[发明专利]一种可配置的手眼标定方法及装置

说明书

本发明公开了一种可配置的手眼标定方法及装置，包括离线配置阶段和在线自动标定阶段；离线配置包括如下步骤：离线示教可以采集到清晰图像的多个机器人位姿，并记录到待采集位姿队列；根据需要生成不少于两张具有不同位姿的标定板图像；在线自动标定包括有粗标定和精标定。本发明既可以减少人工干预、避免人工记录数据带来的误差，节省了在线手眼标定流程的时间，又能避免完全自动路径规划引起的碰撞和路径不可达问题，并解决不同应用场景的普遍适用性差的问题。

技术领域

本发明涉及手眼标定领域，具体涉及一种可配置的手眼标定方法及装置。

背景技术

随着科技的迅速发展，工业机器人的应用愈发普及，在工业机器人的研究中，手眼标定技术是视觉引导系统的重要组成部分。它的目的是测算搭载在机械臂末端执行元件上的相机坐标系到末端执行器坐标系的姿态变换矩阵，是保证视觉伺服机械臂准确定位、抓取目标的重要前提。

在现代化智能工厂中，为了生产设备的高效利用，我们希望机器人可以参与多个工位的工作，或者需要定期更换执行机构。这就需要经常对工业机器人的手眼系统进行标定。在此类应用场景下，手眼标定应该是快速的，且可以自动化地进行。

手眼标定问题在数学上可以表示为求解齐次方程AX＝XB，其中A、B和X均表示齐次形式的旋转平移矩阵，A和B是已知的观测量，X是待求解的手眼变换矩阵。有很多经典的算法可以求解这个方程，他们可以被归结为两个阶段：第一阶段，通过一种线性的方法根据A和B矩阵的旋转轴和转角求解X矩阵的旋转轴和转角；第二阶段，利用第一阶段求得的X矩阵旋转部分的结果线性地求解X矩阵中的平移部分。这类方法可以把复杂的非线性问题转化为形式简单、计算速度更快的线性方程求解。但是第一阶段旋转部分计算产生的误差会在第二阶段平移部分的求解进行扩散，因此标定结果容易受观测数据噪声的影响。当然，如果可以采集足够多的观测数据，就可以一定程度上消除观测误差的影响。

要方便的得到机器人和视觉系统之间的相对位姿关系，不仅需要可行的手眼变换矩阵求解算法，更需要一套可以自动化执行的系统，以便获取足够多的观测数据。自动化执行过程中，需要采集一系列的机器人位姿与对应的标定板图像，比较重要的一环就是采集图像位姿的运动规划。为提高手眼标定结果的精度，要遵循四个重要准则：一是尽可能增大相对运动旋转轴之间的夹角；二是尽可能增大相对运动旋转角度；三是尽可能减小标定板到相机光轴中心的距离；四是尽可能减小末端中心在不同姿态之间的距离。

以往的手眼标定方案中，一类是纯人工采集数据，对操作人员的专业知识要求较高，记录数据容易出错，标定一次耗费时间较长。另外一类是自动采集数据，在这类方案中，大都采用直接在线规划机器人的运动路径的方法，容易出现两个问题：

(1)碰撞或路径不可达问题，与工位上的其他装置发生干涉；

(2)由于标定结果受限于标定时采集的数据，在不同的应用场景下，实际精度不像计算出的那么理想。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出一种新的手眼标定方法及装置，以避免碰撞和路径不可达问题，提高实际定位、抓取的精度。

为达到上述目的，本发明的技术方案为：

一种可配置的手眼标定方法，包括离线配置阶段和在线自动标定阶段；

离线配置包括如下步骤：

离线示教可以采集到清晰图像的多个机器人位姿，并记录到待采集位姿队列；

根据需要生成不少于两张具有不同位姿的标定板图像；

在线自动标定包括有粗标定和精标定；

粗标定包括以下步骤：

步骤a、机器人移动到离线配置结果初始化待采集位姿队列的第一个；

步骤b、采集标定板图像，并将位姿从队列移除；