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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种基于双目视觉的工业机器人靶球定位方法，包括：1、基于双目视觉测量多组关节角对应的机器人靶球位置，建立运动学模型和靶球定位模型，辨识运动学参数；2、建立动力学模型，辨识摩擦参数和惯性参数；3、将运动学关节角带入动力学模型，得到各关节的外力和外力矩，辨识柔度参数，并根据机器人关节轴向与连杆方向的关系对柔度参数进行数量简化；4、基于运动学参数和柔度参数，建立基于双目视觉的工业机器人靶球定位模型。本发明无需末端放置力学传感器，只需将关节方向与连杆方向之间的关系进行分类即可建立工业机器人的关节静柔度参数，从而能高精度准确估计工业机器人靶球位置。

主权项：1.一种基于双目视觉的工业机器人靶球定位方法，是应用于由工业机器人、相机测量装置和靶球7所组成的定位场景中，所述工业机器人有六个旋转自由度，分别为第一关节1、第二关节2、第三关节3、第四关节4、第五关节5、第六关节6；所述相机测量装置设置在所述工业机器人的上方区域，所述相机测量装置包括：左相机9和右相机10；所述靶球7设置工业机器人的末端，且所述靶球7的表面贴有多个编码特征图案；其特征在于，所述工业机器人靶球定位方法包括如下步骤：步骤1、在相机测量装置的测量范围内，建立工业机器人基坐标系O0、靶球坐标系O7、左相机坐标系OCL、右相机坐标系OCR；其中，左相机坐标系OCL与世界坐标系重合；将工业机器人中六个轴的关节坐标系依次定义为第一关节坐标系O1、第二关节坐标系O2、第三关节坐标系O3、第四关节坐标系O4、第五关节坐标系O5、第六关节坐标系O6，将靶球坐标系O7作为第七关节坐标系；定义工业机器人位形的序号为j，并初始化j＝0；从工业机器人的内部传感器中获取第j位形的第i关节的关节角为将工业机器人的初始位置作为第0位形，则工业机器人在第0位形的第i关节的关节角为从而计算得到工业机器人在第j位形的第i关节的关节转角步骤2、基于MDH法，利用式1建立工业机器人在第j位形的第i-1关节坐标系Oi-1和第i关节坐标系Oi之间的位姿关系Tii-1,j，i∈[1,6]； 式1中，表示i∈[1,6]时，按照右手定则绕着第i-1关节坐标系Oi-1的X方向，将第i-1关节坐标系Oi-1旋转角度αi-1时的动作；表示i∈[1,6]时，沿着执行后的坐标系的X方向，将执行后的坐标系移动长度ai时的动作；表示i∈[1,6]时，工业机器人在第j位形下，按照右手定则绕着执行后的坐标系的Z方向，将执行后的坐标系旋转第j位形的角度时的动作；表示i∈[1,2,4,5,6]时，沿着执行后的坐标系的Z方向，将执行后的坐标系移动长度di时的动作；表示i∈[3]时，按照右手定则绕着执行后的坐标系的方向Yi，将执行后的坐标系旋转角度βi时的动作；当i＝1时，T10,j代表工业机器人在第j位形的基坐标系O0到第一关节坐标系O1之间的位姿关系；α0,a0,θ10,d1是T10,j中待估计的4个运动学参数；当i＝2时，代表工业机器人在第j位形的第一关节坐标系O1到第二关节坐标系O2之间的位姿关系；α1,a1,θ20,d2是中待估计的4个运动学参数；当i＝3时，代表工业机器人在第j位形的第二关节坐标系O2到第三关节坐标系O3之间的位姿关系；α2,a2,θ30,β3是中的待估计的4个运动学参数；当i＝4时，代表工业机器人在第j位形的第三关节坐标系O3到第四关节坐标系O4之间的位姿关系；α3,a3,θ40,d4是中的待估计的4个运动学参数；当i＝5时，代表工业机器人在第j位形的第四关节坐标系O4到第五关节坐标系O5之间的位姿关系；α4,a4,θ50,d5是中的待估计的4个运动学参数；当i＝6时，代表工业机器人在第j位形的第五关节坐标系O5到第六关节坐标系O6之间的位姿关系；α5,a5,θ60,d6是中的待估计的4个运动学参数；定义待辨识的运动学参数ρ1：ρ1＝{α0,a0,θ10,d1,α1,a1,θ20,d2,α2,a2,θ30,β3,α3,a3,θ40,d4,α4,a4,θ50,d5,α5,a5,θ60,d6}；建立靶球坐标系O7相对基坐标系O0的位姿关系其中，代表第六关节坐标系O6到第七关节坐标系O7之间的位姿关系；计算靶球7的球心坐标其中，表示基坐标系O0到靶球坐标系O7之间的位姿关系矩阵中的第1行第4列，表示基坐标系O0到靶球坐标系O7之间的位姿关系矩阵中的第2行第4列，表示基坐标系O0到靶球坐标系O7之间的位姿关系矩阵中的第1行第4列；步骤3、操作工业机器人，分别达到J组关节角位置，并利用左相机9和右相机10，在每组关节角位置各拍摄1张靶球7的图像，从而得到J对图像；其中，第j组关节角下，左相机9和右相机10所拍摄的图像记为第j对图像；j∈[1,J]；利用图像处理特征提取算法对第j对图像进行处理，得到第j对图像中靶球7表面的各个编码特征图案的码值和每个图案的中心坐标值；对第j对图像中上相同码值的编码特征图案进行匹配，得到匹配后的编码特征图案的三维坐标值；将第j对图像中匹配后的编码特征图案的三维坐标值拟合成一个球体，从而得到第j组关节角下靶球7的观测球心坐标；利用J组关节角下靶球7的观测球心坐标和J组关节角下靶球7的球心坐标，构造靶球7的球心坐标误差函数；从而利用DOGLEG优化算法对靶球7的球心坐标误差函数进行求解，得到辨识后的运动学参数ρ1；步骤4、利用式2-式10所示的Newton-Euler法，建立所述工业机器人动力学模型，从而计算第i关节的力矩τi，i∈[1,6]；利用式2得到连杆i+1相对于坐标系Oi+1的角速度ωi+1： 式2中，为相邻关节坐标系传递矩阵Tii-1中的旋转矩阵，为第i+1关节角速度，zi+1＝[0,0,1]'；利用式3得到连杆i+1相对于坐标系Oi+1的角加速度 式3中，为第i+1关节角加速度；利用式4得到坐标系Oi+1的原点相对于坐标系Oi+1的线加速度 式4中，表示在第i关节坐标系下第i关节坐标系的原点到第i+1关节坐标系的原点的向量；利用式5得到连杆i+1质心处相对于坐标系Oi+1的线加速度 式5中，为第i+1连杆重心位置在第i+1关节坐标系中的向量；利用式6得到连杆i+1质心处的惯性力 利用式7得到连杆i+1质心处的惯性力矩表示为； 式7中，Ii+1为第i+1连杆重心位置处的惯性矩阵；利用式8得到第i关节所受外力fi： 利用式9得到第i关节所受的外力矩ni： 利用式10所示的Stribeck摩擦模型来表示第i关节的摩擦力矩τif； 式10中，fic表示第i关节的库伦摩擦系数；fiv表示第i关节的黏性摩擦系数；fis表示第i关节的静摩擦系数；vis表示第i关节的Stribeck速度系数；ζi表示第i关节的Stribeck曲线衰减系数；fip表示第i关节的摩擦偏置参数；i∈[1,6]；表示第i关节的角速度；利用式11计算第i关节的力矩τi；τi＝ni'·zi+τif11式11中，[]'表示矩阵转置；ni'·zi表示ni在第i关节坐标系中Z方向上的投影；定义待辨识的惯性参数ρ2＝{Iixx,Iixy,Iixz,Iiyy,Iiyz,Iizz,mi,ricx,ricy,ricz|i∈[1,6]}，其中，Iixx,Iiyy,Iizz表示第i连杆的惯性矩阵Ii中3个惯量矩，Iixy,Iixz,Iiyz表示第i连杆的惯性矩阵Ii中3个惯量积，mi表示第i连杆的质量，ricx,ricy,ricz表示第i连杆在X、Y、Z方向上的质心；定义待辨识的摩擦参数ρ3＝{fic,fiv,fis,vis,ζi,fip|i∈[1,6]}；步骤5、定义一号轨迹，并操作工业机器人按所述一号轨迹进行运动，得到一号轨迹数据，从而用于辨识摩擦参数ρ3；步骤6、定义二号轨迹，并操作工业机器人按所述二号轨迹进行运动，得到二号轨迹数据，从而用于辨识惯性参数ρ2；步骤7、利用式13建立所述工业机器人柔度模型； 式13中，当k＝1,2,3时，fk,i分别代表第i关节在X、Y、Z方向上的外力；当k＝4,5,6时，fk,i分别代表第i关节在X、Y、Z方向上的外力矩；当m＝1,2,3时，em,k,i分别代表第i关节的外力或外力矩fk,i在X、Y、Z方向上引起的移动量误差；当m＝4,5,6时，em,k,i分别代表第i关节的外力或外力矩fk,i在X、Y、Z方向上引起的转动量误差；Km,k,i代表第i连杆第k方向外力或外力矩fk,i在第m方向上的柔度系数；利用式14建立考虑柔度系数Km,k,i后的工业机器人运动学模型； 式14中，表示i∈[1,6]时，沿着执行后的坐标系的Y方向，将执行后的坐标系移动长度e2,k,i时的动作；步骤8、按照如下三种情况对柔度系数{Km,k,i|m∈[1,6],k∈[1,6],i∈[1,6]}进行数量简化；第一种情况，当第i连杆方向为Z向时，第i关节坐标系的X向与Y向对称，变形量em,k,i中X向的柔度系数与Y向的柔度系数互相耦合；并利用式15得到简化后的6个变形量e1,k,i、e2,k,i、e3,k,i、e4,k,i、e5,k,i、e6,k,i； 第二种情况，当第i连杆方向为X向时，第i关节坐标系的Y向与Z向对称，变形量em,k,i中Y向的柔度系数与Z向的柔度系数互相耦合；并利用式16得到简化后的6个变形量e1,k,i、e2,k,i、e3,k,i、e4,k,i、e5,k,i、e6,k,i； 第三种情况，第i连杆不被视为材料力学中的悬臂梁结构时，只考虑Z向柔度系数；并得到简化后的1个变形量e6,k,i＝f6,i·K6,6,i；定义包含简化数量后的待辨识的柔度参数ρ4＝{Km,k,i|m∈[1,6],k∈[1,6],i∈[1,6]}，；步骤9、令步骤3中的J组关节角对应的角速度和角加速度为0；将J组关节角、角速度、角加速度带入步骤4中的式2-式11中，计算第i关节的外力和外力矩{fk,i|k∈[1,6],i∈[1,6]}；利用J组关节角下靶球7的观测球心坐标和考虑柔度系数后的J组关节角下靶球7的球心坐标，构造考虑柔度后的靶球7的球心坐标误差函数；从而利用DOGLEG优化算法对考虑柔度后的靶球7的球心坐标误差函数进行求解，得到辨识后的柔度参数ρ4；步骤10、将辨识后的运动学参数ρ1和辨识后的柔度参数ρ4代入计算得到考虑柔度后的靶球7的球心坐标模型。

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