【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制领域，尤其涉及一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法。
技术介绍
1、在自动化加工过程中，机器人、机械臂是必不可少的自动化机器，其代替人工，执行长周期、高精度的作业，所以，如何能精确控制机器人或机械臂的运动轨迹，是机器人精度控制的必需手段。
2、经检索，中国专利公开号为cn112388602a的专利，公开了一种移动机器人的标定方法、装置及设备，包括当移动机器人移动到标定装置的底部的指定位置时，控制标定装置上的雷达标定板接收移动机器人上的激光雷达发射的激光，并计算出激光雷达相对于所述移动机器人的角度安装偏差并进行校正；以及控制移动机器人原地旋转得到移动机器人的旋转轨迹点，并根据旋转轨迹点计算得到移动机器人的差速轮到移动机器人中心的轮距比值，并根据轮距比值校正所述移动机器人的旋转轨迹点。
3、上述专利存在以下不足：其利用激光雷达获取位置，然后再与轨迹位置比对，获取位置偏差再修正，在工作环境内物件较多时，激光雷达容易出现误差，从而导致精度较低。
4、为此，本专利技术提出一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，包括以下步骤：
4、s1：建立世界坐标系，并根据机器
5、s2：在机器人的末端执行器上安装视觉传感器，用于获取机器人末端执行器的位置信息；
6、s3：将提取的末端执行器的位置信息转化为世界坐标系的坐标值，确定末端执行器位于世界坐标系的位置；
7、s4：根据末端执行器的预设轨迹，在实际坐标系内建立轨迹模型；
8、s5：根据实际获取的末端执行器的坐标位置和轨迹模型，采用磁导航算法计算偏移距离；
9、s6：设定路径偏移容忍度阈值σ1，若偏移的距离小于σ1，则不进行修正，若偏移距离不小于σ1，则进行路径修正；
10、s7：预设修正时间间隔δt，每经过δt时间，即重复s1-s7步骤。
11、优选地：所述s2步骤中，获取机器人末端执行器位置的方法采用特征点匹配或者光流计算。
12、优选地：所述特征点匹配获取机器人末端执行器位置的方法包括以下步骤：
13、s21：获取机器人初始位置下，末端执行器的位置图像，并获取当前位置图像；
14、s22：通过特征检测算法在两幅图像中寻找相互对应的特征点；
15、s23：对于每个特征点，通过描述子提取算法计算其描述子；
16、s24：使用匹配算法对两组特征点的描述子进行比较，以找到相互匹配的特征点对，从而确定两个图像的相对位置，从而根据初始位置确定当前位置。
17、优选地：所述s22步骤中，其具体包括以下步骤：
18、s221：对灰度图像进行高斯模糊处理，以降低图像的噪声和细节；
19、s222：通过尺度空间极值检测方法，在多个尺度空间上查找所有候选的特征点，并剔除低对比度的特征点；
20、s223：通过关键点定位方法，对候选的特征点进行精确的定位和筛选，并计算出关键点的主方向；
21、s224：通过描述子生成方法，计算关键点的描述子。
22、优选地：所述s3步骤中，位置信息转化为世界坐标系信息的方法包括以下步骤：
23、s31：确定图像获取相机的内参和外参；
24、s32：获取图像特征点，通过特征点检测算法，从图像中提取出特征点；
25、s33：建立三维模型，通过相机的内外参和图像坐标，计算出特征点的三维坐标；
26、s34：获取环境固定位置的三维坐标，并根据特征点三维坐标和固定位置的三维坐标差值，确定相对位置；
27、s35：根据相对位置将特征点的三维坐标置于世界坐标系内即可。
28、优选地：所述s31步骤中，相机的内参包括焦距、光心、畸变系数，相机的外参包括旋转矩阵和平移矩阵。
29、优选地：所述s5步骤中，其具体包括以下步骤：
30、s51：根据机器人的预设运动速度，再结合运行时间，确定机器人末端执行器在轨迹模型上的确定位置；
31、s52：以δl为距离间隔，在轨迹模型上的前和后位置各截取δl长度的轨迹模型，形成轨迹片段；
32、s52：计算当前末端执行器的位置与轨迹片段的最小距离l1；并在轨迹片段上确定距离当前位置的点a；
33、s53：以点a为中心，以δd为磁通区域，在点a的前后各截取δd长度，即点b1和b2，b1-a-b2形成磁通片段；
34、s54：按照公式计算总磁吸力其中n为磁吸系数，n越大，计算精度越高，相应计算量越大，优选的：n∈(2，5)；
35、s55：然后按照公式磁吸距离磁吸距离即为偏移距离。
36、优选地：所述s6步骤中，其采用基于复位的路径修正方法或基于再规划的路径修正方法。
37、优选地：所述基于复位的路径修正方法包括以下步骤：
38、s61a：根据偏移距离以及偏移的位置，确定机器人的关节运行路径；
39、s62a：控制机器人关节运动，并在过程中持续计算偏移距离，直至运动至偏移距离小于σ1即修正完成。
40、优选地：所述基于再规划的路径修正方法，其包括以下步骤：
41、s61b：确定当前点和目标点在世界坐标系内的位置；
42、s62b：根据世界坐标系内的环境模型重新规划最优路径；
43、s63b：将最优路径映射至机器人的关节运动，继续按照新的路径控制机器人关节运动即可。
44、本专利技术的有益效果为：
45、1.本专利技术采用基于视觉图像的位置获取方法，再结合世界坐标系的位置确定，从而在工作环境内物件越多时，其相对“参照物”就越多，从而精度就越高，从而使得可在复杂环境下实现高精度的轨迹控制。
46、2.本专利技术，对于偏移距离，采用轨迹模型同步移动的方式结合运动速度和时间选点，然后再以选点处的前后方选取轨迹片段，再计算轨迹片段与当前位置的偏移距离，从而可防止因路径复杂造成的选点错位，从而进一步增加了精度。
47、3.本专利技术，对于偏移距离的计算，采用磁导航的形式，结合积分计算区间内总距离，然后再利用微分反推最小距离，从而可使得最终计算为区间内的平均距离，增加了计算精度。
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1.一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述S2步骤中，获取机器人末端执行器位置的方法采用特征点匹配或者光流计算。
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述特征点匹配获取机器人末端执行器位置的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述S22步骤中，其具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述S3步骤中，位置信息转化为世界坐标系信息的方法包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述S31步骤中，相机的内参包括焦距、光心、畸变系数，相机的外参包括旋转矩阵和平移矩阵。
7.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述S5步骤中，其具
8.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述S6步骤中，其采用基于复位的路径修正方法或基于再规划的路径修正方法。
9.根据权利要求8所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述基于复位的路径修正方法包括以下步骤：
10.根据权利要求8所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述基于再规划的路径修正方法，其包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述s2步骤中，获取机器人末端执行器位置的方法采用特征点匹配或者光流计算。
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述特征点匹配获取机器人末端执行器位置的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述s22步骤中，其具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的工业机器人连续轨迹控制方法，其特征在于，所述s3步骤中，位置信息转化为世界坐标系信息的方法包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹文卿，谢伟，李先富，
申请(专利权)人：扬州鹏顺智能制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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