基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统，包括机器人、运动控制器、上位机、靶标、固定安装在机器人末端的双目相机；还公开了一种基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定方法，包括：S1：根据机器人本体上的标志完成各关节零点的初步标定；S2：记录处机器人末端到达若干点时机器人的关节角度值及目标点相对于相机的空间坐标；S3：建立机器人正运动学模型和误差模型，获取各关节的当前零点位置相对于实际零点位置的偏差；S4：通过LM算法对待标定参数进行迭代优化，获得标定后的参数；S5：将获得标定后的参数输入到工业机器人运动控制器中进行误差补偿，完成机器人零点标定。完成机器人零点标定。完成机器人零点标定。

【技术实现步骤摘要】
基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统及其方法


[0001]本专利技术涉及机器人领域，特别是涉及一种基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统及其方法。

技术介绍

[0002]零点是机器人坐标系的基准,没有零点机器人就没有办法判断自身的位置。通常工业机器人在出厂之前均会对机器人的机械参数进行标定，给出工业机器人各轴的参数及零点位置，但在一些意外的情况下可能出现零点丢失的问题，如突然断电、电池没电、超越机械极限位置、与环境发生碰撞、手动移动机器人关节等情况，目前多数情况下是人工根据机器人本体上的零点标志位置进行回零标记，这种回零的方法简单，但是标零位置精确较低，同时，在一些情况下，机器人的安装位置不易查看零点标记位置，或者机器人本体上的标志位置不够清晰，则进行机器人的标零会变得非常困难。
[0003]因此亟需提供一种新型的基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统及其方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统及其方法，可以提高其零点标定精度，并且该方法结合对机器人通讯模块的二次开发，可实现机器人自动化标定，提高标定速度，降低标定成本。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统，包括机器人、运动控制器、上位机、靶标、固定安装在机器人末端的双目相机；
[0006]所述机器人用于执行运动规划，带动双目相机运动到多个指定位置；
[0007]所述靶标固定安装，其中心点相对于机器人基坐标系的空间坐标为(x
p
，y
p
，z
p
)，作为相机检测的目标点；
[0008]所述运动控制器用于搭载服务器端程序，建立与上位机之间的数据交互，控制机器人本体运动；
[0009]所述上位机用于运行标定算法程序、运动控制指令发送，对双目相机采集目标点的图像进行处理和与运动控制器进行数据交互。
[0010]在本专利技术一个较佳实施例中，所述机器人运动控制器采用基于TCP/IP协议的套接字通讯协议建立与上位机之间的通讯连接，机器人运动控制器作为套接字通讯的服务器端，上位机作为客户端。
[0011]为解决上述技术问题，本专利技术采用的另一个技术方案是：提供一种基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定方法，采用如上所述的基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统，包括以下步骤：
[0012]S1：根据机器人本体上的标志完成各关节零点的初步标定；
[0013]S2：在工业机器人工作空间中均匀地选择若干点，使机器人末端到达这些点，并使用双目相机采集靶标的图像信息，根据图像使用双目测距技术计算靶标中心相对于相机的空间坐标，记录每个点处机器人的关节角度值及目标点相对于相机的空间坐标。
[0014]S3：建立机器人正运动学模型和误差模型，获取待标定的参数，即各关节的当前零点位置相对于实际零点位置的偏差(Δθ1，Δθ2，Δθ3，Δθ4，Δθ5，Δθ6)；
[0015]S4：根据步骤S2中记录与采集的数据与步骤三中的机器人正运动学模型与误差模型，通过LM算法对待标定参数进行迭代优化，获得标定后的参数；
[0016]S5：将步骤S4中获得标定后的参数输入到工业机器人运动控制器中进行误差补偿，完成机器人零点标定。
[0017]在本专利技术一个较佳实施例中，在步骤S2中，根据双目相机采集到的靶标图像获取靶标中心空间坐标的具体包括如下步骤：
[0018]S201：基于双目测距理论利用棋盘格对双目相机进行相机标定，获取左右相机的内参矩阵M
L
、M
R
与畸变参数k、p，对左右相机进行双目标定获得左相机相对于右相机的旋转矩阵R与平移向量T；
[0019]S202：根据相机标定后获得的单目内参数据和双目相对位置关系，分别对左右视图进行消除畸变和行对准，使得左右视图的成像原点坐标一致、两相机光轴平行、左右成像平面共面、对极线行对齐，获得矫正后的相机；
[0020]S203：使用半全局立体匹配算法对立体校正后的故障电弧图像进行立体匹配，获得靶标图像的视差图；
[0021]S204：通过图像处理技术获取图像中圆形靶标中心点的像素坐标；
[0022]S205：根据S204中的像素坐标在S203中找到对应像素点的视差，根据S201中的相机内参矩阵与平移向量获得相机焦距f与基线B，获得靶标中心点相对于相机的空间坐标(x
m
，y
m
，z
m
)。
[0023]在本专利技术一个较佳实施例中，步骤S3的具体步骤包括：
[0024]S301：根据机器人连杆坐标系建立机器人DH运动学模型，连杆长度a
i
是z
i
‑1沿着x
i
轴方向移动到z
i
的距离；连杆扭角α
i
是z
i
‑1绕着x
i
轴旋转到z
i
的距离；关节偏距d
i
是x
i
‑1沿着z
i
‑1轴方向移动到x
i
的距离；关节转角θ
i
是x
i
‑1绕着z
i
‑1轴旋转到x
i
的角度；相邻关节的齐次变换矩阵：
[0025][0026]其中，cθ
i
＝cosθ
i
，sθ
i
＝sinθ
i
；对于六自由度的关节机器人，机器人正运动学模型为：
[0027][0028]S302：相机的中心位置为机器人运动学方程右乘一个平移变换矩阵，即：
[0029][0030]其中，表示相机中心坐标系相对机器人基坐标系的变换矩阵，表示相机中心坐标系相对机器人第6关节坐标系的变换矩阵，p
cx
，p
cy
，p
cz
表示主相机相对于机器人第六关节坐标系的位置坐标；
[0031]通过计算可得到相机中心相对于机器人基坐标系的空间坐标：
[0032]x
nc
＝p
cx
n
x
+p
cy
o
x
+p
cz
a
x
+p
x
[0033]y
nc
＝p
cx
n
y
+p
cy
o
y
+p
cz
a
y
+p
y
[0034]z
nc
＝p
cx
n
z
+p
cy
o
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统，其特征在于，包括机器人、运动控制器、上位机、靶标、固定安装在机器人末端的双目相机；所述机器人用于执行运动规划，带动双目相机运动到多个指定位置；所述靶标固定安装，其中心点相对于机器人基坐标系的空间坐标为(x
p
，y
p
，z
p
)，作为相机检测的目标点；所述运动控制器用于搭载服务器端程序，建立与上位机之间的数据交互，控制机器人本体运动；所述上位机用于运行标定算法程序、运动控制指令发送，对双目相机采集目标点的图像进行处理和与运动控制器进行数据交互。2.根据权利要求1所述的基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统，其特征在于，所述机器人运动控制器采用基于TCP/IP协议的套接字通讯协议建立与上位机之间的通讯连接，机器人运动控制器作为套接字通讯的服务器端，上位机作为客户端。3.一种基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定方法，采用如权利要求1或2所述的基于双目视觉技术及LM算法的机器人的零点标定系统，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据机器人本体上的标志完成各关节零点的初步标定；S2：在工业机器人工作空间中均匀地选择若干点，使机器人末端到达这些点，并使用双目相机采集靶标的图像信息，根据图像使用双目测距技术计算靶标中心相对于相机的空间坐标，记录每个点处机器人的关节角度值及目标点相对于相机的空间坐标；S3：建立机器人正运动学模型和误差模型，获取待标定的参数，即各关节的当前零点位置相对于实际零点位置的偏差(Δθ1，Δθ2，Δθ3，Δθ4，Δθ5，Δθ6)；S4：根据步骤S2中记录与采集的数据与步骤S3中的机器人正运动学模型与误差模型，通过LM算法对待标定参数进行迭代优化，获得标定后的参数；S5：将步骤S4中获得标定后的参数输入到工业机器人运动控制器中进行误差补偿，完成机器人零点标定。4.根据权利要求3所述的基于双目视觉及LM算法的机器人的零点标定方法，其特征在于，在步骤S2中，根据双目相机采集到的靶标图像获取靶标中心空间坐标的具体包括如下步骤：S201：基于双目测距理论利用棋盘格对双目相机进行相机标定，获取左右相机的内参矩阵M
L
、M
R
与畸变参数k、p，对左右相机进行双目标定获得左相机相对于右相机的旋转矩阵R与平移向量T；S202：根据相机标定后获得的单目内参数据和双目相对位置关系，分别对左右视图进行消除畸变和行对准，使得左右视图的成像原点坐标一致、两相机光轴平行、左右成像平面共面、对极线行对齐，获得矫正后的相机靶标图像；S203：使用半全局立体匹配算法对立体校正后的相机靶标图像进行立体匹配，获得靶标图像的视差图；S204：通过图像处理技术获取图像中圆形靶标中心点的像素坐标；S205：根据S204中的像素坐标在S203中找到对应像素点的视差，根据S201中的相机内参矩阵与平移向量获得相机焦距f与基线B，获得靶标中心点相对于相机的空间坐标(x
m
，y
m
，z
m
)。
5.根据权利要求3所述的基于双目视觉及LM算法的机器人的零点标定方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤包括：S301：根据机器人连杆坐标系建立机器人DH运动学模型，连杆长度a
i
是z
i
‑1沿着x
i
轴方向移动到z
i
的距离；连杆扭角α
i
是z
i
‑1绕着x
i
轴旋转到z
i
的距离；关节偏距d
i
是x
i
‑1沿着z
i
‑1轴方向移动到x
i
的距离；关节转角θ
i
是x
i
‑1绕着z
i
‑1轴旋转到x
i
的角度；相邻关节的齐次变换矩阵：其中，cθ
i
＝cosθ
i
，sθ<...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾亿山，刘海洋，张涛，梁胜，谢庆功，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：