非固定路径机器人自动标定方法技术

本发明专利技术提供了一种非固定路径机器人自动标定方法，包括步骤：S1.获取最佳的标定初始位置；S2.以标定板中心为球心，并以所述最佳的标定初始位置与标定板中心的距离为半径，确定半球面标定空间；S3.在半球面标定空间中确定随机标定路径；S4.按所述随机标定路径进行自动标定；S5.通过Eye‑in‑Hand标定算法计算得出转换矩阵；该方法定标效率高、定标精度高，对人员专业技能要求低，且受人为因素影响小。

【技术实现步骤摘要】
非固定路径机器人自动标定方法
本专利技术涉及工业机器人
，尤其涉及一种非固定路径机器人自动标定方法。
技术介绍
目前，为实现工业机器人精密化、智能化，需要依赖机器人视觉系统。而机器人视觉应用中的第一步，也是特别重要的一步就是机器人手眼标定。按照摄像机与机器人的相对位置不同，机器人视觉系统通常分Eye-in-Hand系统和Eye-to-Hand系统。其中Eye-in-Hand系统是将相机安装在机器人末端法兰盘上，随着机器人的运动而运动；而Eye-to-Hand系统是将相机安装在机器人本体之外，工作中不随其运动而运动。其中较为常用的是Eye-in-Hand系统，而对该视觉系统的手眼标定的准确度决定了该机器人的加工制造精度主要由手眼标定的准确度决定。因此做好机器人手眼标定尤为重要。现有机器人手眼标定的基本方法是人工控制机器人进行多次位姿变换并在每次位姿变换中手动触发相机拍照获取标定板图像及记录对应的机器人的位姿参数，最终通过计算推导得到转换矩阵中的旋转矩阵R与平移向量t，得到最终的标定结果。现有技术的缺陷和不足如本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种非固定路径机器人自动标定方法，其特征在于，包括步骤：/nS1.获取最佳的标定初始位置；/nS2.以标定板中心为球心，并以所述最佳的标定初始位置与标定板中心的距离为半径，确定半球面标定空间；/nS3.在半球面标定空间中确定随机标定路径；/nS4.按所述随机标定路径进行自动标定；/nS5. 通过Eye-in-Hand标定算法计算得出转换矩阵。/n

【技术特征摘要】
1.一种非固定路径机器人自动标定方法，其特征在于，包括步骤：
S1.获取最佳的标定初始位置；
S2.以标定板中心为球心，并以所述最佳的标定初始位置与标定板中心的距离为半径，确定半球面标定空间；
S3.在半球面标定空间中确定随机标定路径；
S4.按所述随机标定路径进行自动标定；
S5.通过Eye-in-Hand标定算法计算得出转换矩阵。


2.根据权利要求1所述的非固定路径机器人自动标定方法，其特征在于，步骤S1包括：
S101.将标定板放置于机器人工作空间的平台上，3D相机固定于机器人末端并使3D相机移动至标定板正上方，且使3D相机镜头中心线垂直正对标定板中心；
S102.启动自动标定，机器人带动3D相机匀速上升，3D相机在上升的过程中连续拍照获取标定板图像；
S103.通过模板匹配的方式计算各图像的匹配分数，获取匹配分数最高的图像，并以匹配分数最高的图像对应的拍照位置为最佳标定初始位置。


3.根据权利要求2所述的非固定路径机器人自动标定方法，其特征在于，步骤S102中，匀速上升的速度为0.3m/s，上升过程中拍照的频率为30fps。


4.根据权利要求2所述的非固定路径机器人自动标定方法，其特征在于，步骤S103中，在3D相机匀速上升的过程中，对比前后两个图像的匹配分数，当某个图像的匹配分数高于前一个图像和后一个图像的匹配分数时，把该图像确定为匹配分数最高的图像，并使3D相机移动至该图像对应的拍照位置。


5.根据权利要求1所述的非固定路径机器人自动标定方法，其特征在于，步骤S3包括：
S301.根据三维球面上的Marsaglia方法在所述半球面标定空间上随机获取预设数量的标定点；
S302.以所述最佳的标定初始位置为第一个标定点生成依次连接其它标定点的路径，该路径即为随机标定路径。


6.根据权利要求5所述的非固定路径机器人自动标定方法，其特征在于，步骤S301中，根据三维球面上的Marsaglia方法在所述半球面标定空间上随机获取标定点的方法包括：
S3011.随机抽样产生一对均匀分布的随机数u，v；其中u，v...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕小戈，温志庆，周德成，
申请(专利权)人：季华实验室，
类型：发明
国别省市：广东;44