[发明专利]机器人标定方法、装置、控制器、系统和存储介质

权利要求书

1.一种机器人标定方法，其特征在于，适用于标定系统，所述标定系统包括以下组件：运动采集器、图像传感器组件以及标定物；所述方法包括：

获取所述机器人运动到多个姿态下的变量数据；所述变量数据包括：所述机器人的运动变量参数和所述标定物的多张标定物图像；

获取预设的转换模型；所述转换模型基于第一类转换关系和具有初始值的固定转换关系构建；所述第一类转换关系为基于所述运动变量参数和具有初始值的固定参数构建的机器人模型；

基于所述多个姿态下的所述运动变量参数、所述多张标定物图像和所述转换模型，标定所述固定参数和所述固定转换关系，得到所述固定参数和所述固定转换关系的目标标定值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述固定转换关系包括：

所述标定系统中位置绝对固定的组件坐标系与所述机器人的基座坐标系之间的转换关系；以及

所述标定系统中位置相对固定的两个组件坐标系之间的转换关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像传感器组件与所述机器人的末端位置相对固定，且所述标定物位置绝对固定；

所述固定转换关系包括：第三类转换关系和第四类转换关系；所述第三类转换关系为所述机器人的末端坐标系和图像传感器组件坐标系之间的转换关系，所述第四类转换关系为标定物坐标系和所述机器人的基座坐标系之间的转换关系；或

所述标定物与所述机器人的末端位置相对固定，且所述图像传感器组件绝对固定；

所述固定转换关系包括：第五类转换关系和第六类转换关系；所述第五类转换关系为所述图像传感器组件坐标系和所述机器人的基座坐标系之间的转换关系，所述第六类转换关系为机器人的末端坐标系和所述标定物坐标系之间的转换关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述图像传感器组件与所述机器人的末端位置相对固定，且所述标定物位置绝对固定；

在围绕所述机械手且对应图像传感器组件的视野范围内的多个方位上，分别设置有多个标定物；或

当所述标定物与所述机器人的末端位置相对固定，且所述图像传感器组件绝对固定；

在围绕所述机械手的多个方位上，分别设置有多个图像传感器组件。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个姿态下的所述运动变量参数、所述多张标定物图像和所述转换模型，标定所述固定参数和所述固定转换关系，包括：

根据所述多张标定物的图像，求取所述多个姿态下的第二类转换关系；所述第二类转换关系为图像传感器组件坐标系和标定物坐标系之间的转换关系；

基于所述多个姿态下的所述运动变量参数、所述第二类转换关系，以及所述转换模型，标定所述固定参数和所述固定转换关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述转换模型为所述第一类转换关系、所述第二类转换关系和所述固定转换关系构建的转换关系式。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个姿态下的所述运动变量参数、所述第一类转换关系和所述转换模型，标定所述固定参数和所述固定转换关系，包括：

执行迭代标定操作；所述迭代标定操作包括：根据所述固定参数的初始值和所述多个姿态下的运动变量参数，计算得到所述多个姿态下的第一类转换关系的当前值；根据所述多个姿态下的第二类转换关系、所述第一类转换关系的当前值，以及所述固定转换关系的初始值，基于所述转换模型计算在所述多个姿态下的各个差值，以及所述差值的梯度；

根据所述差值的梯度对所述初始值进行修正，将修正后的初始标定值作为所述新的初始标定值，返回执行所述迭代标定操作得到新的差值的梯度，直至所述多个姿态下的所有新的差值全部小于预设阈值为止，并将新的差值小于预设阈值时的所述初始值作为所述目标标定值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转换模型为基于成像公式，结合所述第一类转换关系和所述固定转换关系构建的转换关系式。