CN111002312A - 基于标定球的工业机器人手眼标定方法 - Google Patents

基于标定球的工业机器人手眼标定方法 Download PDF

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    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
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    • B25J9/16—Programme controls
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    • B25J9/1692—Calibration of manipulator

Abstract

本发明公开了一种基于标定球的工业机器人手眼标定方法，包括以下步骤：在机器人末端上固定3D面阵相机，在地面固定标定球，测定标定球的实际坐标；调节机器人在各工作区域的不同位姿，记录所述机器人的不同位姿数据，并通过所述3D面阵相机采集所述机器人在对应位姿下的标定球的3D点云数据，获得位姿‑标定球的3D点云数据集；对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据进行处理，对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据拟合，并计算出球心坐标；通过不同位姿数据及对应位姿下的球心测量坐标，依据球心的测量坐标以及标定球的实际坐标，对机器人进行标定。其便于对机器人进行标定，简单易行，并且快速准确。

Description

基于标定球的工业机器人手眼标定方法
技术领域
本发明涉及3D视觉技术领域，具体涉及一种基于标定球的工业机器人手眼标定方法。
背景技术
机器人的运动坐标系和相机的坐标系之间通过“手眼标定”进行结合，这里可以将机器人的末端执行器看作人的手，而视觉传感器看作人的眼睛。机器人手眼系统一般分为两种，眼在手上(eye-in-hand)和眼在手外(eye-to-hand)，前者将视觉传感器固定在机器人末端执行器上，可以随着机器人末端运动，后者将视觉传感器固定在环境中，不随机器人末端运动。前者往往具有更高的灵活性，而且使得机器人的动作具有更高的精度。
在进行零件的检测过程中，我们通常需要首先对机器人的机械臂以及三维相机进行标定，传统的手眼标定方法较为繁琐，需要多次取样，并进行人工操作，费时费力，精度不高。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于标定球的工业机器人手眼标定方法，其便于对机器人进行标定，简单易行，并且快速准确。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于标定球的工业机器人手眼标定方法，包括在机器人末端上固定3D面阵相机，在机器人末端上固定3D面阵相机，在地面或安装支架上固定标定球，测定标定球在设定坐标系中的实际坐标；
调节机器人在各工作区域的不同位姿，记录所述机器人的不同位姿数据，并通过所述3D面阵相机采集所述机器人在对应位姿下的标定球的3D点云数据，获得位姿-标定球的3D点云数据集；
对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据进行处理，对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据拟合，并计算出球心坐标；
通过不同位姿数据及对应位姿下的球心测量坐标，依据球心的测量坐标以及标定球的实际坐标，对机器人进行标定。
作为优选的，所述“对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据拟合，并计算出球心坐标”，具体包括：
所述标定球的3D点云数据包括N个数据点(xi,yi,zi)，所述N个数据点(xi,yi,zi)分布在一个3D球面上；
构造函数H，
Figure BDA0002324512960000021
求得的(x0,y0,z0,R)，其中(x0,y0,z0,R)是使H取得最小值的那组参数，拟合后的球心坐标为(x0,y0,z0)。
作为优选的，所述标定球为陶瓷定位球。
作为优选的，所述“调节机器人在各工作区域的不同位姿”，具体包括：
调整机器人在各工作区域工作，使得每个位姿有差异，并使得标定球位于3D面阵相机的拍摄视野范围内。
作为优选的，所述“对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据进行处理”，还包括：去除点云噪声。
作为优选的，所述“调节机器人在各工作区域的不同位姿，记录所述机器人的不同位姿数据”中的位姿数据大于10组。
本发明的有益效果：
1、本发明可自动对球心进行3D点云拟合提取，方便操作，简单易行，并且快速准确。
2、本发明以标定球作为基准，通过3D面阵相机在不同位姿下采集标定球的球心测量坐标，将测量坐标与标定球的实际坐标比对，对机器人进行手眼标定，精度高。
3、本发明所阐述的方法可布局在实际生产线上，在工业机器人闲时，即可启动本标定程序，实现定时、在线自标定，确保后续工序的可靠、稳定性。
附图说明
图1为本发明机器人和标定球的机构示意图；
图2为本发明手眼标定方法的流程图。
标号说明：10、机器人；20、3D面阵相机；30、标定球。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
参照图1-图2所示，本发明公开了一种基于标定球的工业机器人手眼标定方法，包括以下步骤：
步骤一、在机器人10末端上固定3D面阵相机20，在地面或安装支架上固定标定球30，测定标定球在设定坐标系中的实际坐标。所述标定球为陶瓷定位球。所述陶瓷定位球通过安装支架固定于地面。
步骤二、调节机器人在各工作区域的不同位姿，记录所述机器人的不同位姿数据，并通过所述3D面阵相机采集所述机器人在对应位姿下的标定球的3D点云数据，获得位姿-标定球的3D点云数据集。
所述“调节机器人在各工作区域的不同位姿”，具体包括：
调整机器人在各工作区域工作，使得每个位姿有差异，并使得标定球位于3D面阵相机的拍摄视野范围内。
位姿数据大于10组，将位姿数据记录至工控PC，确保机器人每个位置及姿态(即机器人各运动轴的旋转角)有较大差异，且尽量多的覆盖机器人各工作区域，同时机器人在每个位姿下，确保陶瓷标定球在3D面阵相机的拍摄视野范围内。
步骤三、对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据进行处理，对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据拟合，并计算出球心坐标，具体包括：
所述标定球的3D点云数据包括N个数据点(xi,yi,zi)，所述N个数据点(xi,yi,zi)分布在一个3D球面上；
构造函数H，
Figure BDA0002324512960000041
求得的(x0,y0,z0,R)，其中(x0,y0,z0,R)是使H取得最小值的那组参数，拟合后的球心坐标为(x0,y0,z0)。
设获取的空间点(xi,yi,zi)都分散在一个3D球面上，则球面方程可表示为
(x-x0)2+(y-y0)2+(z-z0)2＝z2 (1)
其中(x0,y0,z0,R)是要求的参数。
首先构造函数H
Figure BDA0002324512960000042
求得的(x0,y0,z0,R)即是使H取得最小值的那组参数，也即是满足以下四个方程的(x0,y0,z0,R)。
Figure BDA0002324512960000051
Figure BDA0002324512960000052
Figure BDA0002324512960000053
Figure BDA0002324512960000054
其中式(6)可以化简为：
Figure BDA0002324512960000055
利用式(7)可以将式(3)～(5)简化为：
Figure BDA0002324512960000056
Figure BDA0002324512960000057
Figure BDA0002324512960000058
为了进一步化简，再做如下变换：
Figure BDA0002324512960000059
此处，
Figure BDA00023245129600000510
为点云所有点x,y,z坐标值的均值。
替换后则有：
Figure BDA0002324512960000061
Figure BDA0002324512960000062
Figure BDA0002324512960000063
求解方程(12)～(14)，得到(u0,v0,w0)，同时解出得到(x0,y0,z0)，且半径
Figure BDA0002324512960000064
这样，我们就得到所要的球心坐标(x0,y0,z0)和半径。
所述“对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据进行处理”，还包括：去除点云噪声。当点云数据去噪后，再做拟合，进而求出标定球的测试坐标。
步骤四、通过不同位姿数据及对应位姿下的球心测量坐标，依据球心的测量坐标以及标定球的实际坐标，对机器人进行标定。
由于陶瓷标定球和工业机器人都是固定安装，所以不管工业机器人末端在空间如何移动，标定球和机器人底座之间的变换关系是固定的。
有如下等式成立：
Figure BDA0002324512960000065
其中，
Figure BDA0002324512960000066
为机器人法兰与机器人基座间的空间变换关系；
Figure BDA0002324512960000067
为3D相机与机器人法兰之间的空间变换关系；
Figure BDA0002324512960000068
为陶瓷标定球与3D相机之间的空间变换关系。
通过变换可得到：
Figure BDA0002324512960000071
等式(17)可简化为A*X＝X*B形式。另外，由于机器人会移动多组位姿(≥10)，同理可构建形如式(17)的等式10组，通过最优化算法(如Levenberg-Marquard算法)计算出X，即
Figure BDA0002324512960000072
以此计算出3D相机与工业机器人之间的手眼关系。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (6)

1.一种基于标定球的工业机器人手眼标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
在机器人末端上固定3D面阵相机，在地面或安装支架上固定标定球，测定标定球在设定坐标系中的实际坐标；
调节机器人在各工作区域的不同位姿，记录所述机器人的不同位姿数据，并通过所述3D面阵相机采集所述机器人在对应位姿下的标定球的3D点云数据，获得位姿-标定球的3D点云数据集；
对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据进行处理，对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据拟合，并计算出球心坐标；
通过不同位姿数据及对应位姿下的球心测量坐标，依据球心的测量坐标以及标定球的实际坐标，对机器人进行标定。
2.如权利要求1所述的基于标定球的工业机器人手眼标定方法，其特征在于，所述“对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据拟合，并计算出球心坐标”，具体包括：
所述标定球的3D点云数据包括N个数据点(xi,yi,zi)，所述N个数据点(xi,yi,zi)分布在一个3D球面上；
构造函数H，
Figure FDA0002324512950000011
求得的(x0,y0,z0,R)，其中，(x0,y0,z0,R)是使H取得最小值的那组参数，拟合后的球心坐标为(x0,y0,z0)。
3.如权利要求1所述的基于标定球的工业机器人手眼标定方法，其特征在于，所述标定球为陶瓷定位球。
4.如权利要求1所述的基于标定球的工业机器人手眼标定方法，其特征在于，所述“调节机器人在各工作区域的不同位姿”，具体包括：
调整机器人在各工作区域工作，使得每个位姿有差异，并使得标定球位于3D面阵相机的拍摄视野范围内。
5.如权利要求1所述的基于标定球的工业机器人手眼标定方法，其特征在于，所述“对所述对应位姿下的标定球的3D点云数据进行处理”，还包括：去除点云噪声。
6.如权利要求1所述的基于标定球的工业机器人手眼标定方法，其特征在于，所述“调节机器人在各工作区域的不同位姿，记录所述机器人的不同位姿数据”中的位姿数据大于10组。
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