【技术实现步骤摘要】
一种用于机器人自主标定工具中心点的方法及装置
[0001]本申请涉及机器人
，更具体的，涉及一种用于机器人自主标定工具中心点的方法及装置
。
技术介绍
[0002]伴随着机器人技术的发展，机器人被应用到越来越多的领域，例如，机器人可以被应用在工农业生产
、
社会服务
、
家庭服务等场景中
。
例如，工业机器人广泛应用于焊接
、
装配
、
搬运
、
喷漆及打磨等领域
。
[0003]机器人通常需要安装一个工具用于执行某些特定任务，比如焊接机器人的焊枪
、
涂胶机器人的胶枪
、
搬运机器人的夹具等
。
由于各工具的大小
、
形状各不相同，需要确认一个工具中心点，来表示工具，并描述其与机器人的位姿关系，使机器人以工具中心点为参考，精确的执行轨迹
。
工具安装位位姿在机器人基坐标系下描述：
[0004]现有方案一：人工操作...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种用于机器人自主标定工具中心点的方法，其特征在于，包括：获取视觉传感器拍摄的多组图像，其中，多组图像是视觉传感器分别对机器人的不同构形下不同位姿的工具进行拍摄得到的；分别从不同构型对应的图像中识别工具的预设特征点并输出不同构型对应的多组特征点数据，其中，所述特征点包括工具中心点；基于不同构型对应的多组特征点数据以及相应的多组工具安装位在世界坐标系的位姿数据，标定出工具中心点在工具安装位坐标系的位姿数据
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从图像识别工具的预设特征点，包括：使用卷积神经网络模型从图像中识别和提取工具的预设特征点
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从图像中识别和提取工具的预设特征点，包括：对双目立体视觉传感器拍摄的左眼图像和右眼图像分别进行处理：将图像缩放到预设大小后输入卷积神经网络模型进行运算，输出特征点数据
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于不同构型对应的多组特征点数据以及相应的多组工具安装位在世界坐标系的位姿数据，标定出工具中心点在工具安装位坐标系的位姿数据，包括：通过标定得到视觉传感器的参数；基于视觉传感器的参数分别获取多组特征点在视觉传感器坐标系下的位姿数据，其中，包括工具中心点在视觉传感器下的位姿；基于工具中心点在视觉传感器坐标系下的位姿数据和工具安装位位姿数据，标定出工具中心点在工具安装位坐标系的位姿数据
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于工具中心点在视觉传感器坐标系下的位姿数据和工具安装位位姿数据，标定出工具中心点在工具安装位坐标系的位姿数据，包括：确定以下位姿关系：将上述位姿关系变换为：基于克罗内克积转换的最小二乘法求出上述位姿关系中的：其中，是视觉传感器在世界坐标系下的位姿描述，是工具安装位在世界坐标系下的位姿描述，是工具特征点在工具安装位坐标系下的位姿描述，是工具特征点在视觉传感器坐标系下的位姿描述；
k
表示机器人的构型，
k
＝
[1,2,...
，
m
‑
1,m]
；
i
表示特征点，
i
＝
[0
，
1,
…
,n
‑
1,n]
，
i
＝0表示工具中心点
。6.
一种用于机器人自主标定工具中心点的装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取视觉传感器拍摄的多组图像，其中，多组图像是视觉传感器分别对机器人的不同构形下不同位姿的工具进行拍摄得到的；第一处理模块，用于分别从不同构型对应的图像中识别工具的预设特征点并输...
【专利技术属性】
技术研发人员：于军章，郭昊帅，姜东亚，吴虹，王文林，
申请(专利权)人：北京小雨智造科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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