机器人原点位置校准方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及机器人技术领域，公开了机器人原点位置校准方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：配置机器人的末端执行器工具，建立一个目标点工具；分别在4个平面上以机器人的20个不同姿态，移动所述末端执行器到所述目标点；利用最小二乘法得到末端工具坐标；获得虚拟目标点；以虚拟目标点作为初值，进行随机法理论计算，并获得权值，采用重采样获得重采样后新的虚拟目标；通过雅克比伪逆结合阻尼值迭代校准方程；计算各姿态下关节角度与目标点关节角度的匹配度，直至所述匹配度大于或等于设定阈值。本发明专利技术提供的机器人原点位置校准方法，校准更稳定，抗干扰性更强，能够更快搜到目标点。标点。标点。

【技术实现步骤摘要】
机器人原点位置校准方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人
，具体而言，涉及机器人原点位置校准方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着机器人技术的快速发展，人们对于机器人的功能需求不断扩大，而运动控制器是实现机器人各种功能的前提，机器人的原点位置校准是运动控制器的基础条件，因此，机器人的原点位置校准开发面临巨大的挑战。
[0003]但是，现有原点位置校准技术中，人工校准方式占据主要位置，但原点位置校准误差受人工装配影响较大，并且效率低。因此，借助激光跟踪仪、校准板等测量工具的原点位置校准法随之诞生，但成本高，受限于机械臂的构型。另外传统原点位置校准方法稳定性较弱，抗干扰性有待提升。另外，在实际操作过程中，往往需要较长时间才能寻找到校准目标点。
[0004]因此，如何低成本的提高机器人原点位置校准方法的稳定性，并快速寻找到校准目标点，是一个需要解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的在于提供机器人原点位置校准方法及装置，用以低成本的提高机器人原点位置校准方法的稳定性，并快速寻找到校准目标点。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种机器人原点位置校准方法，包括：步骤S1:配置机器人的末端执行器工具，建立一个目标点工具并加以固定；步骤S2:分别在所述目标点的4个平面上以机器人的20个不同姿态，移动所述末端执行器到所述目标点；步骤S3:记录所述20个不同姿态下对准所述目标点的各关节信息；步骤S4:利用机器人正运动学获得各关节状态下的位姿；通过所述各关节状态下的位姿，利用最小二乘法得到末端工具坐标；步骤S5:通过工具坐标获得各姿态下的目标点位置；利用各姿态下获得的目标点位置结合均值理论获得虚拟目标点；步骤S6:以虚拟目标点作为初值，进行随机法理论计算，并获得权值，采用重采样获得重采样后新的虚拟目标点；步骤S7:以重采样后新的虚拟目标点为基准目标点，建立基准目标点下20个不同姿态的校准方程；通过雅克比伪逆结合阻尼值进行关节角度迭代；步骤S8:计算各姿态下关节角度与所述目标点关节角度的匹配度，如果所述匹配度大于或等于设定阈值，完成校准；如果所述匹配度小于所述设定阈值，重复步骤S4到S7，直至所述匹配度大于或等于所述设定阈值。
[0007]进一步地，所述步骤S6中，重采样方法具体为：
步骤S61:计算多个新的虚拟随机目标点，，式中，为新的虚拟随机目标点，i为1,2,
…
num，为虚拟目标点，rand为随机函数，num为随机值个数；步骤S62:进行差值求权：，为初始权值，exp为指数函数，j为1,2,
…
20，为基坐标系下第1到20个姿态下的对应目标点位置；计算，为虚拟目标点权值；步骤S63:归一化处理：，为归一化权值；步骤S64:权值排序：，其中I为权值对应姿态序列，利用sort函数对权值序列进行从小到大的排序；步骤S65:计算最大权值对应姿态序列，选取I序列中的第0.8*num到num个数值；步骤S66:重采样计算：，其中，为重采样后新的虚拟目标点，为新的最大随机虚拟目标点的求和，为中虚拟目标点序列的数量。
[0008]第二方面，本专利技术实施例提供了一种机器人原点位置校准装置，包括：配置模块:配置机器人的末端执行器工具，建立一个目标点工具并加以固定；姿态模块:分别在所述目标点的4个平面上以机器人的20个不同姿态，移动所述末端执行器到所述目标点；对准模块:记录所述20个不同姿态下对准所述目标点的各关节信息；坐标模块:利用机器人正运动学获得各关节状态下的位姿；通过所述各关节状态下的位姿，利用最小二乘法得到末端工具坐标；虚拟目标点模块:通过工具坐标获得各姿态下的目标点位置；利用各姿态下获得的目标点位置结合均值理论获得虚拟目标点；重采样模块:以虚拟目标点作为初值，进行随机法理论计算，并获得权值，采用重采样获得重采样后新的虚拟目标点；迭代模块:以重采样后新的虚拟目标点为基准目标点，建立基准目标点下20个不同姿态的校准方程；通过雅克比伪逆结合阻尼值进行关节角度迭代；匹配模块:计算各姿态下关节角度与所述目标点关节角度的匹配度，如果所述匹配度大于或等于设定阈值，完成校准；如果所述匹配度小于所述设定阈值，重复坐标模块到迭代模块，直至所述匹配度大于或等于所述设定阈值。
[0009]进一步地，所述重采样模块具体为：新的随机目标点模块:计算多个新的虚拟随机目标点，，式中，为新的虚拟随机目标点，i为1,2,
…
num，为虚拟目标点，rand为随机函数，num为随机值个数；求权模块:进行差值求权：，为初始权值，exp为
指数函数，j为1,2,
…
20，为基坐标系下第1到20个姿态下的对应目标点位置；计算，为虚拟目标点权值；归一化模块:归一化处理：，为归一化权值；排序模块:权值排序：，其中I为权值对应姿态序列，利用sort函数对权值序列进行从小到大的排序；姿态序列模块:计算最大权值对应姿态序列，选取I序列中的第0.8*num到num个数值；虚拟目标点重采样模块:，其中，为重采样后新的虚拟目标点，为新的最大随机虚拟目标点的求和，为中虚拟目标点序列的数量。
[0010]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，处理器通过总线与存储器相连，存储器存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由处理器执行时，用于实现上述第一方面以及第一方面的任一实施方式提供的方法中的步骤。
[0011]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，用于实现上述第一方面以及第一方面的任一实施方式提供的方法中的步骤。
[0012]通过本专利技术的方法，具有以下优点：(1)利用4个平面的20点校准工具与传统校准工具对比更稳定，抗干扰性更强，在原点位置有一定偏差时，校准工具坐标更准确，从而更有助于寻找目标点。(2) 结合重采样方法减少迭代次数更快搜到目标点；(3)采用改进的雅克比求逆解方法可以更有效地逼近真实值，无需重新选择机械臂构型，提高算法稳定性；(4)出现不理想的情况，可根据第一次的结果进行人工微调后，再进行一次精校准。
[0013]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0015]图1为本专利技术实施例提供的一种机器人原点位置校准方法示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种机器人原点位置校准方法中4个平面的布局图；图3为本专利技术实施例提供的一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人原点位置校准方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1:配置机器人的末端执行器工具，固定目标点工具；步骤S2:分别在所述目标点的4个平面上以机器人的20个不同姿态，移动所述末端执行器到所述目标点；步骤S3:记录所述20个不同姿态下对准所述目标点的各关节信息；步骤S4:利用机器人正运动学获得各关节状态下的位姿；通过所述各关节状态下的位姿，利用最小二乘法得到末端工具坐标；步骤S5:通过工具坐标获得各姿态下的目标点位置；利用各姿态下获得的目标点位置结合均值理论获得虚拟目标点；步骤S6:以虚拟目标点作为初值，进行随机法理论计算，并获得权值，采用重采样获得重采样后新的虚拟目标点；步骤S7:以重采样后新的虚拟目标点为基准目标点，建立基准目标点下20个不同姿态的校准方程；通过雅克比伪逆结合阻尼值进行关节角度迭代；步骤S8:计算各姿态下关节角度与所述目标点关节角度的匹配度，如果所述匹配度大于或等于设定阈值，完成校准；如果所述匹配度小于所述设定阈值，重复步骤S4到S7，直至所述匹配度大于或等于所述设定阈值。2.根据权利要求1所述的机器人原点位置校准方法，其特征在于，所述步骤S6中，重采样方法具体为：步骤S61:计算多个新的虚拟随机目标点，，式中，为新的虚拟随机目标点，i为1,2,
…
num，为虚拟目标点，rand为随机函数，num为随机值个数；步骤S62:进行差值求权：，为初始权值，exp为指数函数，j为1,2,
…
20，为基坐标系下第1到20个姿态下的对应目标点位置；计算，为虚拟目标点权值；步骤S63:归一化处理：，为归一化权值；步骤S64:权值排序：，其中I为权值对应姿态序列，利用sort函数对权值序列进行从小到大的排序；步骤S65:计算最大权值对应姿态序列，选取I序列中的第0.8*num到num个数值；步骤S66:重采样计算：，其中，为重采样后新的虚拟目标点，为新的最大随机虚拟目标点的求和，为中虚拟目标点序列的数量。3.根据权利要求1所述的机器人原点位置校准方法，其特征在于，所述步骤S7中，所述雅克比伪逆为，其中为雅克比伪逆，J为雅克比矩阵，为雅克比矩阵的转置，k为正数。
4.根据权利要求1所述的机器人原点位置校准方法，其特征在于，如出现校准不合格，先根据第一次20点校准的结果保存第一次校准时的20个机器人的6个关节点位置，进行人工微调修正后，再利用保存的20个机器人的6个关节位置再自动进行一次精校准。5.一种机器人原点位置校准装置，其特征在于，该装置包括以下模块：配置模块:配置机器人的末端执行器工具，固定目标点工具；姿态模块:分别在所述目标点的4个平面上以机器人的20个不同姿态，移动所述末端执行器到所述目标点...

【专利技术属性】
技术研发人员：查文斌，丁磊，姚庭，
申请(专利权)人：法奥意威苏州机器人系统有限公司，
类型：发明
国别省市：