机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术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，本发明专利技术通过获取标定指令，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。

【技术实现步骤摘要】
机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及机器人领域，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。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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，本专利技术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，本专利技术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，本专利技术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，本专利技术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。本专利技术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，本专利技术实施例中，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。即根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
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：/n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；/n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；/n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；/n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。/n

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：谈继勇，李冰，李元伟，孙熙，杨道文，李勇，李彬，
申请(专利权)人：深圳瀚维智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44