[发明专利]一种机器人视觉伺服系统的联合自动标定方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种机器人视觉伺服系统的联合自动标定方法及装置，方法包括：对机器人视觉伺服系统进行相机标定，确定相机内参和畸变参数；进行线结构光平面标定，确定线结构光平面参数；进行手眼标定，确定第二机器人末端执行器与相机的坐标转换关系；进行定位系统标定，确定机器人基座坐标系与红外激光定位基站坐标系的变换关系；根据相机内参、畸变参数、线结构光平面参数、坐标转换关系和变换关系确定机器人视觉伺服系统的联合自动标定结果。首先其实现了多种传感定位方式联合标定，使得工业机器人视觉伺服系统不在局限于采用结构光视觉传感或者双目视觉传感；其次实现了标定流程的自动化，去除了人工操作，提高了工作效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种机器人视觉伺服系统的联合自动标定方法及装置。

背景技术

机械手臂是机器人技术领域中得到最广泛实际应用的自动化机械装置，在工业制造、医学治疗、娱乐服务、军事、半导体制造等领域都有着广泛的应用，虽然常见的六自由度机械手臂位姿精度现在已经可以做到很高的级别，但是实际使用时达到高精度需要复杂的模拟仿真以及现场示教过程来实现，同时对于工件的一致性有很高的要求，缺乏自主纠正偏差的智能性。

上个世纪60年代，由于机器人和计算机技术的发展，人们开始研究具有视觉功能的机器人，意在通过工业相机(CCD或者CMOS传感器)在机器人工作时对目标工件图像进行采集和分析，针对不同的应用实现一定程度的智能化系统。但在这些研究中，机器人的视觉与机器人的动作，严格上讲是开环的。机器人的视觉系统通过图像处理，得到目标位姿，然后根据目标位姿，计算出机器运动的位姿，在整个过程中，视觉系统一次性地“提供”信息，然后就不参与过程了，我们称其为“视觉反馈”(visual feedback)。后有人将视觉系统应用于机器人闭环控制系统并提出了“视觉伺服”(visual servo)概念，视觉反馈的含义只是从视觉信息中提取反馈信号，而视觉伺服则是包括了从视觉信号处理，到机器人控制，随着机器人继而对新的位置进行视觉信号处理再不断纠正对机器人控制的闭环全过程，所以视觉伺服代表了更先进的机器人视觉和控制系统。

在传统视觉伺服系统中，视觉部分往往指的是单一的视觉传感器，即CCD或者CMOS相机。按照相机放置位置的不同，可以分为眼在手上系统(eye-in-hand)和眼在手外系统(即固定相机系统)(eye-to-hand)。在自主移动机器人的视觉导航系统中，机器人必须准确地获悉其自身与周围环境的绝对位姿关系，才能有效的实现自主导航，这就对机器人相对环境的参考坐标系的绝对定位精度具有较高要求，所以视觉标定是及其重要的一个部分。标定主要分为相机标定和手眼标定两步。相机标定用于计算CCD或CMOS传感器的相机成像几何模型，手眼标定用于计算机器人坐标系和相机坐标系之间的矩阵转换关系。

相机标定和手眼标定根据是否需要靶标，靶标维度，视觉传感器个数，手眼系统安装方式，手眼标定模型等多种因素，区分出了很多不同形式的标定方案。对于现有的视觉伺服系统来说，相机标定主要采用基于二维平面靶标的(平面棋盘格或者平面二维圆形点阵靶标)的标定方案，手眼标定主要采用了基于AX＝XB手眼模型方程，旋转和平移部分同时求解的非线性方法。对于一些采用单目相机的视觉伺服系统来说，需要结构光辅助进行三维重建，结构光投射器投射的光束经过一个柱面镜在三维空间中形成一个光平面，当该平面与被测物体表面相交时产生一光条纹。该光条纹受到被测物体表面的调制而发生形变，形变的光条纹在相机像平面上成像，利用相机成像原理及线结构光视觉传感器的参数计算出被测物体表面的三维信息，即实现了线结构光视觉传感器的测量、检测等任务。此时就需要额外增加一种结构光标定，即计算结构光平面与相机坐标系之间的矩阵关系。结构光平面标定的关键是获得光平面上的标定点在参考坐标系中坐标和利用光平面的投影特性实现其标定，利用特殊设计的各种靶标图像交比不变的性质进行标定。