一种数字孪生场景建模及标定方法技术

本发明专利技术公开了一种数字孪生场景建模及标定方法包括：接收通过定位器获取到的跟踪器的姿态信息和位置信息构建待标定场景空间的世界坐标系；在激光器进行标定对准过程中接收基于跟踪器检测到的标定信号；通过激光器对工业固定设备的各个关键点进行点云采集或者接收通过激光器采集到的安装在工业机器人末端的辅助标定工具尖的球心位置并记录当前位置的工业机器人的各关节值，从而确定相应工业固定设备以及工业机器人在数字孪生场景中的位置信息。本发明专利技术通过实时接收跟踪器在待标定场景的位置和姿态信息，再加上传感器反馈的实时距离值，可以对待标定场景空间内的设备和工件进行数字孪生场景建模及标定，提高了数字孪生场景建模及标定的精确性。景建模及标定的精确性。景建模及标定的精确性。

【技术实现步骤摘要】
一种数字孪生场景建模及标定方法


[0001]本专利技术涉及智能制造
，具体涉及一种数字孪生场景建模及标定方法。

技术介绍

[0002]随着新一代信息技术与制造业的融合与落地应用，制造业加速向数字化、智能化转型升级。而真实物理世界与信息数字世界的交互与融合，是当前实现智能制造的理念和目标，两者之间相互促进，相互发展。由此数字孪生技术应运而生，但是当前运用的数字孪生很多都只是初级阶段，基层处只做到虚实模拟，增加视觉效果，上层处采集大量现实数据，制成更具时效的图表。但在实际的工业生产过程中，数字孪生智能化车间不能仅满足于界面体验，更多的是需要足够的可用精度位置关系从而进行辅助性决策。由此可见，单纯依靠设计规划是无法满足的，很容易造成实际建设的智能化车间与花费了巨大精力做的数字孪生车间不能进行匹配。因此，数字孪生场景需要搭建及标定各设备间或设备与工件间相对精确的位置关系。

技术实现思路

[0003]针对所述缺陷，本专利技术实施例公开了一种数字孪生场景建模及标定方法，其通过接收定位器实时获取到的跟踪器位置加激光器对待标定场景空间的设备进行对准并进行点云采集；在待建模物体为工业固定设备时，通过对各关键点进行点云采集并进行拟合计算得到关键特征数据从而完成对工业固定设备的标定；在建模物体为工业机器人时，通过在不同工位状态下对安装在工业机器人末端处的辅助标定工具尖及当前位置的工业机器人的各关节值进行点云采集并进行拟合计算得到工业机器人的原点位置从而完成对工业机器人的标定；最终完成对待标定场景空间下各工业固定设备及工业机器人在数字孪生场景的位置建模标定。
[0004]本专利技术实施例第一方面公开了数字孪生场景建模及标定方法，包括：
[0005]接收通过定位器获取到的跟踪器的姿态信息和位置信息，并根据所述姿态信息和位置信息构建待标定场景空间的世界坐标系；
[0006]在激光器进行标定对准过程中，接收基于跟踪器检测到的标定信号，其中，所述激光器与跟踪器固定安装；
[0007]根据获取到的类型判断信息来判断当前待建模物体为工业机器人还是工业固定设备，若所述待建模物体为工业固定设备，则通过所述激光器对工业固定设备的各个关键点进行点云采集以得到与所述关键点关联的关键特征数据，并基于所述关键特征数据进行数字孪生场景的位置建模标定；
[0008]若所述待建模物体为工业机器人，则执行如下步骤：
[0009]接收通过激光器采集到的辅助标定工具尖的球面点云，通过拟合计算得到球心位置，并记录当前位置的工业机器人的各关节值；其中所述辅助标定工具尖安装在所述工业机器人末端处；
[0010]根据所述球心位置和该位置下各关节值计算得到工业机器人的原点位置，基于所述原点位置确定相应的工业机器人在数字孪生场景中的位置信息。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述接收通过定位器获取到的跟踪器的姿态信息和位置信息，并根据所述姿态信息和位置信息构建待标定场景空间的世界坐标系，包括：
[0012]实时获取两个间隔设置的所述跟踪器在所述定位器视野范围内移动的姿态信息和位置信息并进行地面标定和跟踪器移动范围设定以构建待标定场景空间的世界坐标系。
[0013]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述在激光器进行标定对准过程中，接收基于跟踪器检测到的标定信号，包括：
[0014]采集激光器在多组不同平面上瞄准预设标定尖时跟踪器的姿态信息和位置信息以及激光距离值；
[0015]根据采集得到的多组跟踪器的姿态信息和位置信息以及对应的激光距离值对激光器基于跟踪器的姿态信息和位置信息进行标定。
[0016]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述通过所述激光器对工业固定设备的各个关键点进行点云采集以得到与所述关键点关联的关键特征数据，并基于所述关键特征数据进行数字孪生场景的位置建模标定，包括：
[0017]选定工业固定设备的关键点并通过所述激光器对所述选定的各个关键点对应的附近区域的点云信息进行采集；
[0018]将采集得到的所述点云信息进行特征识别，根据特征识别类型将所述点云信息进行拟合计算得到所述工业固定设备的各个关键点位置信息；
[0019]根据获取到的所述工业固定设备的各个关键点位置信息确定与所述各个关键点关联的各个关键特征位置信息，根据所述各个关键特征位置信息计算得到所述工业固定设备相对位置信息以完成对所述工业固定设备在数字孪生场景的位置建模标定。
[0020]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述在根据获取到的所述工业固定设备的各个关键点位置信息确定与所述各个关键点关联的各个关键特征位置信息之后，还包括：
[0021]采集所述各个关键点关联的各个关键特征位置信息对应的关键特征数据，检测所述关键特征数据是否满足预设精度计算要求，若不满足，则重新选定工业固定设备的关键点并通过所述激光器对所述重新选定的各个关键点对应的附近区域的点云信息进行重新采集，直至所述关键特征数据满足预设精度计算要求。
[0022]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述接收通过激光器采集到的辅助标定工具尖的球面点云，通过拟合计算得到球心位置，并记录当前位置的工业机器人的各关节值，包括：
[0023]采集所述球面点云信息并对所述球面点云信息进行球面拟合计算得到所述辅助标定工具尖的球心位置信息；
[0024]接收通过激光器采集当前位置的工业机器人各关节的位置信息，存储所述球心位置信息以及所述工业机器人各关节的位置信息。
[0025]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，在存储所述球心位置信息以及所述工业机器人各关节的位置信息之后，还包括：
[0026]检测所述球心位置信息以及所述工业机器人各关节的位置信息的数据量是否满足预设数据量要求，若不满足，则继续接收通过激光器采集到的所述工业机器人在不同工位状态下辅助标定工具尖的球面点云对应的球心位置；
[0027]记录当前位置的工业机器人的各关节值，直至所述球心位置信息以及所述工业机器人各关节的位置信息的数据量满足预设数据量要求。
[0028]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，在所述球心位置信息以及所述工业机器人各关节的位置信息的数据量满足预设数据量要求之后，还包括：
[0029]通过球心位置信息及当前工位状态下所述工业机器人各关节的位置确定当前工位状态下球心位置到工业机器人原点位置的距离值；
[0030]将不同工位状态下所述辅助标定工具尖的球心位置以及对应的所述辅助标定工具尖的球心位置到相应所述原点位置的距离值分别代入三球交会定位公式计算得到所述工业机器人在待标定场景空间的原点位置，三球交会定位公式为：
[0031](x
‑
x0)2+(y
‑
y0)2+(z
‑
z0)2＝R2[0032]其中x0，y0，z0分别代本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数字孪生场景建模及标定方法，其特征在于，包括：接收通过定位器获取到的跟踪器的姿态信息和位置信息，并根据所述姿态信息和位置信息构建待标定场景空间的世界坐标系；在激光器进行标定对准过程中，接收基于跟踪器检测到的标定信号，其中，所述激光器与跟踪器固定安装；根据获取到的类型判断信息来判断当前待建模物体为工业机器人还是工业固定设备，若所述待建模物体为工业固定设备，则通过所述激光器对工业固定设备的各个关键点进行点云采集以得到与所述关键点关联的关键特征数据，并基于所述关键特征数据进行数字孪生场景的位置建模标定；若所述待建模物体为工业机器人，则执行如下步骤：接收通过激光器采集到的辅助标定工具尖的球面点云，通过拟合计算得到球心位置，并记录当前位置的工业机器人的各关节值；其中所述辅助标定工具尖安装在所述工业机器人末端处；根据所述球心位置和该位置下各关节值计算得到工业机器人的原点位置，基于所述原点位置确定相应的工业机器人在数字孪生场景中的位置信息。2.如权利要求1所述的数字孪生场景建模及标定方法，其特征在于，所述接收通过定位器获取到的跟踪器的姿态信息和位置信息，并根据所述姿态信息和位置信息构建待标定场景空间的世界坐标系，包括：实时获取两个间隔设置的所述跟踪器在所述定位器视野范围内移动的姿态信息和位置信息并进行地面标定和跟踪器移动范围设定以构建待标定场景空间的世界坐标系。3.如权利要求1所述的数字孪生场景建模及标定方法，其特征在于，所述在激光器进行标定对准过程中，接收基于跟踪器检测到的标定信号，包括：采集激光器在多组不同平面上瞄准预设标定尖时跟踪器的姿态信息和位置信息以及激光距离值；根据采集得到的多组跟踪器的姿态信息和位置信息以及对应的激光距离值对激光器基于跟踪器的姿态信息和位置信息进行标定。4.如权利要求1所述的数字孪生场景建模及标定方法，其特征在于，所述通过所述激光器对工业固定设备的各个关键点进行点云采集以得到与所述关键点关联的关键特征数据，并基于所述关键特征数据进行数字孪生场景的位置建模标定，包括：选定工业固定设备的关键点并通过所述激光器对所述选定的各个关键点对应的附近区域的点云信息进行采集；将采集得到的所述点云信息进行特征识别，根据特征识别类型将所述点云信息进行拟合计算得到所述工业固定设备的各个关键点位置信息；根据获取到的所述工业固定设备的各个关键点位置信息确定与所述各个关键点关联的各个关键特征位置信息，根据所述各个关键特征位置信息计算得到所述工业固定设备相对位置信息以完成对所述工业固定设备在数字孪生场景的位置建模标定。5.如权利要求4所述的数字孪生场景建模及标定方法，其特征在于，所述在根据获取到的所述工业固定设备的各个关键点位置信息确定与所述各个关键...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘俊，蔡鋈，侯文峰，代慧，
申请(专利权)人：广州番禺职业技术学院，
类型：发明
国别省市：