[发明专利]用于3D眼手协调的误差校正和补偿的系统和方法

权利要求书

1.一种机器人系统，所述系统包括：

机器视觉模块；

包括末端致动器的机器人臂；

机器人控制器，被配置为控制机器人臂的移动；以及

误差补偿模块，被配置为通过确定与末端致动器的相机指示的姿态对应的控制器期望的姿态，使得当机器人控制器基于控制器期望的姿态控制机器人臂的移动时，末端致动器实现如由机器视觉模块观察到的相机指示的姿态来补偿机器人臂的姿态误差；

其中误差补偿模块包括机器学习模型，所述机器学习模型被配置为输出使相机指示的姿态与控制器期望的姿态关联的误差矩阵。

2.如权利要求1所述的机器人系统，其中所述机器学习模型包括神经网络。

3.如权利要求2所述的机器人系统，其中所述神经网络包括嵌入层和处理层，并且其中所述嵌入层和所述处理层中的每一层包括多层感知器。

4.如权利要求3所述的机器人系统，其中所述嵌入层被配置为嵌入姿态的单独的平移分量和旋转分量。

5.如权利要求3所述的机器人系统，其中所述嵌入层使用整流线性单元(ReLU)作为激活函数，并且其中所述处理层使用泄漏ReLU作为激活函数。

6.如权利要求2所述的机器人系统，还包括模型训练模块，所述模型训练模块被配置为通过收集训练样本来训练神经网络，其中在训练神经网络时，所述模型训练模块被配置为：

使机器人控制器生成控制器期望的姿态样本；

基于控制器期望的姿态样本控制机器人臂的移动；

使用机器视觉模块确定末端致动器的实际姿态；以及

基于控制器期望的姿态样本和实际姿态计算误差矩阵。

7.如权利要求6所述的机器人系统，其中所述模型训练模块被配置为训练神经网络，直到由所述机器学习模型产生的误差矩阵达到预定的准确度水平。

8.如权利要求1所述的机器人系统，还包括坐标变换模块，所述坐标变换模块被配置为将由所述机器视觉模块确定的姿态从以相机为中心的坐标系变换到以机器人为中心的坐标系。

9.如权利要求8所述的机器人系统，其中所述坐标变换模块还被配置为基于校准目标的预定数量的测量姿态来确定变换矩阵。

10.如权利要求8所述的机器人系统，其中所述坐标变换模块还被配置为使由末端致动器保持的部件的姿态与末端致动器的对应姿态关联。

11.一种计算机实现的方法，所述方法包括：

由机器视觉模块确定用于完成组装任务的机器人臂的末端致动器的相机指示的姿态；

确定与末端致动器的相机指示的姿态对应的控制器期望的姿态，包括应用机器学习模型来获得使相机指示的姿态与控制器期望的姿态关联的误差矩阵；以及

由机器人控制器基于控制器期望的姿态控制机器人臂的移动，从而促进末端致动器实现相机指示的姿态，以便完成组装任务。

12.如权利要求11所述的方法，其中所述机器学习模型包括神经网络，其中所述神经网络包括嵌入层和处理层，并且其中所述嵌入层和所述处理层中的每一层包括多层感知器。

13.如权利要求12所述的方法，其中应用机器学习模型包括由所述嵌入层单独嵌入姿态的平移分量和旋转分量。

14.如权利要求12所述的方法，其中应用机器学习模型还包括：

在嵌入层处实现整流线性单元(ReLU)作为激活函数，以及

在处理层处实现泄露ReLU作为激活函数。