CN110202575B - 一种用于工业测量的机器人目标轨迹精度补偿方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于工业测量的机器人目标轨迹精度补偿方法,根据检测工艺需求提供标准件的CAD模型,产生离线编程轨迹;机器人执行离线编程轨迹,获得测量点云;在工件坐标系中,执行测量点云与CAD模型的配准计算,得到由于工件安装误差而产生的整体偏差;将测量点云进行坐标转换,消除测量点的整体偏差,并将特征点与测量点统一到工件坐标系下,针对离线编程轨迹的每个特征点,计算在测量点所形成的曲线上的投影点;计算坐标偏移量在特征点的切平面上的投影;将投影补偿到特征点,得到新的离线编程轨迹;直到投影收敛到目标测量精度的一定范围内,完成目标轨迹补偿。本发明有利于提高其测量定位精度。
Description
技术领域
本发明属于机器人技术领域,具体涉及一种用于工业测量的机器人目标轨迹精度补偿方法。
背景技术
针对批量工业用零件外形测量,通常的解决方案是将对尺寸或者轮廓的检测需求,转换成对一系列特征点的空间坐标的测量,然后基于特征点点坐标测量结果,来进行公差分析。
针对0.1mm左右的测量精度需求,比如汽车所用的车身覆盖件、玻璃产品外形检测,尚无法直接使用机器人来构建自动化检测系统,其原因在于虽然工业机器人的重复精度最高可达0.03~0.05mm,但由于空间绝对精度比较低,最高只能到0.5mm级,而无法用于0.5mm以下的精度检测需求,从而导致工业机器人所构建的自动化测量系统,在精度上无法与现有广泛使用但成本高昂的三坐标测量仪(CMM)系统而抗衡。
中国发明专利申请CN109579766A提供了一种跟踪测量装置,借助位姿跟踪测量系统(其跟踪测量精度可达0.05mm甚至更高),可以对机器人的轨迹精度进行测量,从而有望突破机器人空间绝对精度的限制,使机器人的测量系统的极限提高。但该发明中工业机器人基于离线编程所产生的轨迹来执行测量,在测量时,机器人可能无法精准到达预计的位姿。一方面由于工件安装定位误差,导致所有的测量数据出现整体偏差,而机器人的空间绝对定位误差会导致工业机器人执行轨迹程序文件时,其末端点到达的位置会与规划点存在偏差,此误差称为局部误差的叠加,会导致特征点所对应的真实测量点的空间坐标测量值出现较大偏差,基于该测量点进行产品的尺寸和公差分析,会导致系统性误差而影响最终检测精度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供一种用于工业测量的机器人目标轨迹精度补偿方法,能够提高测量定位精度。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为:一种用于工业测量的机器人目标轨迹精度补偿方法,其特征在于:它包括以下步骤:
S1、根据检测工艺需求提供标准件的CAD模型,利用离线编程软件,产生由测量特征点序列组成的离线编程轨迹{Pd_i};
S2、在测量工位,机器人执行S1产生的离线编程轨迹,获得由有序测量点组成的测量点云{Pm_j};
S3、在工件坐标系中,执行测量点云与CAD模型的配准计算,得到由于工件安装误差而产生的整体偏差ES;
S4、利用整体偏差ES,将测量点云进行坐标转换,消除{Pm_j}的整体偏差,并将{Pm_j}与{Pd_i}统一到工件坐标系下,针对离线编程轨迹的每个特征点Pd_i,计算Pd_i在{Pm_j}所形成的曲线上的投影点Pm_i,获得{Pd_i,Pm_i};
S5、计算Pm_i与Pd_i之间的坐标偏移量在Pd_i的切平面上的投影Ti=Pd_i-Pm_i;
S6、利用{P'd_i=Pd_i+Ti},将Ti补偿到Pd_i,得到新的离线编程轨迹{P'd_i};
S7、重复S1-S6,直到Ti收敛到目标测量精度的一定范围内,完成目标轨迹补偿,执行正式的检测过程。
按上述方法,所述的S3具体按以下步骤进行配准计算:
将测量轨迹传输给机器人,控制机器人执行测量轨迹,在机器人运动过程中当机器人执行到待测点测量指令时,触发测量设备采集测量数据,得到与特征点对应的工件测量点,同时记录特征点对用的工件测量点之间的对应关系,即轨迹之间的关系;这里需要对测量点云与CAD模型进行配准,计算得到当测量点云与CAD模型最近贴合时,CAD模型所需的旋转、平移变换参数,即由于工件安装误差而产生的整体偏差ES;配准计算过程如下:
a)初始化迭代计数k=1;
b)对测量点云{Pm_i|i=1,2,...,n}中每个点Pm_i,找到CAD模型上距Pm_i最近的点P'm_i;
按上述方法,所述的S4具体为:
利用测量设备坐标系Ot-XYZ与工件坐标系Ow-XYZ之间的变换关系,将测量点云数据转换到工件坐标系Ow-XYZ下,将{Pm_j}与{Pd_i}统一到工件坐标系下;
基于配准结果对CAD模型作旋转、偏移变换,修正CAD在虚拟机器人工作站中的安装位姿;
对离线编程轨迹{Pd_i|i=m=1,2,...,n}每个特征点Pd_i,找到测量点云{Pm_j|j=1,2,...,n}上Pd_i的投影点Pm_i,获得{Pd_i,Pm_i}点对。
按上述方法,所述的S5具体为:
本发明的有益效果为:将测量点云与理论CAD模型做配准计算,计算得到由于工件安装误差而产生的整体偏差;基于整体偏差将测量点云进行坐标转换,消除测量点的整体偏差;计算测量点与特征点之间的误差值,并将误差值补偿到特征点,得到新的离线编程轨迹;本发明有利于提高其测量定位精度。
附图说明
图1为本发明一实施例的方法流程图。
图2为运动执行单元及测量设备硬件结构示意图。
图3为目标轨迹的误差补偿示意图。
图中:1-工业机器人,2-共焦光谱传感器,3-追踪仪,4-待测工件,5-测量点云数据,6-理论CAD模型,7-特征点,8-测量点,9-离线编程轨迹,10-实际测量轨迹。
具体实施方式
下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。
如图1所示,本发明提供一种用于工业测量的机器人目标轨迹精度补偿方法,包括以下步骤:
步骤1:根据检测工艺需求提供标准件的CAD模型(实际产品外形与CAD模型一致),然后利用离线编程软件,产生由测量特征点序列组成的离线编程轨迹{Pd_i}。
步骤2:在测量工位,将步骤1产生的轨迹传输给机器人控制单元,控制机器人执行该轨迹,获得测量点云数据(实际为有序测量点集){Pm_j};在机器人运动过程中,当机器人执行到待测点测量指令时,触发测量设备采集测量数据;轨迹执行完后,得到测量点云数据。
如图2所示,执行单元采用六轴工业机器人1,共焦光谱距离传感器2和追踪仪3作为测量设备,追踪仪3固定在工业机器人1外部,将共焦光谱距离传感器2安装在法兰末端,机器人带动测量设备运动,对待测工件4进行测量。其中共焦光谱测量精度为0.5um,追踪仪位姿跟踪精度为0.06mm,通过组合测量数据得到精确的待测点数据.
步骤3:测量轨迹定位误差计算:在工件坐标系中,如图3所示,将测量点云数据与理论CAD模型做配准计算,得到由于工件安装误差产生的整体偏差ES。S3具体按以下步骤进行配准计算:
将测量轨迹传输给机器人,控制机器人执行测量轨迹,在机器人运动过程中当机器人执行到待测点测量指令时,触发测量设备采集测量数据,得到与特征点对应的工件测量点,同时记录特征点对用的工件测量点之间的对应关系,即轨迹之间的关系。这里需要对测量点云与CAD模型进行配准,计算得到当测量点云与CAD模型最近贴合时,CAD模型所需的旋转、平移变换参数,即由于工件安装误差而产生的整体偏差ES。配准计算过程如下:
a)初始化迭代计数k=1;
b)对测量点云{Pm_i|i=1,2,...,n}中每个点Pm_i,找到CAD模型上距Pm_i最近的点P'm_i;
步骤4:利用整体偏差ES数据,将测量点云数据进行坐标转换,消除测量点{Pm_j}的整体偏差。如图3将{Pm_j}与{Pd_i}统一到工件坐标系下,针对每个特征点Pd_i,计算其在测量点{Pm_j}所形成的曲线上的投影点(footpoint)Pm_i,获得{Pd_i,Pm_i,}。S4具体为:
利用测量设备坐标系Ot-XYZ与工件坐标系Ow-XYZ之间的变换关系,将测量点云数据转换到工件坐标系Ow-XYZ下,将{Pm_j}与{Pd_i}统一到工件坐标系下。
基于配准结果对CAD模型作旋转、偏移变换,修正CAD在虚拟机器人工作站中的安装位姿,
对离线编程轨迹{Pd_i|i=m=1,2,...,n}每个特征点Pd_i,找到测量点云{Pm_j|j=1,2,...,n}上Pd_i的投影点Pm_i,获得{Pd_i,Pm_i}点对。
步骤5:计算Pm_i与Pd_i之间的坐标偏移量在Pd_i的切平面上的投影Ti=Pd_i-Pm_i。S5具体为:计算工件测量曲面在特征点Pd_i处单位法向量确定工件测量在特征点处的切平面;然后,将Pm_i与Pd_i之间的坐标偏移量在切平面上作投影,在切平面上的投影作为目标轨迹误差。
如图3所示,将实际测量轨迹10上的测量点云数据进行坐标转换,消除测量点{Pm_j}8的整体偏差,计算离线编程轨迹9上的特征点Pd_i7与测量点{Pm_j}8之间的偏移量进行轨迹误差补偿。
步骤6:利用{P'd_i=Pd_i+Ti},将Ti补偿到Pd_i,得到新的离线编程轨迹{P'd_i}9。重复上述过程,直到Ti收敛到目标测量精度的50%范围内,完成目标轨迹补偿,执行正式的检测过程。这个目标测量精度是人为设定的,满足加工要求即可,也可以是其它的值。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点,其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施,本发明的保护范围不限于上述实施例。所以,凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰,均在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种用于工业测量的机器人目标轨迹精度补偿方法,其特征在于:它包括以下步骤:
S1、根据检测工艺需求提供标准件的CAD模型,利用离线编程软件,产生由特征点序列组成的离线编程轨迹{Pd_i};
S2、在测量工位,机器人执行S1产生的离线编程轨迹,获得由有序测量点组成的测量点云{Pm_j};
S3、在工件坐标系中,执行测量点云与CAD模型的配准计算,得到由于工件安装误差而产生的整体偏差ES;
S4、利用整体偏差ES,将测量点云进行坐标转换,消除{Pm_j}的整体偏差,并将{Pm_j}与{Pd_i}统一到工件坐标系下,针对离线编程轨迹的每个特征点Pd_i,计算Pd_i在{Pm_j}所形成的曲线上的投影点Pm_i,获得{Pd_i,Pm_i};
S5、计算Pm_i与Pd_i之间的坐标偏移量在Pd_i的切平面上的投影Ti=Pd_i-Pm_i;
S6、利用{P′d_i=Pd_i+Ti},将Ti补偿到Pd_i,得到新的离线编程轨迹{P′d_i};
S7、重复S1-S6,直到Ti收敛到目标测量精度的一定范围内,完成目标轨迹补偿,执行正式的检测过程。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的S3具体按以下步骤进行配准计算:
将测量轨迹传输给机器人,控制机器人执行测量轨迹,在机器人运动过程中当机器人执行到待测点测量指令时,触发测量设备采集测量数据,得到与特征点对应的工件测量点,同时记录特征点对应的工件测量点之间的对应关系,即轨迹之间的关系;这里需要对测量点云与CAD模型进行配准,计算得到当测量点云与CAD模型最近贴合时,CAD模型所需的旋转、平移变换参数,即由于工件安装误差而产生的整体偏差ES;配准计算过程如下:
a)初始化迭代计数k=1;
b)对测量点云{Pm_i|i=1,2,...,n}中每个点Pm_i,找到CAD模型上距Pm_i最近的点P′m_i;
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的S4具体为:
利用测量设备坐标系Ot-XYZ与工件坐标系Ow-XYZ之间的变换关系,将测量点云数据转换到工件坐标系Ow-XYZ下,将{Pm_j}与{Pd_i}统一到工件坐标系下;
基于配准结果对CAD模型作旋转、偏移变换,修正CAD模型在虚拟机器人工作站中的安装位姿;
对离线编程轨迹{Pd_i|i=m=1,2,...,n}每个特征点Pd_i,找到测量点云{Pm_j|j=1,2,...,n}上Pd_i的投影点Pm_i,获得{Pd_i,Pm_i}点对。
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