机械臂精调控制量判读方法、计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种机械臂精调控制量判读方法、计算机可读存储介质，该方法包括：预存目标场景图像；获取实时场景图像；在所述目标场景图像和所述实时场景图像中分别提取参考尺度标志，根据两图像之间的尺度关系对所述实时场景图像进行校正得到校正图像，其中所述校正图像与所述目标场景图像的成像尺寸相同；根据所述实时场景图像与所述校正图像之间的尺度变化关系确定所述机械臂在光轴方向的待运动量；在所述目标场景图像以及所述校正图像中分别提取定位参考点，根据两个定位参考点之间的位置偏差计算所述机械臂在垂直光轴方向上的待运动量。该方法不要求相机具备精确或有效的相机位置姿态标定参数就能够测量到精确的控制量，适应性强。适应性强。适应性强。

【技术实现步骤摘要】
机械臂精调控制量判读方法、计算机可读存储介质


[0001]本专利技术是关于测控
，特别是关于一种机械臂精调控制量判读方法、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]机械臂运动控制中的关键步骤是机械臂末端(机械手或者操作夹持手)与操作对象(抓取目标、放样位置)的相对位置测量。现有的方法一类是在机械臂末端安装高性能相机，通过在机械臂控制器中搭载复杂的手眼系统，机械臂控制器实时处理手眼系统的成像信息，利用视野中合作目标的图像信息进行解算。另外一类典型的解决方法为在机械臂自身之外的工作场景中安装视觉监控测量或有源监控测量系统设备，利用独立于机械臂自身的设备和处理系统实时处理测量数据，把机械臂与操作对象之间相对位置关系解算结果传给机械臂控制系统。
[0003]专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，基于机械臂手眼系统的相对位置测量方法的缺点是专业性需求强，需要专业人员对相机参数、合作目标三维结构进行事先标定，工作条件变化后工作能力将失效，该方法对自动处理的适应性还有待进一步提高，对工作环境要求高，对显著的光照变化、目标变化等外界干扰的适应能力较差。
[0004]而基于监控图像解算的相对位置测量方法常用在工作环境单一的领域，需要双目或多目相机对目标和机械臂同时成像，工作范围小，精度较难保证。
[0005]而基于有源传感器监控的相对位置测量方法在机械臂末端安装激光测距仪或红外主动测距仪等有源测距设备，通过有源设备探测数据的处理，计算机械臂与操作目标之间的相对位置，这也是一种自反馈的处理系统，缺点是是成本高、使用维护专业性要求高，设备体积重量较大。
[0006]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种机械臂精调控制量判读方法、计算机可读存储介质，其不要求相机具备精确或有效的相机位置姿态标定参数就能够测量到精确的控制量，适应性强。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供了一种机械臂精调控制量判读方法，其中，所述机械臂上安装有相机，所述机械臂精调控制量判读方法包括：预存目标场景图像，其中所述目标场景图像是所述机械臂运动到目标位置状态下所述相机拍摄的垂直于光轴方向的图像；获取实时场景图像，其中所述实时场景图像是所述机械臂在当前位置状态下所述相机拍摄的垂直于光轴方向的图像；在所述目标场景图像和所述实时场景图像中分别提取参考尺度标志，根据两图像之间的尺度关系对所述实时场景图像进行校正得到校正图像，其中所述校正图像与所述目标场景图像的成像尺寸相同；根据所述实时场景图像与所述校正图像之间
的尺度变化关系确定所述机械臂在光轴方向的待运动量；在所述目标场景图像以及所述校正图像中分别提取定位参考点，根据两个定位参考点之间的位置偏差计算所述机械臂在垂直光轴方向上的待运动量。
[0009]在本专利技术的一实施方式中，在所述目标场景图像和所述实时场景图像中分别提取参考尺度标志，根据两图像之间的尺度关系对所述实时场景图像进行校正包括：在所述目标场景图像上提取第一特征点和第二特征点，记录所述第一特征点和所述第二特征点在所述目标场景图像上的位置坐标；在所述实时场景图像上分别提取所述第一特征点和所述第二特征点的同名匹配点，记录所述第一特征点的同名匹配点在所述实时场景图像中的位置坐标，以及记录所述第二特征点的同名匹配点在所述实时场景图像中的位置坐标；分别计算所述目标场景图像和所述实时场景图像的特征尺度；计算对所述实时场景图像进行校正的缩放系数；根据所述实时场景图像上的光心坐标以及所述缩放系数计算所述校正图像与所述实时场景图像的点对应关系，基于双线性插值方法重采样生成所述实时场景图像对应的校正图像。
[0010]在本专利技术的一实施方式中，分别计算所述目标场景图像和所述实时场景图像的特征尺度包括：根据第一式子计算所述目标场景图像的特征尺度d0，其中，所述第一式子为，其中，所述第一式子为为所述第一特征点在所述目标场景图像上的位置坐标，为所述第二特征点在所述目标场景图像上的位置坐标，根据第二式子计算所述实时场景图像的特征尺度d
i
，其中，所述第二式子为，其中，所述第二式子为为所述第一特征点在所述实时场景图像上的位置坐标，为所述第二特征点在所述实时场景图像上的位置坐标。
[0011]在本专利技术的一实施方式中，计算对所述实时场景图像进行校正的缩放系数包括：根据第三式子计算所述缩放系数k
i
，其中，所述第三式子为k
i
＝d0/d
i
。
[0012]在本专利技术的一实施方式中，根据所述实时场景图像上的光心坐标以及所述缩放系数计算所述校正图像与所述实时场景图像的点对应关系，基于双线性插值方法重采样生成所述实时场景图像对应的校正图像包括：获取所述实时场景图像的光心坐标P
C
(x
C
,y
C
)；确定所述校正图像上的点p
i
′
(x
i
′
,y
i
′
)与所述实时场景图上的图像点p
i
(x
i
,y
i
)的对应关系，其中，所述对应关系为x
i
＝xC+(x
i
′-xC)/k
i
以及y
i
＝yC+(y
i
′-yC)/k
i
；根据所述对应关系，对所述校正图像上每一个像素点确定其对应的实时场景图上的同名点的位置，并计算该同名点的像素灰度值，将该像素灰度值赋予所述校正图像上该像素点的灰度，从而得到所述校正图像。
[0013]在本专利技术的一实施方式中，根据所述实时场景图像与所述校正图像之间的尺度变化关系确定所述机械臂在光轴方向的待运动量包括：确定所述第一特征点和所述第二特征点之间的实际物理尺度D0；根据第四式子计算所述机械臂在光轴方向的待运动量ΔZ，其中，所述第四式子为其中f为所述机械臂的相机焦距。
[0014]在本专利技术的一实施方式中，根据两个定位参考点之间的位置偏差计算所述机械臂在垂直光轴方向上的待运动量包括：在所述校正图像上提取所述第一特征点的同名匹配
点，记录所述第一特征点的同名匹配点在所述校正图像中的位置坐标根据第五式子计算所述目标场景图像的空间分辨率r0，其中，所述第五式子为r0＝D0/d0；根据所述第一特征点在所述目标场景图像上的坐标所述第一特征点的同名匹配点在所述校正图像中的位置坐标以及所述空间分辨率r0计算所述机械臂在垂直光轴的平面上的第一方向上的待运动量ΔX和第二方向上的待运动量ΔY。
[0015]在本专利技术的一实施方式中，计算所述机械臂在垂直光轴的平面上的第一方向上的待运动量ΔX包括：根据第六式子计算所述待运动量ΔX，其中，所述第六式子为
[0016]在本专利技术的一实施方式中，计算所述机械本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机械臂精调控制量判读方法，其中，所述机械臂上安装有相机，其特征在于，所述机械臂精调控制量判读方法包括：预存目标场景图像，其中所述目标场景图像是所述机械臂运动到目标位置状态下所述相机拍摄的垂直于光轴方向的图像；获取实时场景图像，其中所述实时场景图像是所述机械臂在当前位置状态下所述相机拍摄的垂直于光轴方向的图像；在所述目标场景图像和所述实时场景图像中分别提取参考尺度标志，根据两图像之间的尺度关系对所述实时场景图像进行校正得到校正图像，其中所述校正图像与所述目标场景图像的成像尺寸相同；根据所述实时场景图像与所述校正图像之间的尺度变化关系确定所述机械臂在光轴方向的待运动量；以及在所述目标场景图像以及所述校正图像中分别提取定位参考点，根据两个定位参考点之间的位置偏差计算所述机械臂在垂直光轴方向上的待运动量。2.如权利要求1所述的机械臂精调控制量判读方法，其特征在于，在所述目标场景图像和所述实时场景图像中分别提取参考尺度标志，根据两图像之间的尺度关系对所述实时场景图像进行校正包括：在所述目标场景图像上提取第一特征点和第二特征点，记录所述第一特征点和所述第二特征点在所述目标场景图像上的位置坐标；在所述实时场景图像上分别提取所述第一特征点和所述第二特征点的同名匹配点，记录所述第一特征点的同名匹配点在所述实时场景图像中的位置坐标，以及记录所述第二特征点的同名匹配点在所述实时场景图像中的位置坐标；分别计算所述目标场景图像和所述实时场景图像的特征尺度；计算对所述实时场景图像进行校正的缩放系数；以及根据所述实时场景图像上的光心坐标以及所述缩放系数计算所述校正图像与所述实时场景图像的点对应关系，基于双线性插值方法重采样生成所述实时场景图像对应的校正图像。3.如权利要求2所述的机械臂精调控制量判读方法，其特征在于，分别计算所述目标场景图像和所述实时场景图像的特征尺度包括：根据第一式子计算所述目标场景图像的特征尺度d0，其中，所述第一式子为，其中，所述第一式子为为所述第一特征点在所述目标场景图像上的位置坐标，为所述第二特征点在所述目标场景图像上的位置坐标，以及根据第二式子计算所述实时场景图像的特征尺度d
i
，其中，所述第二式子为，其中，所述第二式子为为所述第一特征点在所述实时场景图像上的位置坐标，为所述第二特征点在所述实时场景图像上的位置坐标。4.如权利要求3所述的机械臂精调控制量判读方法，其特征在于，计算对所述实时场景图像进行校正的缩放系数包括：
根据第三式子计算所述缩放系数k
i
，其中，所述第三式子为k
i
＝d0/d
i
。5.如权利要求4所述的机械臂精调控制量判读方法，其特征在于，根据所述实时场景图像上的光心坐标以及所述缩放系数计算所述校正图像与所述实时场景图像的点对应关系，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李立春，孙军，苗毅，程肖，冯晓萌，李贵良，于春红，刘晓辉，刘作成，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三九二零部队，
类型：发明
国别省市：