一种基于手眼相机的双机器人系统标定方法技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种基于手眼相机的双机器人系统标定方法，包括：采用MCPC运动学建模方法，获得装有靶标机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵、装有手眼相机机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵和双机器人基座之间的位姿变换矩阵；依据所述各部分的位姿变换矩阵，获得双机器人系统连续位姿变换矩阵；依据所述双机器人系统连续位姿变换矩阵，获得双机器人系统运动学误差矩阵；依据所述双机器人系统运动学误差矩阵，得到双机器人系统的运动学参数标定值。根据本发明专利技术实施例提供的基于手眼相机的双机器人系统标定方法，可以在一次计算中完成对双机器人系统全部运动学参数的标定工作，简化标定流程并提高双机器人系统操作精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于手眼相机的双机器人系统标定方法
本专利技术涉及多机器人领域，尤其是一种基于手眼相机的双机器人系统标定方法。【技术背景】随着机器人技术的蓬勃发展，机器人在各个领域得到更加广泛应用，机器人的任务也越发复杂多变。双机器人系统可以通过协作完成更加复杂的任务，具有更高的灵活性和应用价值。双机器人系统末端位姿的准确程度将直接影响其执行搬运、装配等协作任务的能力，因此需要对双机器人系统进运动学标定，以提升双机器人系统的操作精度。双机器人系统的操作精度不仅与各个机器人自身的位姿精度有关，还受到双机器人基座之间位姿关系的影响。现有双机器人标定通常采用分布标定的方法，即首先完成单个机器人的运动学参数标定，然后再进行双机器人的基座标定。导致现有标定流程复杂，人工参与较多，自主性差，难以适用于机器人向自主化、智能化和高精度化发展的需求。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于手眼相机的双机器人系统标定方法，以提高双机器人协同操作精度，并提升双机器人标定的自主性。1、一种采用手眼相机的双机器人系统标定方法，其特征在于，所述方法包括：采用MCPC运动学建模方法，获得单机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵；采用MCPC运动学建模方法，获得双机器人基座之间的位姿变换矩阵；依据所述单机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵，获得单机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵；依据所述单机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵、基座之间位姿变换模型和单机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵，获得双机器人系统连续位姿变换矩阵；依据所述双机器人系统连续位姿变换矩阵，获得双机器人系统运动学误差矩阵；依据所述双机器人系统运动学误差矩阵，得到双机器人系统的运动学参数标定值。2、根据
技术实现思路
1所述的方法，其特征在于，所述单机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵为：其中，n为机器人自由度数，αi、βi、xi、yi为MCPC运动学建模方法表示的机器人连杆坐标系运动学参数，αe、βe、γe、xe、ye、ze为MCPC运动学建模方法表示的机器人末端执行器坐标系运动学参数，表示机器人第i-1个连杆坐标系和第i个连杆坐标系间的变换矩阵，表示机器人末端执行器坐标系相对于末端连杆坐标系的变换矩阵，表示机器人末端执行器坐标系相对于基座坐标系的变换矩阵；表示关节i旋转对应的变换矩阵，表示绕k轴旋转θ角对应的变换矩阵，表示沿坐标系的X、Y、Z三轴平移x、y、z距离对应的变换矩阵。3、根据
技术实现思路
1所述的方法，其特征在于，所述双机器人基座之间的位姿变换矩阵为其中，表示双机器人基座之间的变换矩阵，αb、βb、γb、xb、yb、zb为MCPC运动学建模方法表示的两个机器人基座之间运动学参数。4、根据
技术实现思路
1所述的方法，其特征在于，所述单机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵为：其中，表示机器人第i个连杆坐标系和第i-1个连杆坐标系间的变换矩阵，表示机器人末端连杆坐标系相对于末端执行器坐标系的变换矩阵，表示机器人基座坐标系相对于末端执行器坐标系的变换矩阵。5、根据
技术实现思路
1所述的方法，其特征在于，所述双机器人系统连续位姿变换矩阵为：其中，n1表示装有手眼相机机器人的自由度数，n2表示装有靶标机器人的自由度数；b1表示装有手眼相机机器人的基座，b2表示装有靶标机器人的基座；c表示手眼相机，t表示靶标；表示双机器人系统连续位姿变换矩阵，描述了从一个机器人末端手相相机坐标系到另一个机器人末端靶标坐标系的位姿变换关系。6、根据
技术实现思路
1所述的方法，其特征在于，所述双机器人系统运动学误差模型为：其中，Jb表示基座误差雅克比矩阵，Jc表示装有手眼相机机器人的误差雅克比矩阵，Jt表示装有靶标机器人的误差雅克比矩阵，Ωb表示两个机器人基座之间的运动学参数误差，Ωc表示装有手眼相机机器人的运动学参数误差，Ωt表示装有靶标机器人的运动学参数误差。7、根据
技术实现思路
6所述的方法，其特征在于，基座误差雅克比矩阵为：其中，sθ为sinθ的简记，cθ为cosθ的简记；向量可由下式获得：其中，为单机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵中第i个连杆坐标系和第i-1个连杆坐标系间的变换矩阵，为双机器人基座之间的变换矩阵。8、根据
技术实现思路
6所述的方法，其特征在于，装有手眼相机机器人的误差雅克比矩阵为：其中，各分项为：其中，i＝1,2,...,n1；向量可由下式获得：其中，为单机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵中第i个连杆坐标系和第i-1个连杆坐标系间的变换矩阵。9、根据
技术实现思路
6所述的方法，其特征在于，装有靶标机器人的误差雅克比矩阵为：其中，各分项为：其中，j＝1,2,...,n2；向量可由下式获得：其中，为单机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵中第i个连杆坐标系和第i-1个连杆坐标系间的变换矩阵，表示单机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵中第i-1个连杆坐标系和第i个连杆坐标系间的变换矩阵。10、根据
技术实现思路
1所述的方法，其特征在于，双机器人系统的运动学参数标定值为：EC＝EN+Ω其中，为标定后的运动学参数；为名义运动学参数，根据机器人结构尺寸的设计值得到；Ω＝[ΩbΩcΩt]为双机器人系统的运动学参数误差，可通过多组标定构型构建超定方程组进行求解，采用m组标定构型构建的超定方程组为：其中，Dk表示第k组标定构型下双机器人末端位姿误差，其中k＝1,2,...,m，m表示标定构型组数；J＝[JbJcJt]表示双机器人系统的误差雅克比矩阵，Jk表示第k组标定构型下双机器人系统的误差雅克比矩阵；定义m组标定构型的双机器人系统广义误差雅克比矩阵为m组标定构型的双机器人系统末端位姿误差矩阵为通过上述求解超定方程组，可以得到双机器人系统的运动学参数误差为：其中，为m组标定构型的双机器人系统广义误差雅克比矩阵的伪逆，描述了运动学参数误差与m组标定构型的双机器人系统末端位姿误差之间误差传递规律。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单介绍。显而易见，下面描述中的附图仅为本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可根据这些附图获得其他附图。图1是本专利技术实施例所提供的基于手眼相机的双机器人系统标定方法流程示意图；图2是本专利技术实施例所采用的基于手眼相机的双机器人系统示意图；图3是本专利技术实施例所采用的MCPC方法建立机器人连杆坐标系示意图；图4是本专利技术实施例所采用的运动学参数标定算法流程图；【具体实施方式】为了更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图对本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种采用手眼相机的双机器人系统标定方法，其特征在于，所述方法包括：/n采用MCPC运动学建模方法，获得装有靶标机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵、装有手眼相机机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵和双机器人基座之间的位姿变换矩阵；/n依据所述装有靶标机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵、基座之间位姿变换模型和装有手眼相机机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵，获得双机器人系统连续位姿变换矩阵；/n依据所述双机器人系统连续位姿变换矩阵，获得双机器人系统运动学误差矩阵；/n依据所述双机器人系统运动学误差矩阵，得到双机器人系统的运动学参数标定值。/n

【技术特征摘要】
1.一种采用手眼相机的双机器人系统标定方法，其特征在于，所述方法包括：
采用MCPC运动学建模方法，获得装有靶标机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵、装有手眼相机机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵和双机器人基座之间的位姿变换矩阵；
依据所述装有靶标机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵、基座之间位姿变换模型和装有手眼相机机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵，获得双机器人系统连续位姿变换矩阵；
依据所述双机器人系统连续位姿变换矩阵，获得双机器人系统运动学误差矩阵；
依据所述双机器人系统运动学误差矩阵，得到双机器人系统的运动学参数标定值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述装有靶标机器人基座到末端执行器的位姿变换矩阵为：



其中，n1表示装有手眼相机机器人的自由度数，αi、βi、xi、yi为MCPC运动学建模方法表示的机器人连杆坐标系运动学参数，αt、βt、γt、xt、yt、zt为MCPC运动学建模方法表示的机器人末端执行器(靶标)坐标系运动学参数，表示机器人第i-1个连杆坐标系和第i个连杆坐标系间的变换矩阵，表示机器人靶标坐标系相对于末端连杆坐标系的变换矩阵，表示机器人靶标坐标系相对于基座坐标系的变换矩阵；表示关节i旋转对应的变换矩阵，表示绕k轴旋转θ角对应的变换矩阵，表示沿坐标系的X、Y、Z三轴平移x、y、z距离对应的变换矩阵。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述装有手眼相机机器人末端执行器到基座的位姿变换矩阵为：



其中，n2表示装有手眼机器人的自由度数，表示机器人第j个连杆坐标系和第j-1个连杆坐标系间的变换矩阵，表示机器人末端连杆坐标系相对于末端执行器(手眼相机)坐标系的变换矩阵，表示机器人基座坐标系相对于手眼相机坐标系的变换矩阵。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双机器人基座之间的位姿变换矩阵为
B＝Rot(X,αb)Rot(Y,βb)Rot(Z,γb)Trans(xb,yb,zb)
其中，B表示双机器人基座之间的变换矩阵，αb、βb、γb、xb、yb、zb为MCPC运动学建模方法表示的两个机器人基座之间运动学参数。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双机器人系统连续位姿变换矩阵为：



其中，b2表示装有手眼相机机器人的基座，b1表示装有靶标机器人的基座；c表示手眼相机，t表示靶标；表示双机器人系统连续位姿变换矩阵，描述了从一个机器人末端手相相机坐标系到另一个机器人末端靶标坐标系的位姿变换...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾庆轩，邵文，陈钢，王一帆，孙丰磊，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11