一种基于加权最小二乘法的在线反馈手眼标定方法技术

本发明专利技术为一种基于加权最小二乘法的在线反馈手眼标定方法，该方法的步骤是：在线获取标定信息部分通过自动分析确定标定板方位，引导机械臂运动提取手眼标定的标定信息；然后通过Parzen窗估计对两步法手眼标定进行加权，并利用最小二乘法求解；最后对标定结果进行误差计算，依据重建距离误差，准确的判断标定结果是否满足标定精度，如果不满足精度，则返回继续在线获取标定信息，直到得到满足精度的标定结果。该方法能自动采集标定信息，减小人工干预对标定结果的影响，通过在线反馈得到精确可靠的手眼标定结果，提高了手眼标定的精度。

An on-line feedback hand eye calibration method based on weighted least square method

【技术实现步骤摘要】
一种基于加权最小二乘法的在线反馈手眼标定方法
本专利技术涉及机器人手眼标定
，特别地涉及一种基于加权最小二乘法的在线反馈手眼标定方法。
技术介绍
机器人与机器视觉在各个领域的应用越来越广泛，尤其在电子行业对机器人的精度和速度提出了更高的要求。手眼标定作为视觉机器人的基础，其精确性决定了整个视觉机器人系统的精度。在线手眼标定即在线估计机器人的末端执行器或抓手相对于安装在其上的相机的相对位置和方向关系，对于相机固定在机器人末端(eye-in-hand)的系统现有的规划机械臂运动范围获取标定板信息的方法并不适用。传统的标定方法是通过求解齐次变换方程AX＝XB来得到手眼关系，其中A代表机器人末端的运动，B代表相机的运动，X为所求的摄像机与机械臂末端的空间变换关系，如图1所示。目前常用的标定方法主要分为两步法和同时求解法，Tsai-Lenz方法是经典的两步求解法，将矩阵解耦并用旋转和平移表示，先求旋转，再根据旋转的结果求解平移，推导过程简单，计算效率高，但其旋转矩阵结果的误差较大，标定信息的采集会影响标定结果的精度。同时求解方法的精度相对较高，但非线性的求解非常耗时，更不适用于在线的标定。所以随着手眼校准问题的扩展仍需要提高手眼标定准确性与实时性。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术拟解决的技术问题是，提供一种在线反馈手眼标定方法，自动采集标定信息，减小人工干预对标定结果的影响。并采取加权最小二乘法的求解，通过在线反馈得到精确可靠的手眼标定结果，提高了手眼标定的精度。本专利技术解决所述技术问题的技术方案是，一种相机固定在机器人末端(eye-in-hand)系统的基于加权最小二乘法的在线反馈手眼标定方法。手眼标定即估计机器人的末端执行器或抓手相对于安装在其上的相机的相对位置和方向关系。在线获取标定信息部分，就是通过自动分析确定标定板方位，引导机械臂运动提取更利于进行手眼标定的标定信息。然后通过Parzen窗估计对两步法手眼标定进行加权，并利用最小二乘法求解，在不增加计算复杂的前提下，有效降低了噪声对标定精度的影响。最后对标定结果进行误差计算，依据重建距离误差，准确的判断标定结果是否满足标定精度，如果不满足精度，则返回继续获取标定信息，直到得到满足精度的标定结果。该算法减小了人工干预对标定结果的影响，减小了噪声的影响，并通过在线反馈提高了标定的精度。该方法所使用的硬件结构包括视觉系统和机器人系统、黑白棋盘格的标定板，其中视觉系统主要包括工业相机、镜头、光源等。机器人包括机器人本体(包括机械臂)、机器人控制柜、上位机等，其中相机固定在机器人末端执行器部位；上位机内加载有标定板方位判定模块、标定计算模块、误差计算模块和在线反馈模块；机器人通过控制相机运动实时获取标定板图像，标定板方位判定模块对获取的标定板图像进行分析，相机拍摄到准确有效的标定板图像后，再根据机器人的运动参数得到标定所需的图像位姿与机器人位姿数据，通过标定计算模块求解手眼标定方程的解；误差计算模块根据所求结果计算误差，判断是否需要进一步的标定，满足精度要求时直接输出标定结果；不满足精度时通过在线反馈模块将信息反馈到在线获取标定信息部分，继续采集标定信息。所述误差计算模块，在标定结果中用不同位置棋盘格点的平均欧几里德距离表示重建距离误差ed，重建距离误差的公式为式(1)：其中，标定板的规格为a*b，表示第n′个位置，通过标定结果求解的第a′×b′个棋盘格角点坐标；表示第n′+1个位置，通过标定结果求解的第a′×(b′+1)个棋盘格角点坐标；表示第n′+1个位置，通过标定结果求解的第(a′+1)×b′个棋盘格角点坐标；且a′≤a，b′≤b，n表示相机移动的总位置数，d表示棋盘格每个格的边长。所述在线反馈模块，用于实时获取误差计算模块得到的重建距离误差，将当前的重建距离误差误差信息ed实时反馈到在线反馈模块中，通过与在线反馈模块所设定的精度进行比较，在线反馈模块将比较结果信息实时反馈给上位机；当不满足精度要求时，上位机继续控制机械臂运动采集更多的标定信息，通过在线进行获取新的标定板图像信息，同时标定板图像信息与机器人位姿分别与前一轮采集的图像与机器人位姿两两结合根据A＝A2-1A1，B＝B2B1-1求解移动信息，通过标定计算模块获取当前的标定结果，更新上一轮的标定结果，获取当前的重建距离误差，直到满足标定精度完成标定；其中，A代表机器人末端由位置A1到位置A2的移动矩阵，B代表相机相对于标定板的位姿由B1到B2的变换矩阵。与现有技术相比，本专利技术有益效果在于：1.本专利技术采用加权最小二乘法求解，该方法依然属于两步法，具有计算简便的优点，所以在循环计算时，不会增加计算的复杂度。本专利技术有效的利用Parzen窗估计加权的方式，避免了旋转误差较大而对平移求解带来影响，有效降低了测量噪声对标定精度的影响，加权最小二乘法求解在保证速度的前提下，提高了标定的精度。2.本专利技术提出的手眼标定误差测量方法，通过不同位置标定板图像中的相邻点的距离，并与标定板实际数据比较，得到标定误差。该方法不需要测量点的世界坐标，不受测量误差的影响，有效的衡量了手眼标定的精度，该方法操作简单并且合理。3.本专利技术将误差信息实时反馈到在线反馈模块中，通过与需要的精度比较来判断是否需要更多的标定信息来循环标定算法，以保证最终的手眼标定误差满足精度要求。4.本专利技术方法是一种在线标定方法，经过在线反馈，可以实现根据不同的精度要求，对应相应的标定结果，可以将手眼标定的全部过程在线实现。附图说明图1是手眼标定原理示意图图2是本专利技术的标定方法流程图图3-1为标定板图像分块示意图，图3-2为单张图像的灰度直方图，图3-3为经过分块以后每一个子图像的直方图显示，图3-4为利用二级高斯曲线对子图像的直方图进行拟合的仿真结果，图3-5为方位分析的最终实验结果图。图4是重建距离误差示意图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步说明。具体实施例仅用于进一步详细说明本专利技术，不限制本申请权利要求的保护范围。本专利技术基于加权最小二乘法的在线反馈手眼标定方法所使用的硬件结构包括视觉系统和机器人系统两部分。其中视觉系统主要包括工业相机、镜头、光源等。机器人包括机器人本体(包括机械臂)、机器人控制柜、上位机等。其中相机固定在机器人末端执行器部位。标定的过程还需借助黑白棋盘格的标定板完成。上位机内加载有标定板方位判定模块、标定计算模块、误差计算模块和在线反馈模块。机器人通过控制相机运动实时获取标定板图像，标定板方位判定模块对获取的标定板图像进行分析，相机拍摄到准确有效的标定板图像后，再根据机器人的运动参数得到标定所需的图像位姿与机器人位姿数据，通过标定计算模块求解手眼标定方程的解。误差计算模块根据所求结果计算误差，判断是否需要进一步的标定。满足精度要求时直接输出标定结果。不满足精度时通过在线反馈模块将信息反馈到在线获取标定信息部分，继续采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加权最小二乘法的在线反馈手眼标定方法，该方法的步骤是：在线获取标定信息部分通过自动分析确定标定板方位，引导机械臂运动提取手眼标定的标定信息；然后通过Parzen窗估计对两步法手眼标定进行加权，并利用最小二乘法求解；最后对标定结果进行误差计算，依据重建距离误差，准确的判断标定结果是否满足标定精度，如果不满足精度，则返回继续在线获取标定信息，直到得到满足精度的标定结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于加权最小二乘法的在线反馈手眼标定方法，该方法的步骤是：在线获取标定信息部分通过自动分析确定标定板方位，引导机械臂运动提取手眼标定的标定信息；然后通过Parzen窗估计对两步法手眼标定进行加权，并利用最小二乘法求解；最后对标定结果进行误差计算，依据重建距离误差，准确的判断标定结果是否满足标定精度，如果不满足精度，则返回继续在线获取标定信息，直到得到满足精度的标定结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法所使用的硬件结构包括视觉系统和机器人系统、黑白棋盘格的标定板，其中视觉系统主要包括工业相机、镜头、光源等。机器人包括机器人本体(包括机械臂)、机器人控制柜、上位机等，其中相机固定在机器人末端执行器部位；上位机内加载有标定板方位判定模块、标定计算模块、误差计算模块和在线反馈模块；机器人通过控制相机运动实时获取标定板图像，标定板方位判定模块对获取的标定板图像进行分析，相机拍摄到准确有效的标定板图像后，再根据机器人的运动参数得到标定所需的图像位姿与机器人位姿数据，通过标定计算模块求解手眼标定方程的解；误差计算模块根据所求结果计算误差，判断是否需要进一步的标定，满足精度要求时直接输出标定结果；不满足精度时通过在线反馈模块将信息反馈到在线获取标定信息部分，继续采集标定信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小俊，杜珊，吕晓玲，赵爱迪，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：天津;12