CN108672907A - 基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，包括步骤：步骤1、焊接过程中，对结构光视觉传感器检测的焊缝点进行滤波平滑处理，得到平滑的检测轨迹；步骤2、根据目标点搜索准则，构建纠偏三角形，计算机器人焊枪的当前点位置与检测的焊缝点位置之间的偏差量；步骤3、通过模糊控制器及所述偏差量输出控制量，得到机器人当前点沿焊缝垂直方向的纠偏量，使机器人按照纠偏量进行位置修正。本发明可根据偏移量的大小控制焊枪末端纠偏的动态性能，保证沿焊缝方向的速度平稳，垂直焊缝的方向具有较高响应。纠偏过程不改变机器人的姿态，姿态与初始示教的姿态保持一致，保证在线纠偏过程姿态的连续性、稳定性和实时性。

Description

基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法

技术领域

本发明涉及机器人控制领域，具体指一种基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法。

背景技术

工业机器人的应用十分广泛，其中，焊接机器人是最主要的应用领域之一。目前，焊接机器人仍然以示教和离线编程为主，适合于尺寸及形状标准，定位准确的工件的焊接任务。然而，对于具有较复杂焊接轨迹，或者是尺寸偏差较大，定位精度较差的工件，传统的示教编程方式则无法满足焊接质量及焊接效率的要求。采用传感器辅助的焊接方式是目前解决这个问题的主要手段，其中以结构光视觉传感器的方式是一种较好的解决方法。

结构光视觉传感是一种非接触式的传感方式，具有较高的速度和精度，能够满足焊接应用要求。结构光视觉传感器一般安装在机器人的焊枪上，在焊接时，结构光视觉传感器检测焊枪前方的焊缝区域，通过激光三角测量原理及传感器于机器人的手眼关系，获取焊缝点在机器人坐标下的位置，获得的位置即可用于后续机器人的纠偏控制。

机器人焊缝在线纠偏过程中首先需要保证机器人纠偏的准确性，使机器人能够以较高的精度跟踪焊缝。其次，纠偏过程中需要保证机器人运动的平稳性和连续性，保证机器人的速度及姿态不会发生突变，保证焊接质量。

发明内容

本发明提出了一种基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，目的在于使机器人的纠偏过程准确且连续和平稳，保证焊接质量。

本发明的技术方案如下：

一种基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1、焊接过程中，对结构光视觉传感器检测的焊缝点进行滤波平滑处理，得到平滑的检测轨迹；

步骤2、根据目标点搜索准则，构建纠偏三角形，计算机器人焊枪的当前点位置与检测的焊缝点位置之间的偏差量；

步骤3、通过模糊控制器及所述偏差量输出控制量，得到机器人当前点沿焊缝垂直方向的纠偏量，使机器人按照纠偏量进行位置修正。

进一步地，所述的步骤1中采用卡尔曼滤波器进行滤波平滑处理，所述卡尔曼滤波器具体包括：

预测部分：

更新部分：

其中，为状态的估计值，为根据上一次状态推测得到的状态，B_t为控制矩阵，F_t为状态转移矩阵，和Q分别表示过程噪声和测量噪声的协方差矩阵，K_t为卡尔曼系数，即滤波增益矩阵，H为观测矩阵，R为观测中的不确定性协方差矩阵。

进一步地，所述焊缝点为三维空间的数据，观测值维度为3，状态维度为6，故状态转移矩阵F_t设置为：

进一步地，所述的步骤2具体包括：

步骤21、依据角度搜索准则对目标点进行搜索，则所述角度搜索准则需要满足：

其中，D_n，D_n+1，…为检测的焊缝点，C_n为机器人焊枪的当前点位置，为检测的焊缝方向，当前目标点如果不满足上式则向后搜索；

步骤22、假设沿焊缝方向的速度分量为V₀，垂直焊缝方向的速度分量为V_n，则合速度V_d可以表示为：

V_d＝kV_n+V₀；

步骤23、根据上式构成的纠偏三角形进行纠偏，纠偏时，沿焊缝方向的分量V₀保持不变，通过控制k的大小得到焊枪末端与焊缝的偏差量e＝|C_nC_d|。

进一步地，所述的步骤3中，所述的模糊控制器为二维模糊控制器，所述二维模糊控制器输入为偏差e及偏差e的变化率，输出为k值的大小，k值作用于偏差量e得到纠偏量δ＝ke。

进一步地，所述二维模糊控制器的各模糊量的模糊子集定义如下：

E＝{ZE,PS,PM,PB}

EC＝{NB,NS,ZE,PS,PB}

U＝{ZE,PS,PM,PB}

式中，E、EC、U分别表示偏差e，偏差变化率及输出k的模糊量，NB表示负大，NS表示负小，ZE表示零，PS表示正小，PB表示正大。

进一步地，所述二维模糊控制器模糊规则包括：

规则1，若E为ZE，EC为NB，则U为ZE；

规则2，若E为ZE，EC为NS，则U为ZE；

规则3，若E为ZE，EC为ZE，则U为ZE；

规则4，若E为ZE，EC为PS，则U为PS；

规则5，若E为ZE，EC为PB，则U为PM；

规则6，若E为PS，EC为NB，则U为ZE；

规则7，若E为PS，EC为NS，则U为ZE；

规则8，若E为PS，EC为ZE，则U为PS；

规则9，若E为PS，EC为PS，则U为PM；

规则10，若E为PS，EC为PB，则U为PB；

规则11，若E为PM，EC为NB，则U为ZE；

规则12，若E为PM，EC为NS，则U为PS；

规则13，若E为PM，EC为ZE，则U为PM；

规则14，若E为PM，EC为PS，则U为PB；

规则15，若E为PM，EC为PB，则U为PB；

规则16，若E为PB，EC为NB，则U为PS；

规则17，若E为PB，EC为NS，则U为PM；

规则18，若E为PB，EC为ZE，则U为PB；

规则19，若E为PB，EC为PS，则U为PB；

规则20，若E为PB，EC为PB，则U为PB。

进一步地，步骤1在焊接之前还包括步骤：

进行焊接之前，结构光视觉传感器检测的位置在当前焊接位置前方一定距离处，先通过结构光视觉传感器对焊缝初始段进行检测。

进一步地，在对焊缝初始段进行检测之前，还包括步骤：

对第一个工件进行示教，获取工件在整个焊接过程中的姿态，同时该姿态需要保证焊缝位置位于图像的中间区域，在后续工件的纠偏过程中，该姿态将不进行改变，从而保证整个焊接纠偏过程机器人的姿态连续稳定。

相比现有技术，本发明的有益效果包括：

本发明提供了一种基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，采用了卡尔曼滤波器对焊缝检测轨迹进行平滑滤波；设计了一种纠偏方法，定义了目标点的角度搜索准则，定义了纠偏三角形；设计了一个二维模糊控制器，根据当前点于焊缝的垂线长度及其偏差来调节纠偏三角形的形态，实现纠偏过程的准确、连续和稳定和较高响应。

附图说明

图1本发明实施例的弧焊机器人焊缝在线纠偏流程图。

图2本发明实施例的纠偏示意图。

图3本发明实施例的模糊控制流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明进行进一步详细说明。

本发明提出一种基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，主要面向弧焊机器人的柔性焊接生产，使得弧焊机器人能够应对工件尺寸不一致及定位不一致的情况，在焊缝在线纠偏过程中，通过视觉传感器的辅助，纠正焊枪末端的位置并保证焊接过程的连续性和稳定性。

如图1所示，一种基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1、对第一个工件进行示教，获取工件在整个焊接过程中的姿态，同时该姿态需要保证焊缝位置位于图像的中间区域，在后续工件的纠偏过程中，该姿态将不进行改变，从而保证整个焊接纠偏过程机器人的姿态连续稳定。

步骤2、进行焊接之前，结构光视觉传感器检测的位置在当前焊接位置前方一定距离处，先通过结构光视觉传感器对焊缝初始段进行检测。

步骤3、焊接过程中，对结构光视觉传感器检测的焊缝点进行滤波平滑处理，得到平滑的检测轨迹；

步骤4、根据目标点搜索准则，构建纠偏三角形，计算机器人焊枪的当前点位置与检测的焊缝点位置之间的偏差量；

步骤5、通过模糊控制器及所述偏差量输出控制量，得到机器人当前点沿焊缝垂直方向的纠偏量，使机器人按照纠偏量进行位置修正。

具体而言，所述的步骤1中采用卡尔曼滤波器进行滤波平滑处理，所述卡尔曼滤波器具体包括：

预测部分：

更新部分：

其中，为状态的估计值，为根据上一次状态推测得到的状态，B_t为控制矩阵，F_t为状态转移矩阵，和Q分别表示过程噪声和测量噪声的协方差矩阵，K_t为卡尔曼系数，即滤波增益矩阵，H为观测矩阵，R为观测中的不确定性协方差矩阵。

其中，由于所述焊缝点为三维空间的数据，故观测值维度为3，状态维度为6，即根据三维位置及其对应的速度，故状态转移矩阵F_t设置为：

通过卡尔曼滤波，检测的焊缝点变得平滑和均匀，有利于纠偏过程的稳定性。

具体而言，如图2所示，所述的步骤2具体包括：

步骤21、依据角度搜索准则对目标点进行搜索，则所述角度搜索准则需要满足：

如图2所示，当前点与目标点构成的向量与焊缝方向向量的夹角β小于90度，其中，D_n，D_n+1，…为检测的焊缝点，C_n为机器人焊枪的当前点位置，为检测的焊缝方向，当前目标点如果不满足上式则向后搜索；

步骤22、如图2所示，假设沿焊缝方向的速度分量为V₀，垂直焊缝方向的速度分量为V_n，C_d表示C_n到焊缝方向的垂足，为了保证焊接速度的平稳性，V₀保持恒定不变，则纠偏后的则合速度V_d表示为：

V_d＝kV_n+V₀；

步骤23、根据上式构成的纠偏三角形进行纠偏，纠偏时，沿焊缝方向的分量V₀保持不变，通过控制k的大小得到焊枪末端与焊缝的偏差量e＝|C_nC_d|。

具体而言，如图3所示，为了保证纠偏过程的动态性能，需要根据偏差e的大小控制焊枪每个纠偏周期的纠偏量，故所述的步骤3中，所述的模糊控制器为二维模糊控制器，所述二维模糊控制器输入为偏差e及偏差e的变化率，输出为k值的大小，k值作用于偏差量e得到纠偏量δ＝ke。

其中，所述二维模糊控制器的各模糊量的模糊子集定义如下：

E＝{ZE,PS,PM,PB}

EC＝{NB,NS,ZE,PS,PB}

U＝{ZE,PS,PM,PB}

式中，E、EC、U分别表示偏差e，偏差变化率及输出k的模糊量，NB表示负大，NS表示负小，ZE表示零，PS表示正小，PB表示正大。

具体而言，所述二维模糊控制器的模糊规则包括：

规则1，若E为ZE，EC为NB，则U为ZE；

规则2，若E为ZE，EC为NS，则U为ZE；

规则3，若E为ZE，EC为ZE，则U为ZE；

规则4，若E为ZE，EC为PS，则U为PS；

规则5，若E为ZE，EC为PB，则U为PM；

规则6，若E为PS，EC为NB，则U为ZE；

规则7，若E为PS，EC为NS，则U为ZE；

规则8，若E为PS，EC为ZE，则U为PS；

规则9，若E为PS，EC为PS，则U为PM；

规则10，若E为PS，EC为PB，则U为PB；

规则11，若E为PM，EC为NB，则U为ZE；

规则12，若E为PM，EC为NS，则U为PS；

规则13，若E为PM，EC为ZE，则U为PM；

规则14，若E为PM，EC为PS，则U为PB；

规则15，若E为PM，EC为PB，则U为PB；

规则16，若E为PB，EC为NB，则U为PS；

规则17，若E为PB，EC为NS，则U为PM；

规则18，若E为PB，EC为ZE，则U为PB；

规则19，若E为PB，EC为PS，则U为PB；

规则20，若E为PB，EC为PB，则U为PB。

本实施方式对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步地详细说明，所应说明的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1、焊接过程中，对结构光视觉传感器检测的焊缝点进行滤波平滑处理，得到平滑的检测轨迹；

步骤2、根据目标点搜索准则，构建纠偏三角形，计算机器人焊枪的当前点位置与检测的焊缝点位置之间的偏差量；

步骤3、通过模糊控制器及所述偏差量输出控制量，得到机器人当前点沿焊缝垂直方向的纠偏量，使机器人按照纠偏量进行位置修正。

2.根据权利要求1所述的基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，所述的步骤1中采用卡尔曼滤波器进行滤波平滑处理，所述卡尔曼滤波器具体包括：

预测部分：

更新部分：

其中，为状态的估计值，为根据上一次状态推测得到的状态，B_t为控制矩阵，F_t为状态转移矩阵，和Q分别表示过程噪声和测量噪声的协方差矩阵，K_t为卡尔曼系数，即滤波增益矩阵，H为观测矩阵，R为观测中的不确定性协方差矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，所述焊缝点为三维空间的数据，观测值维度为3，状态维度为6，故状态转移矩阵F_t设置为：

4.根据权利要求2所述的基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，所述的步骤2具体包括：

步骤21、依据角度搜索准则对目标点进行搜索，则所述角度搜索准则需要满足：

其中，D_n，D_n+1，…为检测的焊缝点，C_n为机器人焊枪的当前点位置，为检测的焊缝方向，当前目标点如果不满足上式则向后搜索；

步骤22、假设沿焊缝方向的速度分量为V₀，垂直焊缝方向的速度分量为V_n，则合速度V_d可以表示为：

V_d＝kV_n+V₀；

步骤23、根据上式构成的纠偏三角形进行纠偏，纠偏时，沿焊缝方向的分量V₀保持不变，通过控制k的大小得到焊枪末端与焊缝的偏差量e＝|C_nC_d|。

5.根据权利要求4所述的基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，所述的步骤3中，所述的模糊控制器为二维模糊控制器，所述二维模糊控制器输入为偏差e及偏差e的变化率，输出为k值的大小，k值作用于偏差量e得到纠偏量δ＝ke。

6.根据权利要求5所述的基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，二维模糊控制器的各模糊量的模糊子集定义如下：

E＝{ZE,PS,PM,PB}

EC＝{NB,NS,ZE,PS,PB}

U＝{ZE,PS,PM,PB}

式中，E、EC、U分别表示偏差e，偏差变化率及输出k的模糊量，NB表示负大，NS表示负小，ZE表示零，PS表示正小，PB表示正大。

7.根据权利要求6所述的基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，所述二维模糊控制器模糊规则包括：

规则1，若E为ZE，EC为NB，则U为ZE；

规则2，若E为ZE，EC为NS，则U为ZE；

规则3，若E为ZE，EC为ZE，则U为ZE；

规则4，若E为ZE，EC为PS，则U为PS；

规则5，若E为ZE，EC为PB，则U为PM；

规则6，若E为PS，EC为NB，则U为ZE；

规则7，若E为PS，EC为NS，则U为ZE；

规则8，若E为PS，EC为ZE，则U为PS；

规则9，若E为PS，EC为PS，则U为PM；

规则10，若E为PS，EC为PB，则U为PB；

规则11，若E为PM，EC为NB，则U为ZE；

规则12，若E为PM，EC为NS，则U为PS；

规则13，若E为PM，EC为ZE，则U为PM；

规则14，若E为PM，EC为PS，则U为PB；

规则15，若E为PM，EC为PB，则U为PB；

规则16，若E为PB，EC为NB，则U为PS；

规则17，若E为PB，EC为NS，则U为PM；

规则18，若E为PB，EC为ZE，则U为PB；

规则19，若E为PB，EC为PS，则U为PB；

规则20，若E为PB，EC为PB，则U为PB。

8.根据权利要求1所述的基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，步骤1在焊接之前还包括步骤：

进行焊接之前，结构光视觉传感器检测的位置在当前焊接位置前方一定距离处，先通过结构光视觉传感器对焊缝初始段进行检测。

9.根据权利要求8所述的基于结构光视觉传感的弧焊机器人焊缝在线纠偏方法，其特征在于，在对焊缝初始段进行检测之前，还包括步骤：

对第一个工件进行示教，获取工件在整个焊接过程中的姿态，同时该姿态需要保证焊缝位置位于图像的中间区域，在后续工件的纠偏过程中，该姿态将不进行改变，从而保证整个焊接纠偏过程机器人的姿态连续稳定。