本发明专利技术提供了一种复合式移动智能机器人的标定方法和调试方法。标定方法包括建立标准治具、自动标定程序、数据收集、图像预处理、角点检测与标定板定位、相机标定、数据融合与优化、标定结果评估、畸变校正与图像处理、自动化迭代优化和结果输出。调试方法包括现场调试、导入标定参数、差异化比较、自动补偿、二次精准定位和迭代优化。差异化比较包括收集数据、数据预处理、性能比较、识别差异原因、制定补偿策略、补偿效果评估和迭代优化。差异补偿方法包括参数调整、算法优化、数据融合和自适应控制。本发明专利技术旨在提高复合式移动智能机器人的定位精度和稳定性，降低误差，优化性能，适用于自动化生产线、物流搬运等领域。
1、随着制造业和物流行业的快速发展，复合式移动智能机器人逐渐成为自动化生产线、物流搬运等场景的关键设备。这类机器人通常具备自主移动、定位、避障、执行任务等功能，依赖于内部传感器(如agv舵轮的驱动、转向编码器，或者agv的惯性测量单元等)、视觉传感器和机械手臂上的视觉系统等子系统协同工作。然而，由于各个子系统之间的性能差异、传感器漂移、控制器参数不一致等原因，导致机器人整体的定位精度和稳定性受到影响，从而影响了生产效率和作业质量。
2、为了解决上述问题，现有技术采取了一种基于标定和调试的方法。首先，对机器人各个子系统进行标定，得到相应的参数，然后对机器人进行调试，以实现各个子系统之间的性能平衡。然而，现有技术的缺陷在于：
4、标定精度较低。现有技术的标定方法主要依赖于棋盘格等外部标定物体，通过图像处理计算角点坐标，然后与实际世界坐标进行转换。然而，这种方法受限于图像质量、角点检测准确性等因素，导致标定精度较低。
5、机器人调试过程中，差异化比较和补偿效果评估主要依赖于人工经验，缺乏客观评价标准和自动化迭代优化机制。这使得机器人调试过程具有较大的人工干预成分，可能导致调试效果不稳定，难以满足生产过程中对机器人性能的动态需求。
>6、有鉴于此，需要研究出一种全新的复合式移动智能机器人的标定和调试方法，以解决上述难题。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是克服上述缺陷，提供一种复合式移动智能机器人的标定和调试方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案为，一种复合式移动智能机器人的标定方法，包括以下步骤：
3、(1)建立标准的复合移动智能机器人的标定治具；
4、(2)通过设定的标准的自动标定程序对生成组装好的复合机器人上用于定位的内部传感器(agv舵轮的驱动、转向编码器，或者agv的惯性测量单元等)，agv底部的视觉传感器，机械手臂上的视觉系统等的重复多点3维标定；
5、(3)然后把标定好的参数存放在数据库；
6、(4)对复合移动智能机器人编号和标定参数一对一绑定；
7、(5)当复合移动智能机器人设置为多个的时候，首个机器人执行步骤(1)～(4)的操作，其余的机器人自动下载由首个机器人上传的标定参数，以减少标定次数。
8、作为改进，所述标定治具主要包括以下部分：
9、(1)摄像头：用于捕捉机器人周围环境的图像信息；
10、(2)标定板：通常是一个具有已知几何形状的平面板，上面布满了用于识别的标志点；在标定过程中，摄像头需要捕捉到标定板的图像；
11、(3)定位装置：例如激光雷达、惯性测量单元(imu)等，用于提供机器人在空间中的位置和姿态信息；
12、(4)计算设备：例如计算机，用于处理摄像头捕捉到的图像和定位装置提供的数据。
13、作为改进，所述自动标定程序的具体过程如下：
14、(1)数据收集：利用机器人采集一系列在不同位置和姿态下的图像数据；这些图像将用于后续的标定计算；
15、(2)图像预处理：对收集到的图像进行预处理，如去噪、灰度化、边缘检测等，以便识别棋盘格和角点；
16、(3)角点检测与标定板定位：利用计算机视觉技术检测图像中的棋盘格角点，并确定角点在图像中的位置；通过角点位置，计算标定板在图像中的全局坐标系下的坐标；
17、(4)相机标定：利用角点坐标和已知标定板的物理尺寸，构建相机内外参模型；然后，采用张正友相机标定方法或其他非线性优化方法，计算摄像头的相机参数；
18、(5)数据融合与优化：将摄像头标定结果与机器人定位装置(如激光雷达、imu等)提供的数据进行融合，以提高定位精度；可以采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法进行数据融合与优化；
19、(6)标定结果评估：根据计算得到的相机参数，评估标定的准确性；常用的评价指标有均方误差(mse)、残差等；如果标定结果不满足预设的精度要求，可以采用迭代优化等策略提高标定精度；
20、(7)畸变校正与图像处理：根据计算得到的相机参数，对采集到的图像进行畸变校正和裁剪，以消除摄像头引起的图像畸变；此外，可以根据实际应用需求，对图像进行进一步的处理，如降噪、增强等；
21、(8)自动化迭代优化：根据标定结果的评价指标，自动调整标定过程中的参数，如采集图像的数量、位置和姿态等，以实现更高的标定精度；
22、(9)结果输出：将最终标定结果输出到相应的文件或数据库中，供后续的机器人定位和路径规划等模块使用。
23、作为改进，所述相机标定过程中的计算公式如下：
24、(1)张正友相机标定方法中的非线性方程组：
25、假设相机内参为矩阵k，外参为矩阵r和t，棋盘格角点在世界坐标系下的坐标为(x,y,z)；则有以下方程组：
26、①k*[x,y,1]＝[u,v,1]
27、②r*[x,y,z]+t＝[x,y,z]
28、其中，[u,v,1]和[x,y,z]分别表示图像平面和世界坐标系下的投影点；
29、(2)求解非线性方程组的方法：
30、可以使用levenberg-marquardt算法(l-m算法)或其他非线性优化方法求解上述方程组；l-m算法的迭代公式如下：
31、δx_i＝[j_i(x_old)+η*h_i]/(1+β*∥j_i(x_old)∥2)
32、其中，j_i(x)表示雅可比矩阵，h_i为搜索方向，η和β为迭代参数；
33、(3)评价指标计算：
34、均方误差(mse)用于评估标定结果的准确性；计算公式如下：
35、mse＝(1/n)*∑[(x_i-x_true)^2+(y_i-y_true)^2]
36、其中，n为角点数量，x_i和y_i分别为计算得到的图像平面坐标，x_true和y_true分别为实际角点坐标；
37、残差平方和rsq＝∑[(x_i-x_true)^2+(y_i-y_true)^2；
38、一种复合式移动智能机器人的调试方法，包括以下步骤：
39、(1)通过任意一台标定合格的复合移动智能机器人,针对现场对接机台进行3d位置定位和校正；
40、(2)导入数据库所有使用的复合移动智能机器人的标定参数；
41、(3)当其他复合移动机器人对接现场所有机台做取放料作业时,通过标定的参数自动跟用于现场调试的那台做差异化比较；
42、(4)自动补偿差异；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种复合式移动智能机器人的标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复合式移动智能机器人的标定方法，其特征在于，所述标定治具主要包括以下部分：
3.根据权利要求1所述的一种复合式移动智能机器人的标定方法，其特征在于，所述自动标定程序的具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种复合式移动智能机器人的标定方法，其特征在于，所述相机标定过程中的计算公式如下：
5.一种复合式移动智能机器人的调试方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.根据权利要求5的一种复合式移动智能机器人的调试方法，其特征在于，所述差异化比较的过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种复合式移动智能机器人的调试方法，其特征在于，所述差异补偿的方法如下：
8.根据权利要求5所述的一种复合式移动智能机器人的调试方法，其特征在于，所述3D位置定位和矫正的计算公式如下：
9.根据权利要求5所述的一种复合式移动智能机器人的调试方法，其特征在于，所述差异评价的计算公式如下：
【技术特征摘要】
1.一种复合式移动智能机器人的标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复合式移动智能机器人的标定方法，其特征在于，所述标定治具主要包括以下部分：
3.根据权利要求1所述的一种复合式移动智能机器人的标定方法，其特征在于，所述自动标定程序的具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种复合式移动智能机器人的标定方法，其特征在于，所述相机标定过程中的计算公式如下：
5.一种复合式移动智能机器人的调试方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈宜林，唐叶萍，
申请(专利权)人：苏州欧伟力自动化设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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