基于視覺引導(dǎo)的機器人軌跡規(guī)劃算法研究

摘要：針對視覺引導(dǎo)下的工件動態(tài)跟蹤系統(tǒng)，建立一種機器人軌跡規(guī)劃算法。通過視覺定位工件，然后將工件的相機坐標系轉(zhuǎn)換成機器人坐標系，根據(jù)工件移動速度和抓取點位置，插補出機器人夾持器的運動軌跡。

關(guān)鍵詞：視覺引導(dǎo);圖像處理;機器人;軌跡規(guī)劃

0 引言

機器人對運動目標的跟蹤在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，而傳統(tǒng)的示教方式顯然不適應(yīng)目標路徑動態(tài)變化的情形[1-2]。目前，機器視覺是實現(xiàn)機器人對動態(tài)目標智能化跟蹤的關(guān)鍵[3-5]，研究視覺引導(dǎo)下的機器人軌跡規(guī)劃算法具有重要意義。

1動態(tài)跟蹤系統(tǒng)

動態(tài)跟蹤系統(tǒng)包括一個工業(yè)相機、一個裝有數(shù)據(jù)采集卡和運動控制卡的工控機和一套工業(yè)機器人。工業(yè)相機拍的每一幀圖像經(jīng)數(shù)據(jù)采集卡進入工控機，對圖像進行分析，識別出工件的位置信息，通過軌跡控制算法及運動補償，得到機器人運動控制數(shù)據(jù)，經(jīng)運動控制卡傳輸?shù)綑C器人控制器，完成對機器人本體的運動控制，實現(xiàn)對運動目標的動態(tài)跟蹤。

2 視覺信息處理

紅外對射傳感器檢測到工件到達工業(yè)相機的視野中心，發(fā)出脈沖，觸發(fā)照明系統(tǒng)和工業(yè)相機，數(shù)據(jù)采集卡將采集的一幀圖像傳到工控機控制軟件?？刂栖浖紫葘Σ杉膱D像進行二值化處理，見圖1。從紅外對射傳感器前面向左掃描找到非0值像素，確定工件右邊界;從工件右邊界開始自上往下掃描，找到非0值像素，確定上邊界;以此類推，找到工件的左邊界和下邊界;根據(jù)確定的邊界值，計算出工件中心位置，見圖2。

點擊并拖拽以移動點擊并拖拽以移動

工件中心的位置是相對工業(yè)相機視野中心的偏移量，單位是像素。換算成距離值的公式是：點擊并拖拽以移動，其中d表示偏移距離，p_off表示像素偏移量，r表示相機分辨率，L表示和分辨率對應(yīng)的視野實際長度。

由此獲得工件相對工業(yè)相機視野中心的坐標值點擊并拖拽以移動，實現(xiàn)工件的視覺定位。

3 機器人軌跡規(guī)劃

本文針對工業(yè)機器人平面抓取的應(yīng)用，提出一種基于視覺引導(dǎo)的機器人軌跡規(guī)劃算法。通過視覺定位工件，然后將工件的相機坐標系轉(zhuǎn)換成機器人坐標系，根據(jù)工件移動速度和抓取點位置，插補出機器人夾持器的運動軌跡，具體步驟如下：

（1）工件的視覺定位。通過視覺信息處理，獲取工件軌跡的起點值點擊并拖拽以移動。經(jīng)過t時間后，工件到達抓取點點擊并拖拽以移動。

（2）坐標變換。由于機器人夾持器的位置是通過機器人坐標系來描述的，所以必須把工件的相機坐標系轉(zhuǎn)換成機器人坐標系，才能實現(xiàn)機器人軌跡規(guī)劃。相機坐標系原點相對機器人坐標系的坐標是點擊并拖拽以移動，則點擊并拖拽以移動，則點擊并拖拽以移動。變換后得到機器人坐標系下的工件起點坐標點擊并拖拽以移動和抓取點坐標點擊并拖拽以移動。

（3）確定插值點。工件在機器人坐標系下由起始點A到夾持點B，夾持器則由C點到達B點?？紤]到夾持器在夾緊前有一個下落的動作，所以夾持器應(yīng)該在D點應(yīng)到達工件上方，并在下落的同時，同步運動到B點夾持位置。D點坐標由夾持器下落距離和下落速度決定，點擊并拖拽以移動，點擊并拖拽以移動，其中s1是工件速度s2是夾持器下落速度d夾持器下落距離。這樣通過機器人夾持器的起點C、抓取點B和插值點D，獲得機器人運動軌跡的擬合曲線，見圖3。

點擊并拖拽以移動

4 試驗結(jié)果與分析

本文以三菱公司的RV-4FL-1D-S11機器人、AirTAC公司的HFZ25氣動夾持器、OMRON公司的FQ2-S20100N智能相機、研華公司的IPC-6606工控機為基礎(chǔ)搭建了基于視覺引導(dǎo)的機器人試驗平臺。

通過在夾持點上方拍照并使用HALCON進行誤差分析，獲得了工件在不同的傳輸速度下，夾持器在x軸和y軸的軌跡偏差，見表1。

試驗數(shù)據(jù)證明，當(dāng)工件速度≤0.5m/s時，在視覺引導(dǎo)下，機器人夾持器的誤差不超過0.2mm，具有較高的定位精度，滿足一般氣動夾持的定位要求。

5 結(jié)束語

采用視覺圖像定位工件，插補出機器人夾持器的運動軌跡，實現(xiàn)了基于視覺引導(dǎo)的機器人軌跡規(guī)劃， 并取得了較高的定位精度。試驗證明本文提出的算法與試驗方案是可行的， 為進一步研究機器人軌跡的視覺引導(dǎo)具有一定的參考意義及實用價值。

參考文獻：

[1]李遠，農(nóng)秉茂.包裝搬運機器人運動軌跡優(yōu)化設(shè)計[J].包裝工程，2020，41（01）：123-127.

[2]郭亞奎，陳富林，湯永俊.碼垛機器人控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].機電一體化，2014，20（01）：55-58+77.

[3]錢厚亮，郁漢琪，徐晨，胥保春.六自由度工業(yè)機器人RV-2FL的應(yīng)用開發(fā)[J].機床與液壓，2018，46（15）：41-44.

[4]過志強，殷國亮，肖文皓，白瑞林.視覺引導(dǎo)的機器人關(guān)節(jié)空間動態(tài)軌跡規(guī)劃[J].自動化儀表，2015，36（03）：77-80.

[5]王捷，金明河，張國亮，胡海鷹，劉宏.視覺引導(dǎo)下機器人任意軌跡跟蹤試驗研究[J].機械與電子，2009（03）：3-6.

作者簡介：姜榮東（1967-），男，河北吳橋人，滄州師范學(xué)院機械與電氣工程學(xué)院實驗師，研究方向：機電一體化。

基金項目：滄州市重點研發(fā)計劃指導(dǎo)項目（183102002）