测量装置的概略结构的图。如图1所示，机器人1，可以是公知的典型的机器人，被连接在控制机器人1的机器人控制装置5上，具有臂部1a以及基部1b。在臂部1a的尖端部亦即工具安装面32上安装摄像机4。在机器人1上，设定在机器人的基部1b上固定的机器人坐标系∑b、和在工具安装面32上固定的机械接口坐标系∑f。机器人控制装置5能够随时知道机械接口坐标系∑f的原点的位置以及姿势(现在位置)。另外，具有公知的手动操作键的示教操作盘18被连接在机器人控制装置5上，操作者通过操作该手动操作键，能够操作机器人1。

摄像机4，例如是CCD摄像机，是具有用光接收面(CCD阵列面上)检测通过拍摄的二维图像的功能的公知的光接收设备。摄像机4连接具有由LCD、CRT等组成的图像处理装置2。在本实施形态中，摄像机4拍摄在用机器人坐标系∑b表示的空间内固定的目标6上的标记7。

另外，作为另一优选的实施形态，如图2所示，也可以把目标6在工具安装面32亦即机械接口坐标系∑f内固定，把摄像机4在用机器人坐标系∑b表示的空间内固定。这样光接收设备以及目标的设置自由度高，另外两者的相对位置关系如后述能够自动而且高精度地修正，所以不需要关于光接收设备或者目标的设置的精度管理。

进而如图3所示，也可以构成为使在机械接口坐标系∑f内固定的工具的指定点例如针33的尖端和静止坐标系上的修整针34的尖端进行位置对准。

另外，再如图4所示，也可以构成为不与在机械接口坐标系∑f内固定的针33的尖端那样的指定点进行位置对准，而直接测定指定点的位置。作为此时可以使用的测定装置，可以举出激光干涉计或者双球杆35等的一轴方向的测定装置、摄像机或交叉光栅比例尺(KGM)等二维测定装置、或者激光追尾式测定系统等三维测定装置。此外因为通过图2～图4的结构的测量过程可以认为和图1的测量过程同样，所以以下的说明对于图1的形态进行。

图1中概略表示的机器人控制装置5具有图5所示的公知的框结构。亦即在主CPU(以下简单称CPU)11上连接的总线17上，并联由RAM、ROM、非易失存储器等组成的存储器12、示教操作盘用接口13、外部装置用的输入输出接口16、伺服控制部15以及通信接口14。

在示教操作盘接口13上连接的示教操作盘18附有通常的显示器功能，操作者通过该示教操作盘18的手动操作，进行机器人的动作程序的制作、修正、登记、或者各种参数的设定，此外，执行示教的动作程序的再生运行、微动给进等。支持机器人以及机器人控制装置的基本功能的系统程序在存储器12的ROM内存储。另外，根据应用示教的机器人的动作程序以及关联的设定数据在存储器12的非易失存储器中存储。另外，用于后述的各处理(用于与求机构参数关联的机器人移动以及为此和图像处理装置的通信的处理)的程序、参数等的数据也在存储器12的非易失存储器中存储。

存储器12的RAM，用作在CPU11进行的各种运算处理中的数据的临时存储的存储区域。伺服控制部15具有伺服控制器#1～#n(n是机器人的总轴数，这里设n＝6)，接受通过用于机器人控制的运算处理(轨道计划制作及基于它的插补、逆变换等)制作好的移动指令，与从在各轴上附属的脉冲编码器(省略图示)接收到的反馈信号一起，向伺服放大器A1～An输出转矩指令。各伺服放大器A1～An根据各转矩指令给各轴的伺服电动机供给电流，驱动它们。通信接口14连接图像处理装置2(参照图1)，通过该通信接口2，在和机器人控制装置之间进行与后述的测量关联的指令、测量结果数据等的收发。

图像处理装置2具有图6所示的公知的框结构。亦即，图像处理装置2具有由微处理器组成的CPU20，在CPU20上，通过总线30分别连接ROM21、图像处理处理器22、摄像机接口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、非易失存储器27、RAM28以及通信接口29。

在摄像机接口23上连接作为拍摄设备的摄像机(这里是CCD摄像机)。通过摄像机接口23发送拍摄指令时，通过在摄像机内设定的电子快门功能执行拍摄。通过摄像机接口23视频信号以灰度级信号的形式在帧存储器26中存储。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，根据需要显示摄像机拍摄中的图像、在帧存储器26中存储的过去的图像、接收到的通过图像处理处理器22的处理的图像。

如图1所示，摄像机4拍摄在用机器人坐标系∑b表示的空间内固定的目标6上的标记7。在帧存储器26中存储的标记7的视频信号利用图像处理处理器22进行解析，求其二维位置及大小等(细节后述)。此外，为此的程序、参数等在非易失存储器27中存储。另外，RAM28用于临时存储CPU20执行的各种处理所需要的数据。通信接口29通过上述机器人控制装置侧的通信接口14连接在机器人控制装置上。

另外，图1中表示的摄像机4的视线40，是从摄像机4的代表点(例如摄像机透镜的中心)朝向目标6的直线。与视线40关联，图1表示的坐标系∑v是表示从摄像机4的代表点(例如摄像机透镜的中心)朝向目标6的视线40的坐标系，设其原点位于视线40上，一个坐标轴(例如Z轴)与视线40一致。此外，机械接口坐标系∑f如上述是代表工具安装面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(姿势角)的坐标系”。亦即，所谓“机器人位置”是“机器人坐标系∑b上的、机械接口坐标系∑f的原点的位置”。另外，只要不特别声明，关于机器人使用的“位置”是包含机器人的位置以及姿势的概念。因此，在称“定位”的场合，只要不特别声明，就意味要决定位置以及姿势双方。

下面，参照图7的流程图说明通过图1的结构的本发明的校准的过程。但是通常，因为在开始一系列处理前机器人、目标以及摄像机间的相对位置关系为未知，所以需要事前求出为使图像上的目标在打算的方向上仅移动打算的距离如何移动机器人这样的、图像上的移动方向以及移动距离和机器人的移动方向以及移动距离的关系。例如，在图1中的∑f的XYZ的任意方向上多次移动机器人，在其每一次检测在光接收面上成像的标记7的图形的特征值，求机器人的各轴的移动方向以及移动距离和所述特征值的变换的关系的方法是可能的。因为通过这样的方法求移动方向以及移动距离的关系自身公知，所以省略详细的说明。假定此前的准备在以下叙述的步骤前已经完成。

步骤T1

在本发明中，不需要把目标以及摄像机设置在正确的位置上，只要标记7进入摄像机间的4的视野即可。在步骤T1，操作者移动机器人，使标记7进入摄像机间的4的视野内(具体说例如在图像处理装置2的监视器3上映射标记7)。另外这里，把移动后的机器人的位置作为初始位置进行示教。

步骤T2

下一步骤T2，发展了通过本申请的申请人的特愿2006-183375号说明书中记载的方法。亦即，在自动计算在机械接口坐标系∑f中的摄像机的注视点31的位置、以及机器人坐标系∑b中的标记7的规定点(例如后述的机器人的TCP)的位置的同时，使摄像机的注视点31的位置和标记7的规定点一致。在该方法中，在机器人坐标系∑b中的标记7的规定点从多个方向(在多个机器人位置)进行摄像机的注视点的测量，计算∑f中的摄像机的注视点31的位置和机器人坐标系∑b中的标记7的规定点的位置。这点因为与传统上把机器人的在机械接口坐标系∑f中安装的工具的尖端点(TCP：Tool Center Point)，在机器人坐标系∑b的规定点从多个方法机械地进行修整后，计算TCP以及该规定点的方法类似，所以省略详细的说明。此外，在该阶段，不需要高精度计算摄像机以及目标的位置。亦即，在使注视点和目标的规定点一致的状态下围绕注视点使机器人的姿势变化时，只要目标不离开摄像机的视野的程度就足够了。因此，如果满足目标不离开摄像机的视野这样的条件，则也可以通过设计值或者目测设定TCP的值来使用。

步骤T3

在步骤T3，根据计算出来的机械接口坐标系∑f中的摄像机的注视点31的位置和机器人坐标系∑b中的标记7的规定点的位置，自动计算在机器人的动作范围内包含的多个预备位置，在存储器装置中登记。作为多个预备位置的具体例，有摄像机4和标记7上的规定点(例如中心)的距离一定而且通过该规定点的视线的斜率不同的多个机器人位置，或者通过标记7上的规定点的视线的姿势一定而且摄像机4和该规定点的距离不同的多个机器人位置等。图8表示前者即摄像机4和标记7上的规定点的距离一定而且通过规定点的视线的斜率不同的3个机器人位置。此外，关于步骤T3的细节后述。

步骤T4、T5

在步骤T4，以在T3中规定记录的各预备位置作为起点进行以下叙述的“自动修整处理”。接着，移动机器人使在光接收面上成像的标记7的图形的几何学特征值满足规定的条件，在存储器中存储机器人的移动结束的时刻的机器人位置(亦即位置对准后的位置)(步骤T5)。亦即与多个预备位置的起点对应，把多个位置对准后的位置作为测量结果在存储器中存储。

作为该“自动修整”处理，在特开2005-201824号公报中记载的方法是合适的。亦即基本是对于多个不同的机器人位置，移动机器人，使表示在光接收面上成像的标记7的形状的几何学特征的值或者参数满足规定的条件。

这里使用图9以及图10，说明对应一个预备位置移动机器人使在摄像机4的光接收面上成像的标记7的形状的几何学特征值满足规定的条件的处理。此外假定标记7的形状由图1所示那样的圆以及表示其中线的十字线构成。在光接收面上成像的标记7的图像7a的几何学特征值，取图9以及图10所示那样的椭圆(因为摄像机4的光接收面一般和标记7不是正对，所以光接收面上的标记形状即图像7a成为椭圆形状)的中心位置以及长轴长度。图9以及图10，使图像上的椭圆的中心向规定点(这里是光接收面的中心M)移动、进而使椭圆的长轴长度与规定值(这里是标记7的直径)一致的作业与摄像机4以及目标6的相对位置关系的变化一起显示。在图9中，在成像后的图像亦即椭圆7a从规定点M偏离之外，椭圆的长轴长度也比标记7的直径短。这里，如图10所示，通过使机器人1移动变化摄像机4和目标6的相对位置关系，作为结果使椭圆的中心和规定点M一致，而且使其长轴长度和标记7的直径一致。具体说，自动执行在光接收面中使椭圆和圆的中心位置的差以及长轴长度和直径的差成为规定的误差内的处理。通过光接收面上的图像处理(因为可以使用公知的各种方法，所以在这里省略其细节)能够检测椭圆的特征值，能够计算它和规定值的差。

步骤T6

使用在步骤T5中存储的“自动修整处理”结束时刻的多个机器人位置，识别计算机器人的机构参数。所谓本发明中要补正的机器人的机构参数指在决定机器人控制时使用的机器人的各驱动轴的位移(输入位移)和机器人的尖端位置(输出位移)的相互关系的关系式中使用的参数。该参数的代表例是连杆长度和各驱动轴的原点位置。另外，也可以举出通过轴的旋转方向产生的后坐力、连杆的弹性形变、减速机的弹性形变量等。在本发明中，不特别限定识别计算的机构参数的种类，只要是能够公式化而且互相不从属的参数即可。

接着，说明在与全部的测量结果对应的位置对准后的位置上，把摄像机4的注视点31和标记7的规定点一致作为前提，计算机器人的机构参数的方法。在执行校准前，仅了解机构参数的设定值或者初始值P₀，机构参数的真值P，通过求表示P和P₀的偏离的误差δ来确定。这里把n_p个机构参数的初始值P_k,0，＝[P_k，0，1，P_k，0，2，…P_k，0，np]的误差ΔP_k、∑f中的注视点31的位置P_s＝[X_s，Y_s，Z_s]的误差ΔP_s、∑b中的标记7上的规定点的位置的初始值P_m＝[X_m，Y_m，Z_m]的误差ΔP_m表示为作为识别计算对象的机构参数的误差P_ID＝[ΔP_k，ΔP_s，ΔP_m]。在理想状态，亦即P_ID的全部成分是零的场合，使用被记录的第i号的位置对准后的位置以及∑f中的注视点31的位置P_s的双方计算的∑b中的注视点31的位置P_i、和∑b中的标记7上的规定点的位置P_m应该是完全一致的。但是通常通过包含机构参数的误差的P_ID的误差在P_i和P_m之间产生用式(1)表示的位置误差e_i。

e_i＝P_i-P_m    (1)

从几何学的关系可知，在把机器人的各驱动轴的值固定为一定值考虑的场合，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，使用牛顿拉普逊法，求n_s个位置对准后的位置中的∑b中的注视点31的位置P_i和∑b中的标记7上的规定点的位置P_m的误差E＝[e₁，e₂，…，e_ns]成为最小的P_ID。在该计算中，首先如下式(2)那样求对于e_i的第J号的识别参数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，J  (2)

式中，e’_i，j是在P_ID，J上加上微小误差量时的、第i号的位置对准后的位置中的∑b中的注视点31的位置P’_i、和∑b中的标记7上的规定点的位置P_m的误差。

使用上述式(2)，可以像以下的式(3)那样用矩阵[G]表示求得的g_i，j。

$\left[G\right]=\left|\begin{array}{ccccc}{g}_{\mathrm{1,1}}^T& ...& g_{1,j}^T& ...& g_{1,\mathrm{ne}}^T\\ .& & .& & .\\ .& & .& & .\\ .& & .& & .\\ g_{i,1}^T& ...& g_{i,j}^T& ...& g_{i,\mathrm{ne}}^T\\ .& & .& & .\\ .& & .& & .\\ .& & .& & .\\ g_{\mathrm{ns},1}^T& ...& g_{\mathrm{ns},j}^T& ...& g_{\mathrm{ns},\mathrm{ne}}^T\end{array}\right|---\left(3\right)$

通过使用上述矩阵[G]，可以用以下的线性式(4)表示误差关系。

E^T＝[G]P^T _ID       (4)

因此，P_ID可以从以下的式(5)求。

P^T _ID＝[G]⁺E^T      (5)

式中，[G]⁺是[G]的伪逆矩阵，可以通过以下的式(6)求。

[G]⁺＝([G]^T[G])^-1[G]^T    (6)

从以上可知，机构参数P_k，I可以通过下面的式(7)求。

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

因为在P_ID和P_i的关系中存在非线性性，所以用式(7)求得的[P_k，I，P_s，I，P_m，I]还包含误差。因此根据牛顿拉普逊法，代替[P_k，0，P_s，0，P_m，0]使用[P_k，I，P_s，I，P_m，I]，重复进行式(1)到式(7)的计算，直到P_ID的全部成分变得很小。实际上，在P_ID的各成分变得在规定的阈值以下前重复进行上述计算。作为校准中使用的其他的算法，有遗传算法、神经元网络等非线性问题的最优化方法，因为哪一种都是公知的方法所以省略说明。

步骤T7

在步骤T7，为使之反映到机器人的控制中，用求得的机器人的机构参数更新在机器人控制器中存储的已有的机构参数。

图11是表示上述的图7的步骤T3亦即预备位置的自动生成及其评价处理的细节的流程图。以下说明在步骤T3中包含的各步骤的要点。

步骤S1

首先，把在图7的步骤T2中吻合摄像机的注视点31和标记7上的规定点的位置得到的机器人的位置作为基本位置。基本位置的作用自身和初始位置相同，但是根据基本位置生成的预备位置比根据初始位置生成的预备位置更接近对准后的机器人的位置。

步骤S2

如以下的式(8)所示，在将摄像机的注视点的位置做成了一定之后，在机器人基本位置的姿势角转动、俯仰、偏转角(W₀，P₀，R₀)上加上规定值(dW_iW，dP_iP，dR_iR)，制作机器人的预备位置的初始值(W₁，P₁，R₁)这里，i_W＝1，...，n_W，i_P＝1，...，n_P，i_R＝1，...，n_R。

(W₁，P₁，R₁)＝(W₀+dW_iW，P₀+dP_iP，R₀+dR_iR)      (8)

步骤S3

判断机器人是否能够到达在步骤S2求得的预备位置的初始值。此时的判断基准，可以举出预备位置的初始值是否在机器人的动作区域内，再有机器人是否和外部设备等干涉。更具体说，关于前者，可以举出机器人的各轴的位移是否能够实现，是否超过限制值，再有预备位置的初始值是否不是特异位置等。另外关于后者，可以举出与预备位置的初始值对应的机器人的各部是否不包含在预先设定的干涉区域内。

步骤S4

在判断机器人的预备位置的初始值不能实现即到达的场合，调整预备位置使接近基本位置。具体说，考虑通过重复使用下式(9)，使用预定的步骤值使预备位置中包含的姿势角接近基本位置的姿势角。在式(9)中，有

0＜k_W、K_P、K_R＜1。

(W_n，P_n，R_n)

＝((W_n-1-W₀)×k_W+W₀，(P_n-1-P₀)×k_P+P₀，(R_n-1-R₀)×k_P+P₀)    (9)

这里，因为通过在上述(9)式中使用的k_W、K_P、K_R得到的姿势角也有过于进入机器人的动作范围的内侧的可能性，所以根据在该场合得到的探索结果进行更高精度的探索，亦即减小k_W、K_P、K_R求位于动作范围的边界附近的最优值。在这样的探索步骤中，因为使动作范围可变来优化探索精度以及探索时间的方法是公知的所以省略说明。另外，作为使在预备位置中包含的姿势角接近基本位置的姿势角的方法，也有代替式(9)，在(W_n-1，P_n-1，R_n-1)的各成分上加上规定值的方法。另外，也可以使如上述所加上的规定值的大小可变。

步骤S5

在现实中，因为在作为校准结果的机构参数的误差的识别值中也包含误差，所以在步骤S5进行预备位置的评价。作为该误差的原因，要考虑误差模型的不完全性以及测量误差。另外，与校准的机构参数的计算方法无关，上述的式(4)一定成立。所以通过误差模型的不完全性以及测量误差引起的测量数据的误差ΔE和机构参数的计算误差ΔP_ID的关系用下式(10)表示。

ΔP_ID＝[G]⁺ΔE    (10)

另外，校准后的机构参数的误差ΔP_ID、和实际作业中的机器人的定位误差δE的关系，可用下式(11)表示。这里[G’]是汇总了机器人的实际作业中的全部与机器人位置对应的输入输出关系的矩阵。

ΔE＝[G’]ΔP_ID    (11)

通常，因为在校准中位置对准后的位置在动作区域内广泛分布，所以式(11)的[G’]可用式(10)的矩阵[G]代用。因此，校准后的机器人的定位误差δE和测量数据的误差ΔE的关系用下式(12)表示。

ΔE＝[G][G]⁺ΔE    (12)

一般，如果是批量生产的同种的机器人，则重复误差的大小大体是相同的水平。另外，同种的摄像机等的测量装置的测定误差的大小也相同。因此，如果使用同种的机器人以及同种的测量装置，则可以期待测量数据的误差ΔE成为大体相同水平的大小。这里如果能够评价[G][G]⁺，则能够发现校准后的机器人定位误差。另外，如果预备位置和位置对准后的位置没有大的偏离，则通过决定预备位置决定[G]，即使不进行校准后的机器人的定位误差的事前评价也可以。

作为用一个数值表示矩阵[G]的方法，例如有以下的方法。如果使用矩阵[G]的特异值σ，则[G][G]⁺的评价指标EI可以从下式(13)求。

EI＝σ_[G]max×σ_[G]+max＝σ_[G]max/σ_[G]min  (13)

另外，评价指标EI也可以通过用更少的计算量就能实现的下式(14)来求。

EI＝||[G]||×||[G]⁺||       (14)

这里||[G]||，使用[G]的第j号的列矢量的各成分的绝对值的和||h_j||从下式(15)求。

||[G]||＝max||h_j||           (15)

代替[G]，为减低测量误差，不用说可以使用更多预备位置来使用G成为非正方矩阵[G]^T[G]。另外，也可以使用标准化了的矩阵。再有，虽然省略了细节，也已经公开了代替积[G][G]⁺仅评价[G]或[G]⁺，代替把[G]的最大特异值作为代表值而把全部特异值的积作为代表值等的研究。

步骤S6、S7

在步骤S6，在预备位置的组合亦即集合的评价指标不满足规定的条件(不到规定的阈值)的场合，通过如下式(16)那样增大姿势角的规定值增大预备位置的集合的评价指标(步骤S7)。但是，A_W、A_P、A_R的任何一个都是比1大的值。如果必要，也可以重复使用式(16)。另外，代替式(16)，作为增大姿势角的规定值的方法，也有在dW_iW、dP_iP、R_iR上加上规定值的方法。另外如上述，也可以使用于增大要被加上的规定值的值可变。

dW’_iW＝dW_iW×A_W

dP’_iP＝dP_iP×A_P    (16)

dR’_iR＝dR_iR×A_R

另外，通过机器人的动作范围的限制，即使增大姿势角的规定值，有时可能到达的预备位置的姿势角也不增大。在该场合，如下式(17)所示，通过对于预备位置的姿势角生成用参数的各个求中间值作为生成用参数相加，增加生成的预备位置的数，提高预备位置的集合的校准效果。

dW_nW+m＝(dW_m+dW_m+1)/2

dP_nP+m＝(dP_m+dP_m+1)/2        (17)

dR_nR+m＝(dR_m+dR_m+1)/2

以上说明的机器人位置的自动生成的计算式，仅是一例。因此即使测量位置的条件变化，例如在满足目标经常位于摄像机的相同视线上这样的条件的预备位置的自动生成中，仅通过变更对应的预备位置的生成参数、生成式以及校准的识别式，就能够以同样的过程进行预备位置的生成和校准。生成式自身，也如上述式(8)所示，不仅规定参数的任意组合，而且也可以仅组合例如直接指定各个的测量姿势的方法、或者特定的参数，或者组合不同的生成式来使用。另外，在预备位置的自动生成的过程中，也可以在每次生成一个预备位置时进行判定，如果需要则进行位置修正。再有，为使用更少数目的预备位置进行测量，在生成预备位置后，可以和在日本机械学会论文集(C编)69卷682号(2003-6)、pp.1691-1698中记载的方法进行组合。

此外，在本实施形态中，光接收设备是拍摄二维图像的CCD摄像机，但是也可以是具有同等功能的别的设备(CMOS摄像机等)。另外，目标6也可以置换为被认为是点光源的发光体等，在那样的场合作为光接收设备可以使用求光接收量的重心位置(二维位置)的二维PSD(Position Sensitive Detector)。但是，在使用PSD的场合，不用说图像处理装置2也相应置换为适合的装置。例如，在采用PSD的场合，使用具有处理其输出信号求光接收量的重心位置(二维位置)的功能的处理装置。

另外，根据本发明的上述的校准过程是一例，根据测量系统的结构也可以变更过程。例如，对于实际的机器人的误差，也有进行一样的定式化即对于机器人的全动作区域有效的定式化困难的场合。另外，由于障碍物等的影响，也有根据一个基本位置生成的预备位置仅对应窄的动作区域的可能。因此，考虑适应机器人的动作区域设置多个目标进行多次测量。作为一例，可以举出如图12所示那样关于多个目标进行测量的例子。在图12中，在机器人的坐标系内配置两个目标6a以及6b。在该场合的测量过程中，首先在图7的步骤T1由操作者进行使各个目标进入摄像机的视野的示教，接着两次重复从步骤T2到T5的一系列作业，其后执行T6以及T7。另外，通过对于一个目标设置多个摄像机，也可以提高一次测量中的精度。

再有，不一定在执行步骤T2后使用基本位置，而也可以在T2的执行前单独示教基本位置。

另外，如图3所示在使用针的系统中，因为不使用图像处理装置2，所以不能得到不依赖自动测量的操作者的技能不费人工和时间这样的优点，但是即使没有校准的经验，也能够高效率地生成修整的预备位置，来提高校准的机器人的精度。也可以作为在不满足摄像机等的自动测量的条件的场合的代替方案使用。

根据本发明的上述的校准过程是一例，根据测量系统的结构也可以有过程的变形。例如，对于实际的机器人的误差，也有进行一样的定式化即对于机器人的全动作区域有效的定式化困难的场合。因此，为实现机器人的全动作范围内的精度提高，考虑设置多个目标进行多次测量。作为一例，可以举出对于如图10所示那样的多个目标进行测量的例子。在图10中，在机器人的坐标系内配置两个目标6a以及6b。在该场合的测量过程中，首先在图5的步骤T1由操作者进行使各个目标进入摄像机的视野的示教，接着两次重复从步骤T2到T5的一系列作业，其后执行T6以及T7。另外，通过对于一个目标设置多个摄像机，也可以提高一次测量中的精度。

此外如图4所示，在代替图像处理装置2使用双球杆等接触式的测定装置的场合，也可以进行自动校准。根据本发明的预备位置的自动生成算法，不受测量方法的约束，也能够编入其他现有公知的校准方法中。

图13是示意性地表示根据本发明的校准装置的结构的图。校准装置50具有位置对准部51、初始位置设定部52、预备位置生成部53、判定部54以及位置修正部55，进而也可以具有评价部56以及再生成部57。但是在实际中，各部的功能由机器人1、图像处理装置2、摄像机4或者机器人控制装置5或者它们的组合承担。

根据本发明，在执行通过机器人的校准时，自动地生成机器人可能到达的预备位置，进而能够进行该校准中的预备位置的事前评价和通过该事前评价的自动修正。因此提高了校准的效率。

另外通过和摄像机等非接触式的光接收设备的组合，能够不依赖操作员的技能，即使在对机器人的动作范围制约多的场合也能够高效率地进行高精度的校准。

参照为说明选定的特定实施形态说明了本发明，但是，显然，对于专业人员来说，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 (6)

1.一种装置(50)，其用于进行多关节机器人(1)的机构的校准，其特征在于，具有：

位置对准部(51)，其用于进行使在机器人(1)的一部分上固定的第一坐标系和在该机器人(1)的外部固定的第二坐标系的相对位置关系满足规定的条件的位置对准；

初始位置指定部(52)，其用于为在多个位置分别进行所述位置对准，指定所述第一坐标系和所述第二坐标系的相对位置关系大体满足规定的条件那样的机器人(1)的位置作为初始位置；

预备位置生成部(53)，其用于根据通过所述初始位置指定部(52)指定的初始位置、所述第一坐标系以及规定的参数自动生成用于进行所述位置对准的多个预备位置；

判定部(54)，其用于在进行所述位置对准前，判定通过所述预备位置生成部(53)生成的所述多个预备位置是否在所述机器人(1)的动作范围内存在；和

位置修正部(55)，其用于把通过所述判定部(54)判定为在所述动作范围内不存在的预备位置修正成存在于所述动作范围内。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，

进一步具有：

评价部(56)，其对于包含通过所述位置修正部(55)修正过的位置的全部预备位置，在进行所述位置对准前，评价使用该预备位置的校准的精度是否满足规定的要求基准；和

再生成部(57)，其在通过所述评价部(56)评价为不满足所述要求基准的场合，再生成所述预备位置。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，

进一步具有：

在所述机器人(1)的尖端部附近安装的摄像机(4)；

输入所述摄像机(4)拍摄的图像的图像输入部(2)；

从通过所述图像输入部(2)输入的图像中检测所述第二坐标系上的目标点的检测部(2)；和

为进行所述位置对准，控制所述机器人(1)使通过所述检测部(2)检测出来的所述目标点在所述图像中满足规定的条件的控制装置(5)。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，

进一步具有：

在所述机器人(1)的外部固定的摄像机(4)；

所述图像输入部(2)；

从通过所述图像输入部(2)输入的图像中检测所述第一坐标系上的目标点的检测部(2)；和

为进行所述位置对准，控制所述机器人(1)使通过所述检测部(2)检测出来的所述目标点在所述图像中满足规定的条件的控制装置(5)。

5.一种方法，其用于进行多关节机器人(1)的机构的校准，其特征在于，

具有以下步骤：

进行使在机器人(1)的一部分上固定的第一坐标系和在该机器人(1)的外部固定的第二坐标系的相对位置关系满足规定的条件的位置对准的步骤；

为在多个位置分别进行所述位置对准，指定所述第一坐标系和所述第二坐标系的相对位置关系大体满足规定的条件那样的机器人(1)的位置作为初始位置的步骤；

根据指定的初始位置、所述第一坐标系以及规定的参数，自动生成用于进行所述位置对准的多个预备位置的步骤；

在进行所述位置对准前，判定所述多个预备位置是否在所述机器人(1)的动作范围内存在的步骤；和

把判定为在所述动作范围内不存在的预备位置修正成存在于所述动作范围内的步骤。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，

进一步具有以下步骤：

对于包含被修正过的位置的全部预备位置，在进行所述位置对准前，评价使用该预备位置的校准的精度是否满足规定的要求基准的步骤；和

在评价为不满足所述要求基准的场合，再生成所述预备位置的步骤。

Images