CN112873204A - 机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，本发明通过获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系，根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型，然后确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据，对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定，能有效提高机器人运动关节的绝对定位精度，且对机器人的每个关节单独进行标定，简化了机器人参数的标定过程，降低了标定过程中的测量难度和计算复杂性。

Description

机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及机器人领域，尤其涉及一种机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
机器人的实际运动学模型和设计的理论运动学模型的偏差会导致机器人产生较大的定位误差。机器人运动学标定是提高绝对定位精度的一种经济有效的方法，目前的标定方法大多是针对6R串联机器人的，对机器人运动学的标定通常分为四步：建模、测量、参数辨识和补偿。目前机器人运动学建模的方法有很多，常见的有DH模型、CPC模型、零参考位置模型等，针对不同的模型都有很多对应的标定方法，但是现有的标定方法均存在不足之处。例如，针对DH模型的D-H参数法，主要的不足之处是当相邻关节的轴线接近平行时，机器人会出现奇异性问题，一些学者采用增加参数的方法来解决机器人的奇异性问题，却导致了模型建立过程不直接、形式复杂、缺少通用性等一系列新问题。另外有文献提出了两类基于指数积模型的机器人标定方法，一类是需要测量机器人末端姿态的，例如专利号为CN102022989B的专利提出的基于指数积模型的机器人标定方法，对机器人姿态的测量增加了测量的难度和复杂性；另一类只需要测量机器人末端位置坐标，例如杨向东、何锐波提出的基于指数积模型的标定方法，只需要测量机器人末端的位置坐标，但是这种方法的标定参数是关节旋量坐标，需要推导复杂的雅可比矩阵。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有机器人标定方法在对机器人的运动学参数进行标定时，存在耦合性，且测量和计算难度大、复杂性高的技术问题。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种机器人标定方法，所述机器人标定方法包括以下步骤：
获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系；
根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型；
确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据；
对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定。
可选地，所述根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型的步骤包括：
利用所述工具坐标系，对所述机器人的所有待标定关节进行描述，得到所述机器人的所有待标定关节对应的工具坐标数据；
利用所述基坐标系，对所述机器人的所有待标定关节进行描述，得到所述机器人的所有待标定关节对应的基坐标数据；
确定所述工具坐标数据与所述基坐标数据之间的变换关系，得到所述机器人的参数标定模型。
可选地，所述获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据的步骤，包括：
按照预设测量规则，从所述目标关节上确定目标靶点；
控制所述机器人将所述目标关节移动至所述目标测量点，并在所述目标关节处于所述目标测量点时，获取所述目标靶点在所述工具坐标系下对应的靶点坐标数据；
利用所述参数标定模型，将所述靶点坐标数据转换到所述基坐标系下，得到所述目标关节对应的目标坐标数据。
可选地，所述对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数的步骤，包括：
判断所述目标关节的关节类型，其中所述关节类型包括平移关节和旋转关节；
若所述目标关节为平移关节，则对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到所述目标关节对应的目标参数；
若所述目标关节为旋转关节，则对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到所述目标关节对应的目标参数。
可选地，若所述目标关节为平移关节，所述目标关节对应的目标参数为所述目标关节的平移轴线的单位方向矢量，所述对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到所述目标关节对应的目标参数的步骤，包括：
对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到目标拟合直线；
根据所述目标拟合直线，确定所述目标关节的平移轴线的单位方向矢量，得到所述目标关节对应的目标参数。
可选地，若所述目标关节为旋转关节，所述目标关节对应的目标参数为空间拟合圆弧的单位法向量，以及所述目标关节旋转轴线上的目标参考点在所述基坐标系下的坐标，所述对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到所述目标关节对应的目标参数的步骤，包括：
对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到目标拟合圆弧；
根据所述目标拟合圆弧，确定所述目标关节的旋转轴线，以及所述旋转轴线上的目标参考点在所述基坐标系下的坐标；
根据所述旋转轴线，确定所述拟合圆弧所在的平面的单位法向量；
根据所述目标参考点在所述基坐标系下的坐标，以及所述单位法向量，获取所述目标关节对应的目标参数。
可选地，所述对所述目标坐标数据进行拟合之前的步骤，包括：
判断所述目标关节是否是所述机器人的所有待标定关节中的最后一个待标定关节；
若所述目标关节是所述机器人的最后一个待标定关节，则执行对所述目标坐标数据进行拟合的步骤；
若所述目标关节不是所述机器人的最后一个待标定关节，则返回并执行确定所述机器人待标定的目标关节的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种机器人标定装置，所述机器人标定装置包括：
坐标创建模块，用于获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系；
模型建立模块，用于根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型；
循环测量模块，用于确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据；
误差补偿模块，用于对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种机器人标定设备，所述机器人标定设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的机器人标定程序，所述机器人标定程序被所述处理器执行时实现如上述的机器人标定方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有机器人标定程序，所述机器人标定程序被处理器执行时实现如上述的机器人标定方法的步骤。
本发明实施例提出的一种机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，现有的机器人标定方法在对机器人的运动学参数进行标定时，需要测量机器人末端姿态而增加测量难度和复杂性，或者需要测量机器人末端的位置坐标导致辨识标定参数时需要进行复杂计算，本发明实施例中，通过获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系，根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型，确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据，对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定。即根据接收到的标定指令，建立基坐标系和工具坐标系，根据建立的坐标系确定参数标定模型，根据参数标定模型，将机器人的所有待标定关节中的每个关节单独作为目标关节进行测量，得到对应的目标坐标数据，通过对目标坐标数据进行拟合，得到机器人每个关节对应的目标参数，利用得到的目标参数对机器人的各关节对应的参数进行补偿，从而对机器人的运动学参数进行标定，参数标定过程分别对每个运动关节进行单独标定，各个关节间的参数辨识不存在耦合性，不需要测量机器人的姿态或推导复杂的雅可比矩阵及误差模型，简化了机器人运动学参数的标定过程，降低了机器人标定过程的测量难度和计算复杂性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的设备一种实施方式的硬件结构示意图；
图2为本发明机器人标定方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明机器人标定方法中的五自由度机器人机构示意图；
图4为本发明机器人标定方法第二实施例的流程示意图；
图5为本发明机器人标定方法第二实施例中的平移关节的空间直线拟合示意图；
图6为本发明机器人标定方法第二实施例中的旋转关节的空间圆弧拟合示意图；
图7为本发明机器人标定装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
本发明实施例机器人标定设备(又叫终端、设备或者终端设备)可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑和便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及机器人标定程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的机器人标定程序，所述机器人标定程序被处理器执行时实现下述实施例提供的机器人标定方法中的操作。
基于上述设备硬件结构，提出了本发明机器人标定方法的实施例。
参照图2，在本发明机器人标定方法的第一实施例中，所述机器人标定方法包括：
步骤S10，获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系；
本发明机器人标定方法应用于机器人，可以用于对具有一定自由度的机器人的关节的运动学参数进行标定，本实例中的机器人可以是三自由度机器人，也可以是五自由度机器人，还可以是六自由度机器人，在此不作具体限定，机器人的自由度是指根据机械原理，机器人的机构具有确定运动时所必须给定的独立运动参数的数目，即为了使机器人的机构的位置得以确定，必须给定的独立的广义坐标的数目，例如，当机器人的机械臂在空间的运动不受限制，即可以在空间的三个正交方向上平动，还可以以空间三个正交方向为轴进行转动，那么，这个机器人的机械臂就有六个自由度，该机器人就可以称为六自由度机器人。机器人的自由度反映了机器人动作的灵活性，可用轴的直线移动、摆动或旋转动作的数目来表示，因此，将机器人机构中能够独立运动的关节数目，称为机器人机构的运动自由度，目前的机器人采用的控制方法是把机械臂上每一个关节都当作一个单独的伺服机构，即每个轴对应一个伺服器，每个伺服器通过总线控制，由控制器统一控制并协调工作。具有自有度的机器人一般都设置有固定基座，用于固定构成机器人的运动机构。
本实施例以五自由度的乳腺扫查机器人为例进行说明，本实施例中的五自由度机器人可以在空间三个正交方向平移，且可以以空间三个正交方向中的两个方向为轴线旋转，如图3所示，图3为本实施例五自由度机器人的机构示意图，该五自由度机器人设有固定基座和控制器，机器人的所有运动关节由控制器统一控制并协调工作，固定基座上设有五个运动关节，每个运动关节具有一个运动自由度，分别可以在空间三个正交方向x，y，z上平移，并且可以围绕空间正交方向中的x，y轴旋转，其中，坐标系w表示基坐标系，坐标系T表示工具坐标系，Tx、Ty、Tz表示三个平移关节的平移轴线，Rx、Ry表示两个旋转感觉的旋转轴线。在本实施例中，根据获取到的标定指令对机器人进行标定，获取到的标定指令中包括机器人待标定的关节数量，以及机器人各个待标定关节对应的关节类型，本实施例中的五自由度机器人每个自由度各自对应一个关节，根据获取到的标定指令，在机器人的基座上建立基坐标系，在机器人的运动关节处建立工具坐标系，例如以基座上的固定点为参考原点建立的空间坐标系，为基坐标系，以机器人各运动关节的固定点为参考原点建立的坐标系为工具坐标系。需要说明的是，工具坐标系和基坐标系是可以重合的，即以同一个固定点为参考原点同时建立基坐标系和工具坐标系。
步骤S20，根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型；
机器人的参数标定模型包括基坐标系与工具坐标系间的坐标转换关系，例如，已知机器人上某个点在工具坐标系下的坐标，将该点的坐标转换到基坐标系下需要进行的计算过程，即为机器人的参数标定模型。控制机器人移动到零初始参考状态，零初始参考状态可以是机器人处于非运行状态，且处在非运行状态时应处的位置，在机器人处于非运行状态时，基于建立的基坐标系和工具坐标系，对机器人上的参考点进行描述，参考点可以选择机器人的关节移动时的固定点，例如机器人旋转关节的旋转轴，平移关节移动轴线的端点位置等，建立基坐标系是由于机器人需要标定的运动参数是相对于基座的参数，因此，机器人的运动学参数需要以基座为参考进行描述，而以基座为参考，若机器人处于运行状态，在空间上对机器人的运动关节进行测量难度较大，且测量的距离和角度都存在较大的偏差，建立工具坐标系是为了方便测量，且能使测量结果更加精确，基坐标系和工具坐标系的数量都不是固定的，可以根据机器人的实际配置灵活创建，具体地，若机器人设有两个机械臂，且每个机械臂都设置有固定基座，则可以创建两个与基座对应的基坐标系，工具坐标系可以根据机器人的关节机构设计进行建立，可以多个关节共同建立一个工具坐标系，统一参考，也可以针对每个运动关节分别建立一个工具坐标系。
在对机器人进行标定时，如果能够确定基坐标系与工具坐标系之间的坐标转换关系，就可以基于工具坐标系对机器人上的参考点进行描述，然后根据坐标系之间的转换关系，将工具坐标系中的点转换到基坐标系下，变成基于基坐标系对该参考点进行描述。在机器人处于零初始参考状态时，分别基于基坐标系和工具坐标系对机器人上的固定参考点进行描述，即通过测量获取机器人上的固定参考点在基坐标系和工具坐标系中的坐标，通过同一个固定参考点在基坐标系和工具坐标系中的坐标，确定坐标转换关系。需要说明的是，若建立多个不同的工具坐标系，需要确定每个工具坐标系与对应的基坐标系之间的坐标转换关系，若基坐标系也有多个，只需要确定每个基坐标系和与之对应的基座控制下的工具坐标系之间的转换关系即可，例如，若待标定的机器人设置了两个机械臂，每个机械臂都通过一个基座固定运动机构，分别以两个基座为参考建立基坐标系，每个基座下设有三个运动关节，分别以相对每个运动关节的固定参考点为参考建立工具坐标系，总计建立两个基坐标系和六个工具坐标系，在确定坐标系之间的转换关系时，只需要确定每个基坐标系与其下控制的三个工具坐标系之间的转换关系，不需要分别确定每个基坐标系与六个工具坐标之间的转换关系。在确定基坐标系与工具坐标系之间的转换关系后，即得到机器人的参数标定模型。
步骤S30，确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据；
在本实施例中对机器人的运动学参数进行标定时，是对机器人中的运动关节逐一进行测量的，即每次只单独驱动一个关节运动，因此需要从机器人的所有待标定关节中确定目标关节，以及该目标关节的目标测量点，目标测量点可以包括多个测量点，单独驱动目标关节至目标测量点对应的一系列位置进行标定，若是该目标关节具有多个运动自由度，每次只驱动该目标关节向一个自由度的方向运动，对该目标关节在不同自由度上的运动参数逐一进行测量。基于工具坐标系对目标关节进行测量，就是在单独驱动目标关节运动时，获取目标关节上的参考点在工具坐标系下的坐标，然后将获取到的坐标数据转换到基坐标系下，得到目标坐标数据。
例如，在机器人的目标关节上选取一个固定参考点作为目标靶点，在选取目标靶点时，应避开目标关节运动轴线的位置，这是由于与目标关节的轴线相关的参数正是待标定参数，不能直接把待标定参数作为测量值进行测量，因此，选取目标靶点时应避开待标定参数，可以选取目标关节末端上轴线之外的一点作为目标靶点，然后单独驱动目标关节至预设数量的测量点，在目标关节处于不同的测量点时，分别获取目标靶点对应的在工具坐标系下的坐标，并根据机器人的参数标定模型，将获取到的目标靶点在工具坐标系下的坐标，转换为基于基坐标系下的坐标，得到目标坐标数据。
需要说明的是，若建立的基坐标系与工具坐标系重合，则目标靶点的坐标数据可以看作是直接基于基坐标系获取的，因此，获取的靶点坐标数据即为目标坐标数据，不需要再进行坐标转换。若机器人待标定的目标关节在空间既可以做平移运动，又可以做旋转运动，且具有多个自由度，例如，具有空间六自由度的关节，可以将其看做是由三个平移关节和三个旋转关节组合成的关节，先对该六自由度的目标关节在空间XYZ三个正交方向上的平移自由度逐一进行测量，顺序可以是X(平移)-Y(平移)-Z(平移)，再对该六自由度的目标关节在空间三个旋转的自由度逐一进行测量，得到该六自由度的关节对应的六组目标坐标数据。
步骤S40，对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定。
通过对目标关节上的目标靶点进行测量，得到目标靶点的坐标数据，目标坐标数据中包含的坐标数量由预设的测量点的数量确定，预设测量点的数量越多，目标坐标数据中包含的坐标数量越多，标定结果越精确。对目标坐标数据进行拟合，得到目标拟合直线，可以确定的是，两点可以确定一条直线，若目标靶点的运动轨迹是圆弧，那么，通过多个点进行拟合确定的目标拟合直线，可以描述出目标靶点大致的运动轨迹，而该目标拟合直线的单位方向矢量，可以描述出目标靶点大致的运动方向，获取的目标靶点运动轨迹上的点越多，通过拟合得到的目标拟合直线就越接近目标靶点的真实运动轨迹和运动方向，通过目标靶点的运动轨迹和运动方向，可以确定目标关节的运动学参数，即目标关节对应的目标参数，然后利用目标参数替换对应的理论参数并进行正逆解计算，实现对机器人的目标关节的理论参数进行误差补偿，从而实现对机器人运动学参数的标定，其中，机器人目标关节的理论参数可以是在机器人出厂时由生产商给定的参数。
对于平移关节，可对其对应的目标坐标数据进行空间直线拟合，对于旋转关节，对其对应的目标坐标数据进行空间圆弧拟合，对于混合型多自由度关节，对其对应的多组目标坐标数据分别进行空间直线拟合和空间圆弧拟合，得到该多自由度混合关节在空间不同自由度上的运动学目标参数。
步骤S20的细化步骤，包括步骤A1-A3：
步骤A1，利用所述工具坐标系，对所述机器人的所有待标定关节进行描述，得到所述机器人的所有待标定关节对应的工具坐标数据；
步骤A2，利用所述基坐标系，对所述机器人的所有待标定关节进行描述，得到所述机器人的所有待标定关节对应的基坐标数据；
步骤A3，确定所述工具坐标数据与所述基坐标数据之间的变换关系，得到所述机器人的参数标定模型。
控制机器人处于零初始参考状态，然后在机器人的工具坐标系对应的所有待标定关节上选取靶点，分别用基坐标系和工具坐标系对机器人待标定关节上的靶点进行描述，得到该靶点在基坐标系下的基坐标数据，以及在工具坐标系下的工具坐标数据，通过同一个靶点在基坐标系中的坐标，以及该靶点在工具坐标系中的坐标，利用预设算法模型确定基坐标系和工具坐标系之间的坐标变换关系，得到机器人的参数标定模型，其中，预设算法模型中的一种优选算法模型可以是指数积模型，根据图3所示的五自由度机器人建立的基坐标系和工具坐标系，利用指数积模型得到的基坐标系和工具坐标系之间的参数标定模型如下列公式所示(公式1)：
Figure BDA0002896982930000111
其中，gwt表示工具坐标系到基坐标系的齐次变换关系，是一个齐次变换矩阵，i表示第i个待标定的关节，n表示待标定关节的数量，ξi表示在空间六个自由度中，第i个关节在某自由度上的旋转量，θi表示第i个关节对应的测量点，
Figure BDA0002896982930000112
表示零初始参考状态下参考点在工具坐标系和基坐标系的坐标矩阵。在图3所示的五自由度机器人中，n的值为5，则公式1可以变为(公式2)：
Figure BDA0002896982930000113
进一步地，对于图3所示的五自由度机器人的旋转关节，基于旋转关节建立的工具坐标系到基坐标系的变换关系，还包括以下公式(公式3-8)：
Figure BDA0002896982930000114
ωi＝[ωi1 ωi2 ωi3]T (4)
Figure BDA0002896982930000115
Figure BDA0002896982930000116
Figure BDA0002896982930000117
Figure BDA0002896982930000121
其中，ωi表示第i个旋转关节对应的旋转轴线的单位方向矢量，v表示平移轴的单位方向矢量，qi表示旋转关节的旋转轴线上的一点，I表示特征矩阵。
对于图3所示的五自由度机器人的平移关节，基于平移关节建立的工具坐标系到基坐标系的变换关系，还包括以下公式(公式9-11)：
Figure BDA0002896982930000122
v＝[v1 v2 v3]T (10)
Figure BDA0002896982930000123
以上公式，构成了本实施例中，图3所示的五自由度机器人的参数标定的一种优选模型，根据该参数标定模型，可以对图3所示的五自由度机器人的运动学参数进行标定。
步骤S30的细化步骤，包括步骤B1-B3：
步骤B1，按照预设测量规则，从所述目标关节上确定目标靶点；
步骤B2，控制所述机器人将所述目标关节移动至所述目标测量点，并在所述目标关节处于所述目标测量点时，获取所述目标靶点在所述工具坐标系下对应的靶点坐标数据；
步骤B3，利用所述参数标定模型，将所述靶点坐标数据转换到所述基坐标系下，得到所述目标关节对应的目标坐标数据。
在机器人待标定的目标关节上，选择一个参考点作为目标靶点，如上所述，目标靶点的选择应避开目标关节的轴线，即目标关节的平移轴线或旋转轴线之外的点为最佳测量点，为方便测量和标记，可以标记目标关节的末端上轴线之外的一点为目标靶点，并按照预设测量规则，在目标关节的移动范围内，均匀选取预设数量的测量点，为保证测量结果的准确性，在本实施例中，要选取三个以上的测量点进行测量，例如，在机器人的目标关节的运动范围内，均匀选取了五个测量点作为目标测量点，通过机器人的预设控制器单独驱动目标关节，并将目标关节移动到第一个测量点处，测量此时目标靶点在工具坐标系下的第一坐标，然后通过控制器将机器人的目标关节运动到第二个测量点，再测量目标靶点此时在工具坐标系下的第二坐标，重复对目标关节的驱动测量步骤，直到五个测量点全部测量完毕，得到目标靶点在工具坐标系下对应的五组坐标，根据参数标定模型，将得到的基于工具坐标系下的坐标数据转换为基于基坐标系下的坐标数据，得到目标关节上的目标靶点对应的目标坐标数据，由于目标靶点是固定在目标关节上的点，目标靶点的运动可以作为目标关节运动的参考，通过分析目标靶点的运动可以得到目标关节的运动学参数，例如，目标关节的运动轴线，以及运动轴线的单位方向矢量等。
需要说明的是，在本实施例中，建立的基坐标系和工具坐标系是可以重合的，当建立的基坐标系与工具坐标系重合时，基坐标系即为工具坐标系，工具坐标系即为基坐标系，在获取目标靶点的坐标数据时，可以视为是基于基坐标系直接对目标关节进行驱动标定的，因此，获取的靶点坐标数据即为目标坐标数据，不需要再度获取的靶点坐标数据进行坐标转换。
步骤S40之前，包括步骤S31-S33：
步骤S31，判断所述目标关节是否是所述机器人的所有待标定关节中的最后一个待标定关节；
步骤S32，若所述目标关节是所述机器人的最后一个待标定关节，则执行对所述目标坐标数据进行拟合的步骤；
步骤S33，若所述目标关节不是所述机器人的最后一个待标定关节，则返回并执行确定所述机器人待标定的目标关节的步骤。
在对机器人的待标定目标关节测量完毕后，判断该目标关节是不是机器人所有待标定关节中的最后一个待标定关节，若是，则对得到的各个关节的目标坐标数据进行拟合，得到各个待标定关节对应的目标参数，并利用目标参数对机器人的待标定关节进行补偿或替换，完成对机器人参数的标定，若该目标关节不是机器人所有待标定关节中的最后一个，则获取下一个待标定关节作为目标关节，并进行测量以获取对应的目标坐标数据，例如，图3所示的五自由度机器人，根据标定指令，要对机器人的五个自由度的五个关节都进行标定，关节标定顺序为“Tx(平移)-Ty(平移)-Tz(平移)-Rx(旋转)-Ry(旋转)”，待标定关节数量为五，若当前测量的目标关节为Tz轴线对应的平移关节，则可以确定当前测量的目标关节为第三个待标定的平移关节，剩余两个待标定的旋转关节需要测量，则将Rx旋转轴线对应的旋转关节作为目标关节并执行驱动测量的步骤，直到所有待标定关节全部测量完毕。
在本实施例中，通过获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系，根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型，确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据，对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定。即根据接收到的标定指令，建立基坐标系和工具坐标系，根据建立的坐标系确定参数标定模型，根据参数标定模型，将机器人的所有待标定关节中的每个关节单独作为目标关节进行测量，得到对应的目标坐标数据，通过对目标坐标数据进行拟合，得到机器人每个关节对应的目标参数，利用得到的目标参数对机器人的各关节对应的参数进行补偿，从而对机器人的运动学参数进行标定，参数标定过程是分别对每个运动关节进行单独标定，各个关节间的参数辨识不存在耦合性，不需要测量机器人的姿态或推导复杂的雅可比矩阵及误差模型，简化了机器人运动学参数的标定过程，降低了机器人标定过程的测量难度和计算复杂性。
进一步地，参照图4，在本发明上述实施例的基础上，提出了本发明方法的第二实施例。
本实施例是第一实施例中步骤S40细化的步骤，本实施例与本发明上述实施例的区别在于：
步骤S40的细化步骤，包括步骤S41-S43：
步骤S41，判断所述目标关节的关节类型，其中所述关节类型包括平移关节和旋转关节；
步骤S42，若所述目标关节为平移关节，则对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到所述目标关节对应的目标参数；
步骤S43，若所述目标关节为旋转关节，则对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到所述目标关节对应的目标参数。
在对目标坐标数据进行拟合时，要判断目标坐标数据对应的目标关节的关节类型，关节类型包括平移关节、旋转关节以及混合关节，平移关节只在空间做平移运动，旋转关节只在空间做旋转运动，混合关节在空间即可以做平移运动也可以做旋转运动。若目标坐标数据对应的目标关节为平移关节，则对目标坐标数据进行空间直线拟合，得到目标关节对应的目标参数，若目标坐标数据对应的目标关节为旋转关节，则对目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到目标关节对应的目标参数。
步骤S42的细化步骤，包括步骤C1-C2：
步骤C1，对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到目标拟合直线；
步骤C2，根据所述目标拟合直线，确定所述目标关节的平移轴线的单位方向矢量，得到所述目标关节对应的目标参数。
如图5所示，是本实施例中，对图3所示的五自由度机器人的平移关节对应的目标坐标数据进行空间直线拟合的示意图，通过对目标坐标数据中的坐标进行拟合，得到目标拟合直线，目标拟合直线反映的是目标关节上，目标靶点的运动轨迹，目标拟合直线的单位方向矢量反映了目标靶点的运动方向，确定目标拟合直线的单位方向矢量，如图5中的vx、vy、vz，即得到对应的目标关节的目标参数，对于平移关节，其运动学参数为平移轴线的单位方向矢量v，单独驱动平移关节运动时，关节上的靶点沿着实际轴线进行平移运动，对靶点的坐标数据进行空间直线拟合，所拟合的直线的单位方向矢量即为所求的平移轴运动学参数，因此对测量得到的目标坐标数据进行空间直线拟合，即可辨识出平移关节的运动学参数。
步骤S43的细化步骤，包括步骤D1-D4：
步骤D1，对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到目标拟合圆弧；
步骤D2，根据所述目标拟合圆弧，确定所述目标关节的旋转轴线，以及所述旋转轴线上的目标参考点在所述基坐标系下的坐标；
步骤D3，根据所述旋转轴线，确定所述拟合圆弧所在的平面的单位法向量；
步骤D4，根据所述目标参考点在所述基坐标系下的坐标，以及所述单位法向量，获取所述目标关节对应的目标参数。
如图6所示，是本实施例中，对图3所示的五自由度机器人的旋转关节对应的目标坐标数据进行空间圆弧拟合的示意图，通过对目标坐标数据中的坐标进行拟合，得到目标拟合圆弧，对于旋转关节，其运动学参数为旋转轴线的单位方向矢量ω以及轴线上任意一点的坐标q，单独驱动旋转关节运动时，关节上的靶点将围绕旋转轴线做空间圆弧运动，对测量得到的靶点坐标数据进行空间圆弧拟合，则空间圆弧所在平面的单位法向量即为旋转轴线的单位方向向量ω，空间圆弧的圆心可以作为旋转轴线上的一点，因此对测量的目标坐标数据进行空间圆弧拟合，即可辨识出旋转关节的运动学参数。
在本实施例中，通过判断机器人待标定的目标关节的关节类型，根据目标关节的关节类型对目标坐标数据进行不同类型的空间拟合，通过对拟合结果进行辨识，得到目标关节对应的目标参数，对于平移关节，待标定的参数对于是平移关节的平移轴线的单位方向矢量，对于旋转关节，待标定的参数是旋转关节的旋转轴线的单位方向矢量，以及旋转轴线上任意一点的坐标，标定的运动学参数物理意义明确，能有效提高机器人运动关节绝对定位的精度。
此外，参照图7，本发明实施例还提出一种机器人标定装置，所述机器人标定装置包括：
坐标创建模块10，用于获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系；
模型建立模块20，用于根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型；
循环测量模块30，用于确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据；
误差补偿模块40，用于对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定。
可选地，所述模型建立模块20，包括：
第一坐标描述单元，用于利用所述工具坐标系，对所述机器人的所有待标定关节进行描述，得到所述机器人的所有待标定关节对应的工具坐标数据；
第二坐标描述单元，用于利用所述基坐标系，对所述机器人的所有待标定关节进行描述，得到所述机器人的所有待标定关节对应的基坐标数据；
第一确定单元，用于确定所述工具坐标数据与所述基坐标数据之间的变换关系，得到所述机器人的参数标定模型。
可选地，所述循环测量模块30，包括：
第二确定单元，用于按照预设测量规则，从所述目标关节上确定目标靶点；
测量单元，用于控制所述机器人将所述目标关节移动至所述目标测量点，并在所述目标关节处于所述目标测量点时，获取所述目标靶点在所述工具坐标系下对应的靶点坐标数据；
坐标转换单元，用于利用所述参数标定模型，将所述靶点坐标数据转换到所述基坐标系下，得到所述目标关节对应的目标坐标数据。
可选地，所述误差补偿模块40，包括：
第一判断单元，用于判断所述目标关节的关节类型，其中所述关节类型包括平移关节和旋转关节；
第一拟合单元，用于若所述目标关节为平移关节，则对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到所述目标关节对应的目标参数；
第二拟合单元，用于若所述目标关节为旋转关节，则对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到所述目标关节对应的目标参数。
可选地，所述第一拟合单元，包括：
直线拟合子单元，用于对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到目标拟合直线；
第一确定子单元，用于根据所述目标拟合直线，确定所述目标关节的平移轴线的单位方向矢量，得到所述目标关节对应的目标参数。
可选地，所述第二拟合单元，包括：
圆弧拟合子单元，用于对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到目标拟合圆弧；
第二确定子单元，用于根据所述目标拟合圆弧，确定所述目标关节的旋转轴线，以及所述旋转轴线上的目标参考点在所述基坐标系下的坐标；
第三确定子单元，用于根据所述旋转轴线，确定所述拟合圆弧所在的平面的单位法向量；
获取子单元，用于根据所述目标参考点在所述基坐标系下的坐标，以及所述单位法向量，获取所述目标关节对应的目标参数。
可选地，所述机器人标定装置，还包括：
第二判断单元，用于判断所述目标关节是否是所述机器人的所有待标定关节中的最后一个待标定关节；
第一循环单元，用于若所述目标关节是所述机器人的最后一个待标定关节，则执行对所述目标坐标数据进行拟合的步骤；
第二循环单元，用于若所述目标关节不是所述机器人的最后一个待标定关节，则返回并执行确定所述机器人待标定的目标关节的步骤。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有机器人标定程序，所述机器人标定程序被处理器执行时实现上述实施例提供的机器人标定方法中的操作。
上述各程序模块所执行的方法可参照本发明方法各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体/操作/对象与另一个实体/操作/对象区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体/操作/对象之间存在任何这种实际的关系或者顺序；术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择中的部分或者全部模块来实现本发明方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的机器人标定方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种机器人标定方法，其特征在于，所述机器人标定方法应用于机器人，所述机器人标定方法包括以下步骤：
获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系；
根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型；
确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据；
对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定。
2.如权利要求1所述的机器人标定方法，其特征在于，所述根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型的步骤，包括：
利用所述工具坐标系，对所述机器人的所有待标定关节进行描述，得到所述机器人的所有待标定关节对应的工具坐标数据；
利用所述基坐标系，对所述机器人的所有待标定关节进行描述，得到所述机器人的所有待标定关节对应的基坐标数据；
确定所述工具坐标数据与所述基坐标数据之间的变换关系，得到所述机器人的参数标定模型。
3.如权利要求1所述的机器人标定方法，其特征在于，所述获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据的步骤，包括：
按照预设测量规则，从所述目标关节上确定目标靶点；
控制所述机器人将所述目标关节移动至所述目标测量点，并在所述目标关节处于所述目标测量点时，获取所述目标靶点在所述工具坐标系下对应的靶点坐标数据；
利用所述参数标定模型，将所述靶点坐标数据转换到所述基坐标系下，得到所述目标关节对应的目标坐标数据。
4.如权利要求1所述的机器人标定方法，其特征在于，所述对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数的步骤，包括：
判断所述目标关节的关节类型，其中所述关节类型包括平移关节和旋转关节；
若所述目标关节为平移关节，则对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到所述目标关节对应的目标参数；
若所述目标关节为旋转关节，则对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到所述目标关节对应的目标参数。
5.如权利要求4所述的机器人标定方法，其特征在于，若所述目标关节为平移关节，所述目标关节对应的目标参数为所述目标关节的平移轴线的单位方向矢量，所述对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到所述目标关节对应的目标参数的步骤，包括：
对所述目标坐标数据进行空间直线拟合，得到目标拟合直线；
根据所述目标拟合直线，确定所述目标关节的平移轴线的单位方向矢量，得到所述目标关节对应的目标参数。
6.如权利要求4所述的机器人标定方法，其特征在于，若所述目标关节为旋转关节，所述目标关节对应的目标参数为空间拟合圆弧的单位法向量，以及所述目标关节旋转轴线上的目标参考点在所述基坐标系下的坐标，对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，步骤包括：
对所述目标坐标数据进行空间圆弧拟合，得到目标拟合圆弧；
根据所述目标拟合圆弧，确定所述目标关节的旋转轴线，以及所述旋转轴线上的目标参考点在所述基坐标系下的坐标；
根据所述旋转轴线，确定所述拟合圆弧所在的平面的单位法向量；
根据所述目标参考点在所述基坐标系下的坐标，以及所述单位法向量，获取所述目标关节对应的目标参数。
7.如权利要求1所述的机器人标定方法，其特征在于，所述对所述目标坐标数据进行拟合之前的步骤，包括：
判断所述目标关节是否是所述机器人的所有待标定关节中的最后一个待标定关节；
若所述目标关节是所述机器人的最后一个待标定关节，则执行对所述目标坐标数据进行拟合的步骤；
若所述目标关节不是所述机器人的最后一个待标定关节，则返回并执行确定所述机器人待标定的目标关节的步骤。
8.一种机器人标定装置，其特征在于，所述机器人标定装置包括：
坐标创建模块，用于获取标定指令，并根据所述标定指令建立基坐标系和工具坐标系；
模型建立模块，用于根据所述基坐标系和所述工具坐标系，确定所述机器人的参数标定模型；
循环测量模块，用于确定所述机器人待标定的目标关节，以及所述目标关节的目标测量点，并获取所述目标关节在所述目标测量点处的目标坐标数据；
误差补偿模块，用于对所述目标坐标数据进行拟合，得到所述目标关节对应的目标参数，并利用所述目标参数对所述目标关节的参数进行误差补偿，以完成对所述机器人的标定。
9.一种机器人标定设备，其特征在于，所述机器人标定设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的机器人标定程序，所述机器人标定程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人标定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有机器人标定程序，所述机器人标定程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人标定方法的步骤。
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