KR102262235B1 - Ｏｌｐ에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법 - Google Patents

Ｏｌｐ에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102262235B1
KR102262235B1 KR1020150055042A KR20150055042A KR102262235B1 KR 102262235 B1 KR102262235 B1 KR 102262235B1 KR 1020150055042 A KR1020150055042 A KR 1020150055042A KR 20150055042 A KR20150055042 A KR 20150055042A KR 102262235 B1 KR102262235 B1 KR 102262235B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
olp
robot
work
real
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
KR1020150055042A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102262235B9 (ko
KR20160124947A (ko
Inventor
오종규
김대식
최원혁
임현규
Original Assignee
현대중공업지주 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대중공업지주 주식회사 filed Critical 현대중공업지주 주식회사
Priority to KR1020150055042A priority Critical patent/KR102262235B1/ko
Publication of KR20160124947A publication Critical patent/KR20160124947A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102262235B1 publication Critical patent/KR102262235B1/ko
Publication of KR102262235B9 publication Critical patent/KR102262235B9/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
    • B25J9/1692—Calibration of manipulator
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02—Sensing devices
    • B25J19/021—Optical sensing devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1674—Programme controls characterised by safety, monitoring, diagnostic

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Numerical Control (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

OLP(Off Line Programming)에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법이 개시된다. 본 발명에 따른 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법은, 실제로봇에 설치된 3차원 센서를 이용하여 OLP 상의 기준점과 동일한 실제 작업 현장의 위치를 감지한다. 그러면, 종래의 방법에서 좌표변환을 위해서 사용하는 실제 작업 현장에 설치되는 마크용 지그가 필요 없으므로, 원가가 절감되는 효과가 있을 수 있다. 그리고, 3차원 센서를 이용하여 작업물에 존재하는 임의의 위치를 감지하므로, 3차원 센서가 이동하여 감지할 수 있는 위치라면 실제 작업 현장의 어느 부위라도 무관하다. 따라서, OLP 상에서 기준점을 정할 때 상대적으로 제약을 덜 받는 효과가 있을 수 있다. 그리고, 실제로봇으로 실제 작업 현장의 지점을 티칭할 필요가 없으므로, 편리한 효과가 있을 수 있다.

Description

ＯＬＰ에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법 {METHOD FOR CALIBRATING REAL ROBOT OPERATION PROGRAM MADE BY OFF LINE PROGRAMMING}
본 발명은 OLP(Off Line Programming)에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법에 관한 것이다.
가상 생산 기술은 실제 작업 현장에서 발생할 수 있는 문제점들을 사전에 검토 할 수 있어 오늘날 산업현장에서 활발하게 사용되고 있다.
가상 생산 기술은, 제품의 제조에 필요한 모든 프로세스 또는 제품의 제조에 필요한 모든 생산설비에 대한 일련의 과정들을 컴퓨터를 이용하여 모델링한 후, 제품의 제조에 관한 제반 사항을 시뮬레이션한다.
가상 생산 기술을 이용하여 시뮬레이션을 완료한 다음에는, 실제 생산라인을 설치하고, 실제 생산라인에서 작업할 실제로봇의 작업프로그램을 생성한다.
이때, 실제로봇 작업프로그램을 실제로봇의 교시기(敎示器)(Teaching Pendant)를 이용하여 생성하는데, 이럴 경우 설치 및 시운전 시간이 많이 소요되므로, 최근에는 컴퓨터 상에서 모델링된 가상로봇을 이용한 오프라인 프로그래밍(OLP: Off Line Programming, 이하 "OLP"라 함)으로 실제로봇 작업프로그램을 생성한다.
OLP로 생성된 실제로봇 작업프로그램은, 이론적으로는, 그대로 로봇 제어기로 전송하여 실제로봇을 구동시키는 작업프로그램으로 사용할 수 있다. 그러나, 실제로봇이 가지고 있는 정확도의 공차, 실제로봇의 설치 위치 정확도의 공차 또는 실제 작업 현장에 놓인 작업물의 설치 위치의 정확도의 공차 등과 같은 다양한 원인으로 인하여, OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 작업점과 실제 작업 현장의 작업점에는 오차가 존재한다. 그러므로, OLP상의 위치를 실제로봇에 그대로 적용하여 사용하기가 어렵다.
상기와 같은 이유로, OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 작업점의 위치와 실제 작업 현장의 작업점의 위치가 일치되도록, 실제로봇 작업프로그램을 보정하여야 한다.
종래의 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법에 대하여 설명한다.
종래에는 OLP 상에서 가상로봇을 설치하고, OLP 상에서 기준이 되는 3점 이상의 지점을 가지고 있는 가상의 지그를 설치한 다음, OLP 상의 기준점의 위치를 기록한다. 그리고, OLP상의 기준점의 위치와 동일하게 실제 작업 현장에 실제로봇을 설치하고, OLP상의 기준점과 동일한 실제 작업 현장의 지점에 마크용 지그를 설치한다. 그리고, 실제로봇으로 마크용 지그를 티칭시켜 실제로봇이 티칭한 실제 지점을 기록한다.
그 후, OLP상의 기준점이 위치하는 좌표와 실제 작업 현장의 마크용 지그가 위치하는 좌표 사이의 변환 관계를 계산하여 로봇의 작업프로그램을 보정한다.
상기와 같은 종래의 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법은 실제 작업 현장에 설치할 마크용 지그가 필요하므로, 원가가 상승하는 단점이 있다.
그리고, 실제로봇이 작업하는 실제 작업 공간 내에 마크용 지그를 설치하여야 하므로, OLP 상에서 기준점을 정할 때 제약이 따르는 단점이 있다.
그리고, 실제로봇으로 마크용 지그를 티칭하여 포인트의 위치를 획득해야 하므로, 실제로봇의 TCP(Tool Center Point)를 정확하게 설정하여야 하고, 적업자가 기준점을 정확하게 티칭하여야 하므로, 보정방법이 불편한 단점이 있다.
본 발명의 목적은 상기와 같은 종래 기술의 모든 문제점들을 해결할 수 있는 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법을 제공하는 것일 수 있다.
본 발명의 다른 목적은 원가를 절감할 수 있을 뿐만 아니라, OLP 상에서 기준점을 정함에 있어서 상대적으로 덜 제약을 받을 수 있는 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법을 제공하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 편리하게 실제로봇 작업프로그램을 보정할 수 있는 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법을 제공하는 것일 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법은, OLP(Off Line Programming) 상에 가상로봇을 설치하고, 상기 OLP 상에서 생성된 실제로봇 작업프로그램을 상기 가상로봇에 적용하여 시뮬레이션하는 단계; 실제 작업 현장에 실제로봇을 설치하고, 상기 실제로봇에 3차원 센서를 설치하는 단계; 상기 OLP 상에서 3개 이상의 기준점을 결정하고 기록하는 단계; 상기 OLP 상의 기준점과 동일한 실제 작업 현장의 지점을 상기 3차원 센서를 이용하여 감지하는 단계; 상기 OLP 상의 기준점의 좌표와 상기 3차원 센서로 감지한 상기 지점의 좌표 사이의 변환 관계를 계산한 후, 계산된 변환 관계의 오차를 설정치와 비교하는 단계; 계산된 변환 관계의 오차가 설정치 범위 밖이면, 상기 OLP 상에서 3개 이상의 기준점을 결정하고 기록하는 단계를 재수행 하고, 변환 관계의 오차가 설정치 범위 이내이면, 상기 OLP 상의 기준점의 좌표와 3차원 센서로 감지한 상기 지점의 좌표 사이의 계산된 변환 관계를 실제로봇 작업프로그램에 적용한 후, 상기 실제로봇으로 작업을 수행하는 단계를 수행할 수 있다.
이때, 상기 OLP 상의 기준점의 좌표와 상기 3차원 센서로 감지한 상기 지점의 좌표 사이의 변환 관계 및 해당 변환 관계의 오차는 하기의 단계를 통해 계산되는 것을 특징으로 한다..
N개의 OLP 상의 기준점의 좌표와 3차원 센서로 감지한 동일 지점의 실제 작업 현장의 대응점의 쌍 mi, di (i=0, 1, 2, ......, N)가 주어졌을 때, 하기의 수학식을 통해 각 점들의 중심점(Centroid) c, c'를 구한 후, 각 점들을 중심점을 기준으로 다시 표현하는 단계;
Figure 112021021306469-pat00011

하기의 수학식을 통해 공분산 행렬을 구하는 단계;
Figure 112021021306469-pat00012

하기의 수학식을 통해 대칭(Symmetric) 4x4 행렬 G를 계산하는 단계;
Figure 112021021306469-pat00013

(이때,
Figure 112021021306469-pat00014
)
하기의 수학식을 통해 G 행렬의 고유 값(Eigen Value)과 고유 벡터(Eigen Vector)를 구하는 단계;
Figure 112021021306469-pat00015

(이때, 가장 큰 고유 값 λk에 대응하는 고유 벡터
Figure 112021021306469-pat00016
는 사원수)
하기의 수학식을 통해 3x3 회전(Rotation) 행렬을 구하는 단계;
Figure 112021021306469-pat00017

하기의 수학식을 통해 평행 이동(Translation) 벡터를 구하는 단계;
Figure 112021021306469-pat00018

획득된 변환행렬 (R, t) 및 하기의 수학식을 이용하여 OLP의 기준점들의 오차를 구하는 단계;
Figure 112021021306469-pat00019
본 발명의 실시예에 따른 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법은, 실제로봇에 설치된 3차원 센서를 이용하여 OLP 상의 기준점과 동일한 실제 작업 현장의 위치를 감지한다. 그러면, 종래의 방법에서 좌표변환을 위해서 사용하는 실제 작업 현장에 설치되는 마크용 지그가 필요 없으므로, 원가가 절감되는 효과가 있을 수 있다.
그리고, 3차원 센서를 이용하여 작업물에 존재하는 임의의 위치를 감지하므로, 3차원 센서가 이동하여 감지할 수 있는 위치라면 실제 작업 현장의 어느 부위라도 무관하다. 따라서, OLP 상에서 기준점을 정할 때 상대적으로 제약을 덜 받는 효과가 있을 수 있다.
그리고, 실제로봇으로 실제 작업 현장의 지점을 티칭할 필요가 없으므로, 편리한 효과가 있을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법을 보인 흐름도.
본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.
한편, 본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 정의하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
"적어도 하나"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1항목, 제2항목 및 제3항목 중에서 적어도 하나"의 의미는 제1항목, 제2항목 또는 제3항목 각각 뿐만 아니라 제1항목, 제2항목 및 제3항목 중에서 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미한다.
"위에"라는 용어는 어떤 구성이 다른 구성의 바로 상면에 형성되는 경우 뿐만 아니라 이들 구성들 사이에 제3의 구성이 개재되는 경우까지 포함하는 것을 의미한다.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법을 보인 흐름도이다.
도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법은 컴퓨터를 이용하여 작업환경을 모델링한 후, 시뮬레이션하는 단계(S110)를 수행할 수 있다. 이때, 모델링하는 작업환경 및 시뮬레이션하는 내용은 제품의 제조에 필요한 모든 프로세스 또는 제품의 제조에 필요한 모든 생산설비에 대한 일련의 과정들 일 수 있다.
그리고, 단계(S120)에서는 오프라인 프로그래밍(OLP: Off Line Programming, 이하 "OLP"라 함) 상에 가상로봇을 설치하고, 단계(S130)에서는 OLP 상에서 생성된 실제로봇 작업프로그램을 가상로봇에 적용하여 시뮬레이션 할 수 있다.
그 후, 실제 작업 현장에 실제로봇을 설치하고, 실제로봇에 3차원 센서를 설치하는 단계(S140)를 수행할 수 있다. 이때, 3차원 센서는 3차원 시각 센서인 것이 바람직하며, 스테레오 카메라, 레이저 센서 및 구조광 센서 중에서 선택된 어느 하나일 수 있다.
단계(S150)에서는 OLP 상에서 3개 이상의 기준점을 결정한 다음, OLP 상의 기준점의 위치를 기록할 수 있다. 그리고, 단계(S160)에서는 실제 작업 현장의 위치 중 OLP 상의 기준점과 동일한 실제 작업 현장의 지점을 실제로봇에 설치된 3차원 센서를 이용하여 감지할 수 있다. 이때, OLP상의 기준점과 동일한 실제 작업 현장의 지점은 작업물 또는 작업물을 지지하는 지지부재의 꼭지점, 변곡점, 구멍, 돌기, 홈, 직선 또는 폐곡선 등과 같이 특징이 있는 부위일 수 있다. 그러면, 좌표변환을 위한 추가적인 별도의 마크용 지그 없이 3차원 센서를 이용하여 실제 작업 현장의 위치를 얻을 수 있다.
실제로봇은 정확도에 공차가 존재할 수 있고, 실제로봇을 실제 작업 현장에 설치할 때 설치 위치의 정확도에 공차가 존재할 수 있으며, 실제 작업 현장에 놓인 작업물의 설치 위치의 정확도에 공차가 존재할 수 있다. 이로 인해, 실제로봇 작업프로그램에서 계산된 OLP상의 위치와 실제 작업 현장의 위치에는 오차가 존재한다.
OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 위치와 실제 작업 현장의 위치 사이에 존재하는 오차를 보정하기 위하여, 단계(S170)에서는 OLP 상의 기준점의 좌표와 3차원 센서로 감지한 동일 지점의 좌표 사이의 변환 관계를 계산할 수 있고, 단계(S180)에서는 계산된 변환 관계의 오차를 설정치와 비교할 수 있다.
좌표계 사이의 변환 관계는 3점 이상의 대응점을 얻어낸 후, 사원수(Quaternion)를 이용하여 추정할 수 있다. 사원수를 통한 회전(Rotation) 행렬과 평행 이동(Translation) 벡터의 계산 방법은 다음과 같다. N개의 OLP 상의 기준점의 좌표와 3차원 센서로 감지한 동일 지점의 실제 작업 현장의 대응점의 쌍 mi, di (i=0, 1, 2, ......, N)가 주어졌을 때, 각 점들의 중심점(Centroid) c, c'를 구한 후, 각 점들을 중심점을 기준으로 다시 표현한다.
Figure 112015037976114-pat00001
공분산 행렬을 구한 후,
Figure 112015037976114-pat00002
대칭(Symmetric) 4x4 행렬 G를 계산한다.
Figure 112015037976114-pat00003
이때,
Figure 112015037976114-pat00004
이다. 그 다음 G 행렬의 고유 값(Eigen Value)과 고유 벡터(Eigen Vector)를 구한다.
Figure 112015037976114-pat00005
가장 큰 고유 값 λk에 대응하는 고유 벡터
Figure 112015037976114-pat00006
가 사원수 이며, 이를 이용해 3x3 회전(Rotation) 행렬을 구할 수 있다.
Figure 112015037976114-pat00007
마지막으로 평행 이동(Translation) 벡터는 다음과 같이 구해진다.
Figure 112015037976114-pat00008
획득된 변환행렬 (R, t)를 이용하여 OLP의 기준점들의 오차를 아래의 식 (8)과 같이 구할 수 있다.
Figure 112015037976114-pat00009
그리하여, 변환 관계의 오차가 설정치 범위 밖이면, OLP 상에서 3개 이상의 기준점을 결정한 다음, OLP 상의 기준점을 기록하는 단계(S150)를 재수행 할 수 있고, 변환 관계의 오차가 설정치 범위 이내이면, OLP 상의 기준점의 좌표와 3차원 센서로 감지한 지점의 좌표 사이의 변환 관계를 실제로봇 작업프로그램에 적용하여 실제로봇 작업프로그램을 보정하는 단계(S210)를 수행할 수 있다.
그후, 보정된 실제로봇 작업프로그램을 실제로봇의 제어기로 전송하는 단계(S220)를 수행한 다음, 실제로봇을 테스트하는 단계(S230)를 수행할 수 있다.
그리하여, 보정된 실제로봇 작업프로그램에 의하여 작동하는 실제로봇의 작업 오차가 설정치 범위 이내이면, 작업을 실행하는 단계(S260)를 수행할 수 있고, 실제로봇의 작업 오차가 설정치 범위 밖이면, 실제로봇을 미세 조정하는 단계(S260)를 수행할 수 있다. 실제로봇의 미세 조정은 실제로봇의 아암의 부위 또는 엔드 이펙터의 부위를 미세하게 조정하여 조정할 수 있다.
전술한 작업 오차란, 실제로봇이 구동하여 작업 위치에서 작업할 때, 실제로봇에 의하여 작업되는 부위와 상기 제어기에 의하여 지정된 부위 사이의 오차를 말한다.
본 실시예에 따른 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법은 실제로봇에 설치된 3차원 센서를 이용하여 OLP 상의 기준점과 동일한 실제 작업 현장의 지점을 감지한다. 그러면, 종래의 방법에서 사용된 실제 작업 현장에 설치되는 마크용 지그가 필요 없으므로, 원가가 절감될 수 있다.
그리고, 3차원 센서를 이용하여 실제 작업 현장의 지점을 감지하므로, 3차원 센서가 감지할 수 있는 위치라면 실제 작업 현장의 어느 부위라도 무방하다. 따라서, OLP 상에서 기준점을 정할 때 상대적으로 제약을 덜 받을 수 있다.
그리고, 실제로봇으로 실제 작업 현장의 지점을 티칭할 필요가 없으므로, 편리할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (5)

  1. OLP(Off Line Programming) 상에 가상로봇을 설치하고, 상기 OLP 상에서 생성된 실제로봇 작업프로그램을 상기 가상로봇에 적용하여 시뮬레이션하는 단계;
    실제 작업 현장에 실제로봇을 설치하고, 상기 실제로봇에 3차원 센서를 설치하는 단계;
    상기 OLP 상에서 3개 이상의 기준점을 결정하고 기록하는 단계;
    상기 OLP 상의 기준점과 동일한 실제 작업 현장의 지점을 상기 3차원 센서를 이용하여 감지하는 단계;
    상기 OLP 상의 기준점의 좌표와 상기 3차원 센서로 감지한 상기 지점의 좌표 사이의 변환 관계를 계산한 후, 계산된 변환 관계의 오차를 설정치와 비교하는 단계;
    계산된 변환 관계의 오차가 설정치 범위 밖이면, 상기 OLP 상에서 3개 이상의 기준점을 결정하고 기록하는 단계를 재수행 하고, 변환 관계의 오차가 설정치 범위 이내이면, 상기 OLP 상의 기준점의 좌표와 3차원 센서로 감지한 상기 지점의 좌표 사이의 계산된 변환 관계를 실제로봇 작업프로그램에 적용한 후, 상기 실제로봇으로 작업을 수행하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하며,
    상기 OLP 상의 기준점의 좌표와 상기 3차원 센서로 감지한 상기 지점의 좌표 사이의 변환 관계 및 해당 변환 관계의 오차는 하기의 단계를 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법.
    N개의 OLP 상의 기준점의 좌표와 3차원 센서로 감지한 동일 지점의 실제 작업 현장의 대응점의 쌍 mi, di (i=0, 1, 2, ......, N)가 주어졌을 때, 하기의 수학식을 통해 각 점들의 중심점(Centroid) c, c'를 구한 후, 각 점들을 중심점을 기준으로 다시 표현하는 단계;
    Figure 112021021306469-pat00020

    하기의 수학식을 통해 공분산 행렬을 구하는 단계;
    Figure 112021021306469-pat00021

    하기의 수학식을 통해 대칭(Symmetric) 4x4 행렬 G를 계산하는 단계;
    Figure 112021021306469-pat00022

    (이때,
    Figure 112021021306469-pat00023
    )
    하기의 수학식을 통해 G 행렬의 고유 값(Eigen Value)과 고유 벡터(Eigen Vector)를 구하는 단계;
    Figure 112021021306469-pat00024

    (이때, 가장 큰 고유 값 λk에 대응하는 고유 벡터
    Figure 112021021306469-pat00025
    는 사원수)
    하기의 수학식을 통해 3x3 회전(Rotation) 행렬을 구하는 단계;
    Figure 112021021306469-pat00026

    하기의 수학식을 통해 평행 이동(Translation) 벡터를 구하는 단계;
    Figure 112021021306469-pat00027

    획득된 변환행렬 (R, t) 및 하기의 수학식을 이용하여 OLP의 기준점들의 오차를 구하는 단계;
    Figure 112021021306469-pat00028
  2. 제1항에 있어서,
    상기 3차원 센서는 3차원 시각 센서이며, 스테레오 카메라, 레이저 센서 및 구조광 센서 중에서 선택된 어느 하나인 것을 특징으로 하는 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 기준점은 작업물 또는 상기 작업물을 지지하는 지지부재에 존재하는 꼭지점, 변곡점, 구멍, 돌기, 홈, 직선 또는 폐곡선 중에서 선택된 것을 특징으로 하는 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법.
  4. 제1항에 있어서,
    보정된 실제로봇 작업프로그램을 적용하여 상기 실제로봇을 테스트한 다음, 상기 실제로봇의 작업 오차가 설정치 범위 이내이면 작업을 실행하고, 상기 실제로봇의 작업 오차가 설정치 범위 밖이면 상기 실제로봇을 미세 조정하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 실제로봇의 미세 조정은 상기 실제로봇의 아암을 미세 조정하거나, 상기 실제로봇의 엔드 이펙터를 미세 조정하는 것을 특징으로 하는 OLP에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법.
KR1020150055042A 2015-04-20 2015-04-20 Ｏｌｐ에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법 Active KR102262235B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150055042A KR102262235B1 (ko) 2015-04-20 2015-04-20 Ｏｌｐ에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150055042A KR102262235B1 (ko) 2015-04-20 2015-04-20 Ｏｌｐ에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법

Publications (3)

Publication Number Publication Date
KR20160124947A KR20160124947A (ko) 2016-10-31
KR102262235B1 true KR102262235B1 (ko) 2021-06-08
KR102262235B9 KR102262235B9 (ko) 2021-10-27

Family

ID=57445871

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150055042A Active KR102262235B1 (ko) 2015-04-20 2015-04-20 Ｏｌｐ에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102262235B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108818538A (zh) * 2018-07-17 2018-11-16 杭州崧智智能科技有限公司 一种实时标定机器人传感器姿态的方法、装置及终端设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3950805B2 (ja) * 2003-02-27 2007-08-01 ファナック株式会社 教示位置修正装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140147959A (ko) * 2013-06-20 2014-12-31 현대중공업 주식회사 기판 이송 로봇의 티칭 장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3950805B2 (ja) * 2003-02-27 2007-08-01 ファナック株式会社 教示位置修正装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR102262235B9 (ko) 2021-10-27
KR20160124947A (ko) 2016-10-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102271941B1 (ko) 비전을 갖는 자동화 기계가공 헤드 및 방법
EP2993002B1 (en) Robot apparatus and method for controlling robot apparatus
US9517563B2 (en) Robot system using visual feedback
KR102084656B1 (ko) 로봇 시스템을 위한 자동 교정 방법
US11014233B2 (en) Teaching point correcting method, program, recording medium, robot apparatus, imaging point creating method, and imaging point creating apparatus
Kosmopoulos Robust Jacobian matrix estimation for image-based visual servoing
US20160368147A1 (en) Method for calibrating tool centre point for industrial robot system
RU2706260C2 (ru) Способ компенсации отклонения рабочей точки
JP2024512827A (ja) 適応コンプライアンスに基づいたロボット組立のためのシステムおよび方法
EP2767370A2 (en) Robot system and method for controlling the same
US20180229364A1 (en) Robot system having learning control function and learning control method
EP1769890A2 (en) Robot simulation device
US20140343727A1 (en) Robot positioning
JP2014104581A5 (ko)
EP2818283A1 (en) Method for robot calibration
US20200108506A1 (en) Device for acquiring a position and orientation of an end effector of a robot
US10406688B2 (en) Offline programming apparatus and method having workpiece position detection program generation function using contact sensor
KR102561103B1 (ko) 로봇 보정 시스템 및 그것의 보정 방법
JP2774939B2 (ja) ロボットのツールパラメータ導出方法及び較正方法
RU2671787C1 (ru) Способ повышения точности позиционирования промышленного робота
KR102262235B1 (ko) Ｏｌｐ에서 생성된 실제로봇 작업프로그램의 보정방법
CN109397259B (zh) 用于确定机器人设备的绝对位置的方法和机器人设备
JP2014065098A (ja) ロボット装置及び多関節ロボットの軌道シミュレーション装置並びに軌道生成方法
US11267129B2 (en) Automatic positioning method and automatic control device
JP6091272B2 (ja) 多関節ロボットのバネ定数補正装置

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20150420

PG1501 Laying open of application
N231 Notification of change of applicant
PN2301 Change of applicant

Patent event date: 20170616

Comment text: Notification of Change of Applicant

Patent event code: PN23011R01D

A201 Request for examination
PA0201 Request for examination

Patent event code: PA02012R01D

Patent event date: 20191106

Comment text: Request for Examination of Application

Patent event code: PA02011R01I

Patent event date: 20150420

Comment text: Patent Application

E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20201221

Patent event code: PE09021S01D

E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20210401

GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20210602

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20210602

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
G170 Re-publication after modification of scope of protection [patent]
PG1701 Publication of correction

Patent event code: PG17011E01I

Patent event date: 20211021

Comment text: Request for Publication of Correction

Publication date: 20211027

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20240527

Start annual number: 4

End annual number: 4

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20250526

Start annual number: 5

End annual number: 5