CN102818524A

CN102818524A - 一种基于视觉测量的在线机器人参数校准方法

Info

Publication number: CN102818524A
Application number: CN201210267400XA
Authority: CN
Inventors: 张平; 杜广龙
Original assignee: South China University of Technology SCUT
Current assignee: South China University of Technology SCUT
Priority date: 2012-07-31
Filing date: 2012-07-31
Publication date: 2012-12-12

Abstract

本发明公开了一种基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，所述机器人末端安装单CCD相机；设定世界坐标系，通过单CCD相机测量机器人末端执行器相对世界坐标系的相对坐标来进行参数校准。该参数校准方法使用的工具便携，该参数校准方法准确且成本低。

Description

一种基于视觉测量的在线机器人参数校准方法

技术领域

本发明涉及机器人参数校准技术领域，特别涉及一种基于视觉测量的在线机器人参数校准方法。

背景技术

目前，大多数工业机器人仍然是采用示教编程，尤其是在汽车行业。然而，作为替代示教编程的离线编程行业，其重要性正在稳步提高。这种趋势的主要原因是以缩短停机时间来提高机器人利用率的需求大大增加。

在成功的离线编程实例中，机器人不仅具有重复性，而且具有准确性。机器人的重复性不受编程方法的影响，而是受随机误差（如联合编码器的有限解析度）的影响。相比之下，在机器人的准确性方面，绝对定位的系统误差几乎完全是由机器人离线编程引起的。缺乏准确性的主要原因之一，是运动模型的预测与实际系统之间的不匹配。机器人恒姿误差归因于几个来源，包括几何参数误差（如链路长度和联合偏移）和位置变动预测的偏差。

阻碍离线编程发展的问题之一是机器人系统低精度的静态定位和动态定位。机器人校准提高了机器人的静态定位和动态定位精度，同时可以用来作诊断工具。因此，在机器人的生产和维修上被广泛应用。机器人静态定位校准是一个综合了建模、测量、机器人实际物理特性的数值鉴定和新数学模型实现的过程。校准测量系统是决定真实机器人的 “最适合”参数设置所必不可少的。测量时，需要把工具位置和对应的联合位置组合起来；但组合的质量比不上由原始数据集中得到的；而得到一组好数据对于机器人校准来说又是非常重要的。使用摄像机来校准机器人的视频测量系统是当今机器人校准系统发展的趋势之一，但目前尚无合适的视频测量方法提出。

发明内容

本发明的发明目的是针对现有机器人参数校准的技术不足，提供一种基于视觉测量的在线机器人参数校准方法。

为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，所述机器人末端安装单CCD相机；设定世界坐标系，通过单CCD相机测量机器人末端执行器相对世界坐标系的相对坐标来进行参数校准。

优选地，包括如下步骤：

S1、对机器人建立运动学建模和参数标识；

S2、建立基于RAC的相机模型；

S3、对单CCD相机获取的图像的中心进行校准；

S4、规模因素的校准。

优选地，所述机器人本体由若干用转动或平移关节连接的杆件形成；其中，所述机器人的每一对关节-杆件构成一个自由度。

优选地，所述步骤S1通过D-H矩阵来推导；D-H矩阵是为每个关节处的杆件坐标系建立4×4齐次变换矩阵，表示它与前一杆件坐标系的关系；因此，给每个关节指定一个参考坐标系，然后确定从一个关节到下一个关节来进行变换的步骤；如果将从基座到第一个关节，再从第一个关节到第二个关节直至到最后一个关节的所有变换结合起来，就得到了机器人的总变换矩阵；其中，设

表示从坐标系i-1到i的齐次坐标变换阵，一般地有：

（1）；

因此，对于一个具有n关节的机器人，从机器人基座坐标系到机器人末端坐标系的齐次变换阵定义为：

（2）；

式中， QUOTE

为机器人末端执行器的法向矢量，

为滑动矢量，

为接近矢量，为位置矢量。

优选地，所述机器人为六自由度机器人；其中，每一对关节-杆件构成一个自由度，所述六自由度机器人也就有六对关节-杆件。

优选地，所述步骤S2中,将单CCD相机安装在机器人末端校准目标；其中，设定世界坐标系为{XW，YM，ZW}；相机坐标系为{X，Y，Z}；摄像机获取图像，建立图像坐标系（U，V）；设相机坐标系的原点在图像中心且z轴与单CCD相机的光轴重合；（x，y）是图像坐标系以像素为单位的光轴与图像平面的交点位置；杆件从世界坐标系的坐标变量(xw，yw，zw)到摄像机坐标系的坐标变量(x，y，z)的变化关系为：

(3)；

其中，R为选择矩阵，T为平移矩阵；另

，可以求解出未知的机器人参数。

优选地，所述步骤S3中,图像的中心被定义为帧缓冲区的光轴与图像平面的交点坐标，通常被用作成像过程中的原点；f是图像平面和单CCD相机的光学中心之间的距离；单CCD相机的凸透镜近轴光线中，入射线和与其对应且相平行的出射线构成共轭光线，其入射点与出射点的连线与主光轴的交点，称为凸透镜的焦点，则单CCD相机的中心定义为：

(4)。

优选地，所述步骤S4中,采用两步相机标定技术用来确定准确的比例；其中，fy,fx表示焦距在摄像机坐标系x轴，y轴下的投影，su,sv是像素在图像坐标系（U，V）下的变量；缩放率定义为：

(5)。

本发明相对于现有技术，具有以下有益效果： D-H矩阵是对机器人连杆和关节进行建模的一种非常有效的方法，这种方法在机器人的每个连杆上都固定一个坐标系，然后用4×4的齐次变换矩阵来描述相邻两连杆的空间关系。通过依次变换可最终推导出末端执行器相对于基坐标系的位姿，从而建立机器人的运动学方程。D-H矩阵可用于任何机器人结构，而不管机器人的结构顺序和复杂程度；该参数校准方法使用的工具便携，该参数校准方法准确且成本低。

附图说明

图1为本发明的系统框架图；

图2为本发明的DH模型图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明的发明目的作进一步详细地描述，实施例不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施例。除非特别说明，本发明采用的材料和加工方法为本技术领域常规材料和加工方法。

一种基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，所述机器人末端安装单CCD相机；设定世界坐标系，通过单CCD相机测量机器人末端执行器相对世界坐标系的相对坐标来进行参数校准。

优选地，包括如下步骤：

S1、对机器人建立运动学建模和参数标识；

S2、建立基于RAC的摄像机模型；

S3、对单CCD相机获取的图像的中心进行校准；

S4、规模因素的校准。

步骤S1包括：机器人本体由一串用转动或平移关节连接的杆件构成。每一对关节-杆件构成一个自由度。六自由度机器人也就有六对关节-杆件。杆件的编号从基座开始，将基座编号为0，接着基座的第一个运动体是杆件1，依次类推。

为描述相邻杆件间平移和转动的关系，以下采用D-H矩阵来推导。D-H矩阵是对机器人连杆和关节进行建模的一种非常有效的方法，这种方法在机器人的每个连杆上都固定一个坐标系，然后用4×4的齐次变换矩阵来描述相邻两连杆的空间关系。通过依次变换可最终推导出末端执行器相对于基坐标系的位姿，从而建立机器人的运动学方程。D-H矩阵可用于任何机器人结构，而不管机器人的结构顺序和复杂程度。

D-H矩阵是为每个关节处的杆件坐标系建立4×4齐次变换矩阵，表示它与前一杆件坐标系的关系。因此，需要给每个关节指定一个参考坐标系，然后，确定从一个关节到下一个关节（一个坐标系到下一个坐标系）来进行变换的步骤。如果将从基座到第一个关节，再从第一个关节到第二个关节直至到最后一个关节的所有变换结合起来，就得到了机器人的总变换矩阵。

设 QUOTE

表示从坐标系i-1到i的齐次坐标变换阵，一般地有：

（1）；

对于一个具有n关节的机器人，从基座坐标系到机器人末端坐标系的齐次变换阵定义为：

（2）；

式中 QUOTE

为手爪的法向矢量，

为滑动矢量，为接近矢量，

为位置矢量。

所述步骤S2包括：首先是将单CCD相机固定在机器人周围，使单CCD相机可以安装在机器人末端校准目标。世界坐标系{XW，YW，ZW}；相机坐标系{X，Y，Z},图像坐标系{U，V}。相机坐标系的原点是在图像中心；z轴与光轴重合。（x，y）（光轴与前面的图像平面的交点）是图像坐标系以像素为单位的交点位置。f是前面的图像平面和光学中心之间的距离。

杆件从世界坐标系的坐标变量(xw，yw，zw)到摄像机坐标系的坐标变量(x，y，z)的变化关系为：

(3)；

其中，R为选择矩阵，T为平移矩阵。另

可以求解出未知的机器人参数。

所述步骤S3包括：图像的中心被定义为帧缓冲区的光轴与图像平面的交点坐标；它通常被用作成像过程中的原点。单CCD相机的凸透镜近轴光线中，入射线和与其对应且相平行的出射线构成共轭光线，其入射点与出射点的连线与主光轴的交点，称为凸透镜的焦点，摄像机中心定义为：

(4)。

所述步骤S4包括：两步相机标定技术(如RAC的模型)可以用来确定准确的比例。缩放率定义为：

(5)

上述实施例仅为本发明的较佳实施例，并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明内容所作的均等变化与修饰，都为本发明权利要求所要求保护的范围所涵盖。

Claims

1.一种基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，其特征在于：所述机器人末端安装单CCD相机；设定世界坐标系，通过单CCD相机测量机器人末端执行器相对世界坐标系的相对坐标来进行参数校准。

2.根据权利要求1所述的基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，其特征在于包括如下步骤：

S1、对机器人建立运动学建模和参数标识；

S2、建立基于RAC的相机模型；

S3、对单CCD相机获取的图像的中心进行校准；

S4、规模因素的校准。

3.根据权利要求2所述的基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，其特征在于：所述机器人本体由若干用转动或平移关节连接的杆件形成；其中，所述机器人的每一对关节-杆件构成一个自由度。

4.根据权利要求3所述的基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，其特征在于：所述步骤S1通过D-H矩阵来推导；D-H矩阵是为每个关节处的杆件坐标系建立4×4齐次变换矩阵，表示它与前一杆件坐标系的关系；因此，给每个关节指定一个参考坐标系，然后确定从一个关节到下一个关节来进行变换的步骤；如果将从基座到第一个关节，再从第一个关节到第二个关节直至到最后一个关节的所有变换结合起来，就得到了机器人的总变换矩阵；其中，设

表示从坐标系i-1到i的齐次坐标变换阵，一般地有：

（1）；

（2）；

式中， QUOTE

为机器人末端执行器的法向矢量，

为滑动矢量，

为接近矢量，

为位置矢量。

5.根据权利要求4所述的基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，其特征在于：所述机器人为六自由度机器人；其中，每一对关节-杆件构成一个自由度，所述六自由度机器人也就有六对关节-杆件。

6.根据权利要求2-5 任一项所述的基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，其特征在于: 所述步骤S2中,将单CCD相机安装在机器人末端校准目标；其中，设定世界坐标系为{XW，YM，ZW}；相机坐标系为{X，Y，Z}；摄像机获取图像，建立图像坐标系（U，V）；设相机坐标系的原点在图像中心且z轴与单CCD相机的光轴重合；（x，y）是图像坐标系以像素为单位的光轴与图像平面的交点位置；杆件从世界坐标系的坐标变量(xw，yw，zw)到摄像机坐标系的坐标变量(x，y，z)的变化关系为：

(3)；

其中，R为选择矩阵，T为平移矩阵；另

，可以求解出未知的机器人参数。

7. 根据权利要求6所述的基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，其特征在于：所述步骤S3中,图像的中心被定义为帧缓冲区的光轴与图像平面的交点坐标，通常被用作成像过程中的原点；f是图像平面和单CCD相机的光学中心之间的距离；单CCD相机的凸透镜近轴光线中，入射线和与其对应且相平行的出射线构成共轭光线，其入射点与出射点的连线与主光轴的交点，称为凸透镜的焦点，则单CCD相机的中心定义为：

(4)。

8.根据权利要求6所述的基于视觉测量的在线机器人参数校准方法，其特征在于：所述所述步骤S4中,采用两步相机标定技术用来确定准确的比例；其中，fy,fx表示焦距在摄像机坐标系x轴，y轴下的投影，su,sv是像素在图像坐标系（U，V）下的变量；缩放率定义为：

(5)。