[发明专利]用于四自由度并联机器人立体视觉手眼系统的在线手眼标定和抓取位姿计算方法

摘要

本发明公开了一种用于四自由度并联机器人立体视觉手眼系统的在线手眼标定和抓取位姿计算方法。首先，构建相机固定在机器人本体外的Eye‑to‑hand手眼基础模型，以及手眼系统中基于非线性畸变的立体视觉模型，接着，基于末端夹持机构标定运动间的位姿关系，构建Eye‑to‑hand模型的非平凡解约束，用于剔除标定运动中的无效位姿，以规划并联机器人末端夹持机构的手眼标定运动，最后，采用基于手眼标定获取的机器人运动误差构建具有误差补偿的并联机器人抓取模实现基于立体视觉和4‑R(2‑SS)并联机器人的末端夹持机构的抓取位姿计算。本发明可有效提高四自由度4‑R(2‑SS)并联机器人立体视觉手眼系统的在线手眼标定精度和效率，有利于进一步实现并联机器人的准确快速抓取。

主权项

1.一种用于四自由度4‑R(2‑SS)并联机器人立体视觉手眼系统的在线手眼标定和抓取位姿计算方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)具有运动误差补偿的立体视觉Eye‑to‑hand模型改进：构建相机固定在机器人本体外的Eye‑to‑hand手眼基础模型，以及手眼系统中基于非线性畸变的立体视觉模型，同时，根据相机间位姿关系构建立体视觉中各相机与机器人的手眼模型组，以改进单相机的Eye‑to‑hand基础模型；并对改进后的Eye‑to‑hand模型进行机器人运动误差补偿；(2)基于垂直分量修正的Eye‑to‑hand模型求解：根据各相机获取的机器人多次运动的标定数据，基于并联机器人中标定板和末端夹持机构的垂直约束对手眼标定位姿参数中的垂直分量进行修正，实现对具有旋转运动约束的四自由度4‑R(2‑SS)并联机器人的手眼标定中所有位姿和运动误差的准确求取；(3)基于Eye‑to‑hand模型非平凡解约束的4‑R(2‑SS)并联机器人标定运动规划：基于末端夹持机构标定运动间的位姿关系，构建Eye‑to‑hand模型的非平凡解约束，用于剔除标定运动中的无效位姿，以规划并联机器人末端夹持机构的手眼标定运动，实现高精度高效率的四自由度4‑R(2‑SS)并联机器人在线手眼标定；(4)基于立体视觉和4‑R(2‑SS)并联机器人的抓取位姿计算：采用基于手眼标定获取的机器人运动误差构建具有误差补偿的并联机器人抓取模型，同时，基于立体视觉模型计算相机坐标系下对象的最优抓取位姿，基于并联机器人运动学方程计算末端夹持机构在并联机器人基础坐标系下的当前位姿，并结合抓取模型和在线手眼标定得到的相机基础坐标系在并联机器人基础坐标系下的位姿，计算末端夹持机构当前位姿与最优抓取位姿之间的转换矩阵，实现基于立体视觉和4‑R(2‑SS)并联机器人的末端夹持机构的抓取位姿计算。