CN104827480A - 机器人系统的自动标定方法 - Google Patents

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CN104827480A CN201410047115.6A CN201410047115A CN104827480A CN 104827480 A CN104827480 A CN 104827480A CN 201410047115 A CN201410047115 A CN 201410047115A CN 104827480 A CN104827480 A CN 104827480A
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邓颖聪
张丹丹
鲁异
胡绿海
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Abstract

本发明公开一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：利用标定板标定传感器的内在结构参数和相对于世界坐标系的传感器坐标系；和在已被标定的传感器的引导下控制机器人以多种不同的姿态将安装在其上的工具的坐标系的原点精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出工具坐标系相对于机器人的工具中心点坐标系的传递矩阵tcpTt。本发明先对传感器进行标定，再利用标定后的传感器检测机器人的实际位置，并根据实际位置与目标点的位置之间的误差对机器人进行闭环控制，从而能够控制机器人以多种不同的姿态精确地移动到同一目标点，提高了标定精度，而且利用控制程序自动地执行标定，效率高、使用方便。

Description

机器人系统的自动标定方法
技术领域
本发明涉及一种机器人系统的自动标定方法。
背景技术
在现有技术中，对于机器人系统的标定，一般采用人工示教的方法，例如，手动地控制机器人以多种不同的姿态(对于六轴机器人而言，一般为四种或更多种不同的姿态)将其上安装的工具移动到同一目标点。但是，由于需要通过人眼来判断工具是否移动到同一目标点，因此，不可避免地会存在误差，导致工具相对于机器人的工具中心点(tool center point)坐标系的传递矩阵的标定不准确，而且手动地控制机器人以多种不同的姿态到达同一目标点和依靠人眼判断是否到达同一目标点的工作非常费时，影响工作效率。对于需要经常更换工具的机器人系统，在每更换一次工具之后，都要进行一次重新标定，非常麻烦，非常费时。
发明内容
本发明的目的旨在解决现有技术中存在的上述问题和缺陷的至少一个方面。
根据本发明的一个目的，旨在于提供一种机器人系统的自动标定方法，其能够精确地且高效地完成机器人系统的标定工作。
根据本发明的一个方面，提供一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
S100：利用标定板标定传感器的内在结构参数和相对于世界坐标系的传感器坐标系；和
S200：在已被标定的传感器的引导下控制机器人以多种不同的姿态将安装在其上的工具的坐标系的原点精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出工具坐标系相对于机器人的工具中心点坐标系的传递矩阵tcpTt。
根据本发明的一个实例性的实施例，根据传感器检测到的工具坐标系的原点的实际位置与目标点的位置之间的误差，对机器人进行闭环反馈控制，直至所述误差为零。
根据本发明的另一个实例性的实施例，在步骤S200之后还包括以下步骤：
S211：基于获得的传递矩阵tcpTt计算出工具坐标系相对于机器人坐标系的传递矩阵RTt；和
S212：在传感器的引导下控制机器人将安装在其上的工具精确地移动到一个已知的目标位姿，并根据该已知的目标位姿相对于世界坐标系的传递矩阵T和已经计算出的传递矩阵RTt计算机器人坐标系相对于世界坐标系的传递矩阵TR。
根据本发明的另一个实例性的实施例，根据传感器检测到的工具的实际位姿与目标位姿之间的误差，对机器人进行闭环反馈控制，直至实际位姿与目标位姿之间的误差为零。
根据本发明的另一个实例性的实施例，在传感器被标定之后，还包括以下步骤：
S300：利用传感器识别将被工具加工的对象相对于世界坐标系的传递矩阵TO；和
S400：利用传感器识别对象上的目标区相对于对象坐标系的传递矩阵OTP。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述目标区相对于对象坐标系的传递矩阵OTP是固定不变的。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述对象相对于世界坐标系的位姿是固定不变的或连续变化的。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述传感器为视觉传感器或激光跟踪器。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述传感器为摄像机，并且所述传感器的内在结构参数包括焦距、透镜畸变、像素比、芯片与透镜位姿之间的几何关系中的至少一种。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述机器人系统包括一个摄像机、两个摄像机或更多个摄像机。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述机器人系统包括一个机器人、两个机器人或更多个机器人。
根据本发明的另一个实例性的实施例，所述摄像机不仅用于对机器人系统进行标定，还用于视觉地引导机器人对对象进行加工。
根据本发明的另一个实例性的实施例，在更换不同的工具之后，立即自动识别工具坐标系相对于机器人的工具中心点坐标系的传递矩阵tcpTt。
根据本发明的另一个方面，提供一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
S10：利用标定板标定传感器的内在结构参数和相对于世界坐标系的传感器坐标系；
S20：在已被标定的传感器的引导下控制机器人以第一组多种不同的姿态将安装在其上的工具的坐标系的原点精确地移动到同一个第一目标点，并根据机器人在第一目标点的位姿数据计算出工具坐标系相对于机器人的工具中心点坐标系的第一传递矩阵；
S30：在已被标定的传感器的引导下控制机器人以第二组多种不同的姿态将安装在其上的工具的坐标系的原点精确地移动到同一个第二目标点，并根据机器人在第二目标点的位姿数据计算出工具坐标系相对于机器人的工具中心点坐标系的第二传递矩阵；和
S40：判断第一传递矩阵与第二传递矩阵之间的误差是否在允许的预定范围内，如果超出允许的预定范围，则返回到步骤S10，如果在允许的预定范围内，则以第一传递矩阵与第二传递矩阵的平均值作为工具坐标系相对于机器人的工具中心点坐标系的传递矩阵tcpTt。
根据本发明的另一个方面，提供一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
利用标定板标定传感器的内在结构参数和相对于世界坐标系的传感器坐标系；
在已被标定的传感器的引导下控制机器人分别以多种不同的姿态将安装在其上的工具的坐标系的原点精确地移动到第1目标点至第N目标点，并分别根据机器人在第1目标点至第N目标点的位姿数据计算出工具坐标系相对于机器人的工具中心点坐标系的第1传递矩阵至第N传递矩阵，其中N为大于或等于2的正整数；
使用最小二乘的方法对第一传递矩阵至第N传递矩阵进行优化处理，并将经优化获得的传递矩阵作为工具坐标系相对于机器人的工具中心点坐标系的传递矩阵tcpTt。
根据本发明的一个实例性的实施例，所述N为大于或等于3的正整数。
与现有技术相比，本发明先对传感器进行标定，再利用标定后的传感器检测机器人的实际位置，并根据实际位置与目标点的位置之间的误差对机器人进行闭环控制，从而能够控制机器人以多种不同的姿态精确地移动到同一目标点，提高了机器人系统的标定精度，而且利用预先编制的控制程序自动地实现机器人系统的标定，因此，标定非常方便，效率高。
通过下文中参照附图对本发明所作的描述，本发明的其它目的和优点将显而易见，并可帮助对本发明有全面的理解。
附图说明
图1显示根据本发明的一个实例性的实施例的机器人系统的立体示意图；
图2显示对工具的位置进行闭环反馈控制的一个实例性的实施例；和
图3显示对工具的位姿进行闭环反馈控制的一个实例性的实施例。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。在说明书中，相同或相似的附图标号指示相同或相似的部件。下述参照附图对本发明实施方式的说明旨在对本发明的总体发明构思进行解释，而不应当理解为对本发明的一种限制。
图1显示根据本发明的一个实例性的实施例的机器人系统的立体示意图。
图1显示了一个六轴机器人系统的示意图，但是，本发明不局限于图示的实施例，机器人系统也可以是其它类型的多自由度机器人系统，例如，四轴机器人系统或五轴机器人系统。
请参见图1，图示的机器人系统主要包括摄像机(传感器)10、六轴机器人20、安装在机器人20上的工具30和待加工的对象40。
在图示的实施例中，摄像机10作为视觉传感器，用于拍摄工具30、对象40以及对象40上的目标区50的图像，并根据拍摄到的图像获得工具30、对象40和目标区50的相关位姿(位置和姿态)数据。
在图示的实施例中，建立了多个坐标系，分别为：世界坐标系O、摄像机坐标系Oc、机器人坐标系OR、工具中心点坐标系OtcP、工具坐标系Ot、对象坐标系Oo、目标区坐标系OP。
需要说明的是，这里的工具中心点TCP是指机器人20末端的用于安装工具30的安装部的中心，而工具中心点坐标系Otcp是指该安装部的坐标系。
在图示的实施例中，还标示出各个坐标系之间的传递矩阵(四行四列的位姿矩阵)，分别为：摄像机坐标系Oc相对于世界坐标系O的传递矩阵Tc，机器人坐标系OR相对于世界坐标系O的传递矩阵TR，工具中心点坐标系Otcp相对于机器人坐标系OR的传递矩阵RTtcp，工具坐标系Ot相对于工具中心点坐标系OtcP的传递矩阵tcpTt，工具坐标系Ot相对于机器人坐标系OR的传递矩阵RTt，对象坐标系Oo相对于世界坐标系O的传递矩阵TO，目标区坐标系OP相对于对象坐标系Oo的传递矩阵OTP。
另外，请注意，工具中心点坐标系OtcP相对于机器人坐标系OR的传递矩阵RTtcp是已知的，可以由机器人20自身的控制系统自动提供，也可以通过机器人的示教器读取。
尽管未图示，本发明的机器人系统还包括控制器，用于根据预先编制的程序对机器人进行控制，以及包括处理器，用于对摄像机获得的数据进行处理。
下面将根据附图1来详细地说明本发明的标定过程。
首先，利用标定板或标定尺(未图示)标定摄像机10的内在结构参数和相对于世界坐标系O的传感器坐标系Oc。由于利用标定板对摄像机10进行标定属于现有技术，这里不再对其进行详细描述。
其次，在摄像机10被标定之后，基于标定好的摄像机10识别工具坐标系Ot相对于工具中心点坐标系Otcp的传递矩阵tcpTt，机器人坐标系OR相对于世界坐标系O的传递矩阵TR，工具坐标系Ot相对于机器人坐标系OR的传递矩阵RTt，对象坐标系Oo相对于世界坐标系O的传递矩阵TO，目标区坐标系OP相对于对象坐标系Oo的传递矩阵OTP。
下面将介绍如何基于已经标定好的摄像机10来识别工具坐标系Ot相对于工具中心点坐标系Otcp的传递矩阵tcpTt。
首先，可以在世界坐标系中限定一个目标点，并且利用摄像机10识别出这个目标点。然后，在标定好的摄像机10的视觉引导下控制机器人20以多种不同的姿态将安装在其上的工具30的坐标系Ot的原点精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的传递矩阵tcpTt。
为了将安装在机器人20上的工具30的坐标系Ot的原点精确地移动到同一目标点，在本发明中，基于标定好的摄像机10对机器人20进行闭环反馈控制，具体而言，根据摄像机10检测到的工具坐标系Ot的原点的实际位置与目标点的位置之间的误差，对机器人20进行闭环反馈控制，直至所述误差为零。这样，就能够保证将工具坐标系Ot的原点的精确地移动到目标点，提高工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的传递矩阵tcpTt的识别精度。
例如，图2显示了一个闭环反馈控制的示例，摄像机10拍摄工具30在世界坐标系O中的图像，并且对获得的图像进行处理，提取图像的特征，并根据提取的特征，获得工具30在世界坐标系O中的实际位置，从而获得实际位置P与目标位置P*之间的误差，控制算法(这里，可以采用经典的PID控制算法)根据获得的误差产生对应的控制量，对机器人进行移动控制，直至实际位置P与目标位置P*之间的误差为零。
下面将介绍如何基于已经标定好的摄像机10来识别机器人坐标系OR相对于世界坐标系O的传递矩阵TR。
首先，基于获得的传递矩阵tcpT1根据下面的公式(1)计算出工具坐标系Ot相对于机器人坐标系OR的传递矩阵RTt；
RTt=RTtcp*tcpTt   (1)；
然后，确定工具30在世界坐标系中的一个目标位姿，并利用摄像机10识别出这个目标位姿，从而能够获得该已知的目标位姿相对于世界坐标系O的传递矩阵T；
然后，在摄像机10的视觉引导下控制机器人20将安装在其上的工具30精确地移动到已知的目标位姿，并根据该已知的目标位姿相对于世界坐标系O的传递矩阵T和已经计算出的传递矩阵RTt利用下面的公式(2)计算出机器人坐标系OR相对于世界坐标系O的传递矩阵TR。
TR=T*RTt -1   (2)；
其中，RTt -1表示RTt的逆矩阵。
为了将工具30精确地移动到已知的目标位姿，在本申请的一个实施例中，可以根据摄像机10检测到的工具30的实际位姿与目标位姿之间的误差，对机器人20进行闭环反馈控制，直至实际位姿与目标位姿之间的误差为零。
例如，图3显示了一个闭环反馈控制的示例，摄像机10拍摄工具30在世界坐标系O中的图像，并且对获得的图像进行处理，提取图像的特征，并根据提取的特征，获得工具30在世界坐标系O中的实际位姿S，从而获得实际位姿S与目标位姿S*之间的误差，控制算法(这里，可以采用经典的PID控制算法)根据获得的误差产生对应的控制量，对机器人进行移动控制，直至实际位姿S与目标位姿S*之间的误差为零。
需要说明的是，S可以是通过传感器计算出来的位姿信息，也可以是传感器空间读出的数值，毕竟传感器空间与位姿空间存在一个映射，如s=L*p，s表示传感器空间读出的值，p表示实际的位姿值，L表示传感器空间和位姿空间的映射矩阵。因此，在本发明中，1)可以将机器人控制在位姿空间，即反馈回来的S是基于传感器值读出的值所计算出来的位姿态信号：2)也可以将机器人控制在传感器空间，即直接利用传感器中所渎出的值来进行反馈控制，只不过当控制在机器人的传感器空间时，相应的控制算法也有所异同。
下面将介绍如何基于已经标定好的摄像机10来识别对象坐标系Oo相对于世界坐标系O的传递矩阵TO。
首先，利用已经标定好的摄像机10拍摄对象40的图像，并通过对图像进行处理，获得对象坐标系Oo，从而能够获得对象坐标系Oo相对于世界坐标系O的传递矩阵TO。
在一般情况下，被加工的对象40是固定不动的，对象40相对于世界坐标系O的位姿是固定不变，此时，只需要识别一次对象40的坐标系Oo和传递矩阵TO。
但是，在有些情况下，被加工的对象40是连续地或间歇地移动的，因此，需要连续地或间歇地识别对象40的坐标系Oo和传递矩阵TO。
下面将介绍如何基于已经标定好的摄像机10来识别目标区坐标系OP相对于对象坐标系OO的传递矩阵OTP。
首先，利用已经标定好的摄像机10拍摄对象40和目标区50的图像，并通过对图像进行处理，获得目标区坐标系OP，从而能够获得目标区坐标系OP相对于对象坐标系OO的传递矩阵OTP。
由于目标区50在对象坐标系Oo中的位姿是固定不变的，因此，传递矩阵OTP是固定不变的。
在图1所示的实施例中，摄像机10的内在结构参数包括焦距、透镜畸变、像素比、芯片与透镜位姿之间的几何关系中的至少一种。
在图1所示的实施例中，采用摄像机10作为视觉传感器，但是，本发明不局限于图示的实施例，也可以采用其它类型的传感器，例如，激光跟踪器。
尽管在图1所示的实施例中仅包括一个摄像机，但是，本发明不局限于图示的实施例，机器人系统也可以包括两个摄像机或更多个摄像机，并基于预先标定好的两个摄像机或更多个摄像机来对机器人系统进行标定。
尽管在图1所示的实施例中仅包括一个机器人20，但是，本发明不局限于图示的实施例，机器人系统也可以包括两个机器人或更多个机器人20。
在图示的实施例中，摄像机10不仅用于对机器人系统进行标定，还用于视觉地引导机器人20对对象40进行加工。在本发明的另一个实施例中，摄像机10仅用于对机器人系统进行标定，并用其它摄像机单独地引导机器人20对对象40进行加工。
在本发明的一个实施例中，工具30是需要经常更换的，因此，在更换不同的工具30之后，机器人系统会自动地立即识别新的工具的工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的传递矩阵tcpTt。
根据本发明的一个方面，提供一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
S100：利用标定板标定传感器10的内在结构参数和相对于世界坐标系O的传感器坐标系Oc；和
S200：在已被标定的传感器10的引导下控制机器人20以多种不同的姿态将安装在其上的工具30的坐标系Ot的原点精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的传递矩阵tcpTt。
在前述步骤S200中，根据传感器10检测到的工具坐标系Ot的原点的实际位置与目标点的位置之间的误差，对机器人20进行闭环反馈控制，直至所述误差为零。
根据本发明的另一个方面，提供一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
S10：利用标定板标定传感器10的内在结构参数和相对于世界坐标系O的传感器坐标系Oc；
S20：在已被标定的传感器10的引导下控制机器人20以第一组多种不同的姿态将安装在其上的工具30的坐标系Ot的原点精确地移动到同一个第一目标点，并根据机器人在第一目标点的位姿数据计算出工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的第一传递矩阵；
S30：在已被标定的传感器10的引导下控制机器人20以第二组多种不同的姿态将安装在其上的工具30的坐标系Ot的原点精确地移动到同一个第二目标点，并根据机器人在第二目标点的位姿数据计算出工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的第二传递矩阵；和
S40：判断第一传递矩阵与第二传递矩阵之间的误差是否在允许的预定范围内，如果超出允许的预定范围，则返回到步骤S10，如果在允许的预定范围内，则以第一传递矩阵与第二传递矩阵的平均值作为工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的传递矩阵tcpTt。
在前述步骤S30中，根据传感器10检测到的工具坐标系Ot的原点的实际位置与第一目标点的位置之间的误差，对机器人20进行闭环反馈控制，直至所述误差为零。
在前述步骤S40中，根据传感器10检测到的工具坐标系Ot的原点的实际位置与第二目标点的位置之间的误差，对机器人20进行闭环反馈控制，直至所述误差为零。
根据本发明的另一个方面，提供一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
利用标定板标定传感器10的内在结构参数和相对于世界坐标系O的传感器坐标系Oc；
在已被标定的传感器10的引导下控制机器人20分别以多种不同的姿态将安装在其上的工具30的坐标系Ot的原点精确地移动到第1目标点至第N目标点，并分别根据机器人在第1目标点至第N目标点的位姿数据计算出工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的第1传递矩阵至第N传递矩阵，其中N为大于或等于2的正整数；
使用最小二乘的方法对第一传递矩阵至第N传递矩阵进行优化处理，并将经优化获得的传递矩阵作为工具坐标系Ot相对于机器人20的工具中心点坐标系Otcp的传递矩阵tcpTt。
优选地，前述N可以为大于或等于3的正整数，这样，可以获得在3个以上的不同目标点处的3个以上的传递矩阵，并对这3个以上的传递矩阵用最小二乘法进行优化，从而能够提高最终所获得的传递矩阵tcpTt的精度。
虽然结合附图对本发明进行了说明，但是附图中公开的实施例旨在对本发明优选实施方式进行示例性说明，而不能理解为对本发明的一种限制。
虽然本总体发明构思的一些实施例已被显示和说明，本领域普通技术人员将理解，在不背离本总体发明构思的原则和精神的情况下，可对这些实施例做出改变，本发明的范围以权利要求和它们的等同物限定。
应注意，措词“包括”不排除其它元件或步骤，措词“一”或“一个”不排除多个。另外，权利要求的任何元件标号不应理解为限制本发明的范围。

Claims (16)

1.一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
S100：利用标定板标定传感器(10)的内在结构参数和相对于世界坐标系(O)的传感器坐标系(Oc)；和
S200：在已被标定的传感器(10)的引导下控制机器人(20)以多种不同的姿态将安装在其上的工具(30)的坐标系(Ot)的原点精确地移动到同一目标点，并根据机器人在该目标点的位姿数据计算出工具坐标系(Ot)相对于机器人(20)的工具中心点坐标系(Otcp)的传递矩阵tcpTt。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
根据传感器(10)检测到的工具坐标系(Ot)的原点的实际位置与目标点的位置之间的误差，对机器人(20)进行闭环反馈控制，直至所述误差为零。
3.根据权利要求2所述的方法，在步骤S200之后还包括以下步骤：
S211：基于获得的传递矩阵tcpTt计算出工具坐标系(Ot)相对于机器人坐标系(OR)的传递矩阵RTt；和
S212：在传感器(10)的引导下控制机器人(20)将安装在其上的工具(30)精确地移动到一个已知的目标位姿，并根据该已知的目标位姿相对于世界坐标系(O)的传递矩阵T和已经计算出的传递矩阵RTt计算机器人坐标系(OR)相对于世界坐标系(O)的传递矩阵TR。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，
根据传感器(10)检测到的工具(30)的实际位姿与目标位姿之间的误差，对机器人(20)进行闭环反馈控制，直至实际位姿与目标位姿之间的误差为零。
5.根据权利要求2或3所述的方法，在传感器(10)被标定之后，还包括以下步骤：
S300：利用传感器(10)识别将被工具(30)加工的对象(40)相对于世界坐标系(O)的传递矩阵TO；和
S400：利用传感器(10)识别对象(40)上的目标区(50)相对于对象坐标系(OO)的传递矩阵OTP。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，
所述目标区(50)相对于对象坐标系(OO)的传递矩阵OTP是固定不变的。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，
所述对象(40)相对于世界坐标系(O)的位姿是固定不变的或连续变化的。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器(10)为视觉传感器或激光跟踪器。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述传感器(10)为摄像机，并且所述传感器(10)的内在结构参数包括焦距、透镜畸变、像素比、芯片与透镜位姿之间的几何关系中的至少一种。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，
所述机器人系统包括一个摄像机、两个摄像机或更多个摄像机。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，
所述机器人系统包括一个机器人(20)、两个机器人(20)或更多个机器人(20)。
12.根据权利要求9所述的方法，其中，
所述摄像机不仅用于对机器人系统进行标定，还用于视觉地引导机器人(20)对对象(40)进行加工。
13.根据权利要求9所述的方法，其中，
在更换不同的工具(30)之后，立即自动识别工具坐标系(Ot)相对于机器人(20)的工具中心点坐标系(Otcp)的传递矩阵tcpTt。
14.一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
S10：利用标定板标定传感器(10)的内在结构参数和相对于世界坐标系(O)的传感器坐标系(0c)；
S20：在已被标定的传感器(10)的引导下控制机器人(20)以第一组多种不同的姿态将安装在其上的工具(30)的坐标系(Ot)的原点精确地移动到同一个第一目标点，并根据机器人在第一目标点的位姿数据计算出工具坐标系(Ot)相对于机器人(20)的工具中心点坐标系(Otcp)的第一传递矩阵；
S30：在已被标定的传感器(10)的引导下控制机器人(20)以第二组多种不同的姿态将安装在其上的工具(30)的坐标系(Ot)的原点精确地移动到同一个第二目标点，并根据机器人在第二目标点的位姿数据计算出工具坐标系(Ot)相对于机器人(20)的工具中心点坐标系(Otcp)的第二传递矩阵；和
S40：判断第一传递矩阵与第二传递矩阵之间的误差是否在允许的预定范围内，如果超出允许的预定范围，则返回到步骤S10，如果在允许的预定范围内，则以第一传递矩阵与第二传递矩阵的平均值作为工具坐标系(Ot)相对于机器人(20)的工具中心点坐标系(Otcp)的传递矩阵tcpTt。
15.一种机器人系统的自动标定方法，包括如下步骤：
利用标定板标定传感器(10)的内在结构参数和相对于世界坐标系(O)的传感器坐标系(Oc)；
在已被标定的传感器(10)的引导下控制机器人(20)分别以多种不同的姿态将安装在其上的工具(30)的坐标系(Ot)的原点精确地移动到第1目标点至第N目标点，并分别根据机器人在第1目标点至第N目标点的位姿数据计算出工具坐标系(Ot)相对于机器人(20)的工具中心点坐标系(Otcp)的第1传递矩阵至第N传递矩阵，其中N为大于或等于2的正整数；
使用最小二乘的方法对第一传递矩阵至第N传递矩阵进行优化处理，并将经优化获得的传递矩阵作为工具坐标系(Ot)相对于机器人(20)的工具中心点坐标系(Otcp)的传递矩阵tcpTt。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述N为大于或等于3的正整数。
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