CN114474069B - 一种基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，该方法提出了基于空间正交约束的标定方法，可以将标定问题转换成有约束的非线性优化问题，采用具有正交约束的靶标，以确保计算精度，标定过程中无需人工介入，避免人为因素的不确定性影响，而且在标定的过程中通过数据点生成大量方向向量，扩充计算数据，保证标定精度的同时，又无需采集大量数据点，过程高效。

Description

一种基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法

技术领域

本发明公开涉及视觉测量的技术领域，尤其涉及一种基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法。

背景技术

工业机器人是指具有多关节机械手或多自由度的机器装置。操作者通过示教器手动控制机器人末端到达指定位置并记录该点，生成指令，机器人通过重复该指令来完成作业。这样的编程方式简单方便，不过此种方法下工件的位置要求是固定不变的，当工件位置未知或发生变化时，就会导致操作失败，从而影响生产效率。随着工业自动化的快速发展以及生产项目更加的复杂化，要求机器人能够对未知环境具有更强的感知能力，由此机器视觉技术应运而生。

目前，在机器视觉技术中，主要通过线结构光传感器与机器人融合形成复合式测量系统，该测量系统的精度主要受三方面因素影响：①线结构光传感器的测量精度；②工业机器人本体的运动精度；③线结构光传感器与工业机器人末端间的手眼模型标定精度。因此，除了使用高精度的测量传感器和工业机器人外，研发具有稳定、便捷、高精度的手眼标定方法对于测量系统来说尤为重要。

为了将线结构光传感器局部坐标系下的测量数据转化为机器人坐标系下的全局三维数据，需要对机器人末端坐标系与传感器坐标系之间的关系进行标定即手眼标定。高精度的手眼标定可以更好地获取目标三维信息。传统的标定方法大多基于相机的标定，该类方法发展较为成熟，但是却不适用于激光视觉传感器。而当前针对线激光视觉传感器的手眼标定方法大都存在一定的缺陷。比如基于标准球体的标定方法：该类方法精确度较高，鲁棒性较好，但对靶标有着较为严苛的要求，标准球体成本较高，不易制作，甚至需要额外辅助设备完成标定流程，不适合现场手眼标定；又比如基于定点测量的标定方法：此类方法需要激光测量传感器测量某一固定特征点，其原理简单、容易实现，但此类方法大都需要人工参与，一定程度上影响标定效率和精度；再比如基于迭代优化的求解法：此类方法的误差相对较小，但求解困难，操作繁琐，鲁棒性较差，姿态变换角度对试验结果影响较大。

因此，如何研发一种新型的标定方法，以解决以往标定过程需要人工介入或需要额外辅助设备的不足，成为行业亟待解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明提供了一种基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，解决以往标定过程需要人工介入或需要额外辅助设备的缺点。

本发明提供的方法，具体为，一种基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，所述标定方法中使用的靶标具有一个直角，所述直角对应的直角边分别为直角边P和直角边Q，所述标定方法包括如下步骤：

S1：变换机器人姿态，使机器人末端固定的线激光传感器投射的激光线与靶标的直角边P和直角边Q分别相交n次，获得2n个交点，采集在线激光传感器坐标系{L}下，直角边P上各个交点的坐标值直角边Q上各个交点的坐标值/>以及相应时刻机器人的位置和姿态信息；

S2：依据采集机器人的位置和姿态信息，计算获得机器人末端坐标系{E}相对于机器人基坐标系{B}的齐次变换矩阵

S3：对机器人测量模型进行数学推导，变换得到目标函数：其在约束条件为/>的情况下，计算获得最优解x；

其中，表示直角边P上第i个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，/>表示直角边P上第j个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，/>表示直角边Q上第i个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，/>表示直角边Q上第j个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，其是由手眼矩阵元素构成；

S4：依据所述最优解x，求得手眼矩阵完成手眼标定。

优选，步骤S3中，的表达式，具体如下：

进一步优选，步骤S4中，依据所述最优解x，求得手眼矩阵具体为：

S401：依据所述最优解x，获得手眼矩阵中第一列a₁、第三列a₃以及平移矩阵/>

S402：依据所述手眼矩阵中第一列a₁、第三列a₃以及公式a₂＝a₁×a₃，计算获得所述手眼矩阵/>中第二列a₂，进而获得手眼矩阵/>

进一步优选，步骤S1中的n为大于6的自然数。

本发明提供的基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，提出基于空间正交约束的标定方法，可以将标定问题转换成有约束的非线性优化问题，采用具有正交约束的靶标，以确保计算精度，标定过程中无需人工介入，避免人为因素的不确定性影响，而且在标定的过程中通过数据点生成大量方向向量，扩充计算数据，保证标定精度，而无需采集大量数据点，过程高效。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明的公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为基于空间正交约束的机器人手眼标定模型示意图；

图2为采用本发明公开实施例提供的基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法进行各组数据拟合角度曲线图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

为了解决以往在进行手眼标定时，要么需要人工介入，存在人为主观的不确定性，导致标定的准确度较低，要么需要额外辅助设备，存在成本较高的问题，本实施方案提供了一种新型的手眼标定方法，利用具有正交约束的靶标实现现场手眼标定，避免人工介入的同时又无需额外辅助设备，简化标定流程，提高标定精度和鲁棒性，满足工业现场对三维测量系统的高要求。

本实施方案提供的一种基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，该方法是基于具有正交约束的靶标完成的，该靶标具有一个直角，所述直角对应的直角边分别为直角边P和直角边Q，其中，线激光传感器安装在机器人末端，负责采集靶标数据，具体的标定原理参见图1，具体的标定过程如下：

1)变换机器人姿态，使机器人末端固定的线激光传感器投射的激光线与靶标的直角边P和直角边Q分别相交n次，获得2n个交点，采集在线激光传感器坐标系{L}下，直角边P上各个交点的坐标值直角边Q上各个交点的坐标值/>以及相应时刻机器人的位置和姿态信息，建议n大于6以保证后续求解计算的精度，由于线激光传感器通常将坐标系建立在光平面上，因此上述坐标P_L的y分量式作用为0，若z分量为0其推到过程也是类似，故以下仅以y分量为0作为示例进行说明；

2)依据采集机器人的位置和姿态信息，计算获得机器人末端坐标系{E}相对于机器人基坐标系{B}的齐次变换矩阵对于齐次变换矩阵/>可直接采用现有方法计算获得；

3)对机器人测量模型进行数学推导，变换得到目标函数：其在约束条件为/>的情况下，计算获得最优解x；

其中，表示直角边P上第i个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，/>表示直角边P上第j个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，/>表示直角边Q上第i个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，/>表示直角边Q上第j个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，其是由手眼矩阵元素构成；

4)依据所述最优解x，求得手眼矩阵完成手眼标定。

其中，对于函数的构建，具体如下：

根据多自由度工业机器人的运动学理论，系统涉及的线激光传感器检测数据与机器人坐标系的变换关系如下：

其中，P_B＝[x_b y_b z_b 1]^T，{B}表示机器人的基坐标系，{E}表示机器人末端坐标系，{L}表示线激光视觉传感器坐标系，P_B表示空间特征点在{B}坐标系下的坐标，P_L表示特征点在{L}坐标系下的坐标，/>表示{E}坐标系相对于{B}坐标系的齐次变换矩阵，/>表示{L}坐标系相对于{E}坐标系的其次变换矩阵，即手眼矩阵。

基于线激光传感器检测数据与机器人坐标系的变换关系和交点P_L，经过数学推导可得到其线性表达式：

Ax＝b (2)

其中，A是{L}中特征点和对应机器人姿态的重塑矩阵：

b是特征点在{B}中的坐标，即P_B，则b＝[x_b y_b z_b 1]^T，

是由手眼矩阵元素构成(即待标定参数)，且其元素具有单位向量约束关系：

将步骤1)中采集的2n个坐标数据导入公式(2)中，可得2n个坐标点。计算靶标一条边上两两坐标点形成的向量可构成n！条向量。同理另一条边也可构成n！条向量/>则由空间正交约束关系有/>(1≤i≤n！,1≤j≤n！)。

将上述式子进一步整理得：

结合多条向量的约束关系可得如下非线性最优化问题：

基于上述重塑矩阵A的表达式，上述的表达式，具体如下：

上述实施方案提供的手眼标定方法，可适用于各种多自由度的机器人。

效果验证

为了验证上述实施方案提供的手眼标定方法的精度，将该标定方法应用于ABB公司的S7-1200六轴机器人，其重复定位的精度为±0.01mm，线结构光传感器绝对测量精度为±0.02mm，满足常规测量系统对硬件的精度需求。

为了进一步验证上述手眼标定方法的精度，提出使用求解手眼标定矩阵计算坐标系下特征点的坐标值，然后拟合直线，根据两直线间的夹角作为衡量标定结果精度的指标。夹角越接近90°表明测量系统的精度越高，也就证明标定方法的精度越高。实验结果如图2所示，结果证明，上述实施方案提供的标定方法的两拟合直线更趋近正交，精度更高，可以满足常规机器人三维测量系统的精度要求。

将本实施方案提供的实验标定方法与定点测量标定法进行拟合角度比较，具体如下：

	定点测量法	本实施方案方法
			拟合角度	88.8508	89.5102

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述的内容，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (4)

1.一种基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，其特征在于，所述标定方法中使用的靶标具有一直角，所述直角对应的直角边分别为直角边P和直角边Q，所述标定方法包括如下步骤：

S1：变换机器人姿态，使机器人末端固定的线激光传感器投射的激光线与靶标的直角边P和直角边Q分别相交n次，获得2n个交点，采集在线激光传感器坐标系{L}下，直角边P上各个交点的坐标值直角边Q上各个交点的坐标值/>以及相应时刻机器人的位置和姿态信息；

S2：依据采集机器人的位置和姿态信息，计算获得机器人末端坐标系{E}相对于机器人基坐标系{B}的齐次变换矩阵

S3：对机器人测量模型进行数学推导，变换得到目标函数：其在约束条件为/>的情况下，计算获得最优解x，

其中，表示直角边P上第i个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵/>表示直角边P上第j个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，/>表示直角边Q上第i个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，/>表示直角边Q上第j个交点和对应机器人姿态的重塑矩阵，其是由手眼矩阵元素构成；

S4：依据所述最优解x，求得手眼矩阵完成手眼标定。

2.根据权利要求1所述基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，其特征在于，步骤S3中，的表达式，具体如下：

3.根据权利要求1所述基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，其特征在于，步骤S4中，依据所述最优解x，求得手眼矩阵具体为：

S401：依据所述最优解x，获得手眼矩阵中第一列a₁、第三列a₃以及平移矩阵/>

S402：依据所述手眼矩阵中第一列a₁、第三列a₃以及公式a₂＝a₁×a₃，计算获得所述手眼矩阵/>中第二列a₂，进而获得手眼矩阵/>

4.根据权利要求1所述基于空间正交约束的机器人线结构光手眼标定方法，其特征在于，步骤S1中的n为大于6的自然数。