[发明专利]一种基于指数积模型的手眼机器人全自动标定方法

权利要求书

1.一种基于指数积模型的手眼机器人全自动标定方法，其特征在于包括以下步骤：

a提供工业机器人、末端双目相机、一块平面镜和若干觇标；末端双目相机采取可拆分式连接方式安装于机器人末端，觇标粘贴于平面镜的镜面上和机器人末端工具控制点处；然后进入步骤b，

b确定机器人的初始位置，并选择合适的位置将粘贴有觇标的平面镜放置于末端双目相机视场范围内，同时利用末端双目相机获取平面镜的镜面图像一张，该镜面图像中包含镜面觇标信息和反射到镜子里面的末端手抓上的觇标信息，用来标定手眼关系；然后进入步骤c，

c控制机器人从末端关节开始逐一旋转，利用末端双目相机在每个关节旋转过程中间隔一定角度拍摄镜面觇标图像一次，直到其超出相机视场范围为止；假设机器人每个关节运动过程中获得m_i幅图像，i=1,...,n，n为机器人关节个数，利用幅图像标定相机和机器人关节参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于指数积模型的手眼机器人全自动标定方法，其特征在于：

上述步骤a中，设定机器人的指数积运动模型为：

gwt(θ)=eξ^1θ1eξ^2θ2...eξ^nθn]]>

其中g_WT(θ)是机器人处于θ=(θ₁,θ₂,θ₃,...,θ_n)时末端工具坐标系T相对世界坐标系W的变换关系，是运动旋量的指数矩阵；

上述步骤b中，设定手眼变化关系为A_ch，其中A_oc和A_ch′为已知数据；

上述步骤c中，假设末端双目相机在第i个关节旋转过程中测量的点记为X_i=(x_i1,x_i2,...,x_im)，i=1,...,n，x_ij∈R^4×num为空间三维齐次坐标，m_i为第i关节旋转过程中相机测量数据的次数，num为空间被测点的个数，关节参数求解公式为：

xi,a=eθijξ^ijxi,b,i=1,...,n,a,b∈{1,...,m}]]>

其中x_i,a和x_i,b是X_i中任意两组数据的齐次坐标值，根据上式可直接求出旋量参数ξ_ij，再通过X_i中的m_i组测量数据，每两组得到一组解，通过两两组合得到组解，将组解取平均值作为最终的关节参数，即：

ξi=1Cmi2Σj=1Cm2ξij]]>

其中ξ_i为运动旋量坐标。