[发明专利]一种基于十字激光的管板智能焊接机器人自动平面校正方法

权利要求书

1.一种基于十字激光的管板智能焊接机器人自动平面校正方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：传感器标定，十字激光三维测量传感器(2)安装完成后，需要对相机内参进行标定，可以得到相机的内部参数矩阵和畸变参数，相机拍摄的图片还存在一定的畸变，畸变包括桶形畸变和枕形畸变，畸变模型包括径向畸变和切向畸变，径向畸变公式为切向畸变公式为(x,y),分别为理想的无畸变的归一化的图像坐标、畸变后的归一化图像坐标，为图像像素点到图像中心点的距离，即r²＝x²+y²。相机标定的第二个目的就是获得相机的畸变参数，如上式中的k₁,k₂,k₃,p₁,p₂，进而对拍摄的图片进行去畸变处理，在相机进行标定的过程中，每一张棋盘格标定板采集重建后都会得到一个相机的外参矩阵：该矩阵代表标定板在相机坐标系下的相对位置关系，令相机内参矩阵为M，r_ii为R矩阵行列元素，(u_i,v_i)为光条中心点像素坐标，(X_w,Y_w,Z_w)为对应点的三维坐标，根据公式计算出十字激光点在相机坐标系下的三维坐标，在得到多张不同标定板图像中的激光条中心点三维坐标后利用最小二乘法拟合三维光平面，得到十字激光的两个光平面方程；

步骤2：系统手眼标定，手眼标定为求解矩阵方程：AX＝XB；A是摄像机(单目或双目)前后两次空间变换的齐次矩阵；B是机械臂末端坐标系前后两次变换的齐次矩阵；X为待求解的手眼矩阵；通过多次求解该方程，即可解出X，在求解出十字激光传感器坐标系与机器人工具坐标系之间的旋转平移矩阵之后，需要将十字激光传感器采集到的三维点云先过渡到机器人工具坐标系中，然后根据机器人实时位姿进行旋转平移，将点云过渡到机器人基坐标系中。其中机器人位姿采用欧拉角模式，其与旋转矩阵的转换方式为：

其中θ为绕X，Y，Z轴旋转的角度，所以欧拉角转旋转矩阵为：

其中φ,θ,ψ分别为绕X轴、绕Y轴、绕Z轴旋转的夹角；

步骤3：光条中心提取，采用结构光进行扫描检测时，需要提取激光条纹的中心线，提取方法为Steger算法，Steger算法基于Hessian矩阵，能够实现光条中心亚像素精度定位：首先通过Hessian矩阵能够得到光条的法线方向，然后在法线方向利用泰勒展开得到亚像素位置。对于图像中激光条纹上的任意一点(x,y)，Hessian矩阵可以表示为其中r_xx表示图像沿x的二阶偏导数，其他参数类似,在求Hessian矩阵之前需要对图像进行高斯滤波，高斯滤波时，设置高斯方差其中ω为光条宽度。Hessian矩阵最大特征值对应的特征向量对应于光条的法线方向，用(n_x,n_y)表示，以点(x₀,y₀)为基准点，则光条中心的亚像素坐标为：(p_x,p_y)＝(x₀+tn_x,y₀+tn_y)，公式中如果(tn_x,tn_y)∈[-0.5,0.5]×[-0.5,0.5]，即一阶导数为零的点位于当前像素内，且(n_x,n_y)方向的二阶导数大于指定的阈值，则该点(x₀,y₀)为光条的中心点，(p_x,p_y)则为亚像素坐标；

步骤4：机器人姿态角度偏差计算，初始状态下需要操作人员操作示教器调整最佳平整位姿，并记录为标准姿态，此时十字激光三维传感器采集的三维点集记录为标准平面，采用基于最小二乘法的ICP三维点集过渡算法来计算当前姿态十字激光传感器采集到的三维点云与标准姿态十字激光传感器采集到的三维点云进行匹配，计算两个点云间的旋转平移矩阵，再根据旋转矩阵转欧拉角的转换算法来计算机器人的姿态角差值。