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    基于階梯形標(biāo)定物的線激光傳感器手眼標(biāo)定算法

    2022-04-08 13:29:04孫煒舒帥李汶霖劉乃銘苑河南劉權(quán)利

    孫煒 舒帥 李汶霖 劉乃銘 苑河南 劉權(quán)利

    摘要:本文設(shè)計(jì)了一種階梯形標(biāo)定物,這種標(biāo)定物的標(biāo)定點(diǎn)坐標(biāo)更容易獲取,只需線激光對準(zhǔn)一次標(biāo)定物上的標(biāo)記點(diǎn),與球形標(biāo)定法相比操作更加簡單;同時,在階梯型標(biāo)定物的基礎(chǔ)上,提出了一種線激光傳感器手眼標(biāo)定算法,該算法利用RASANC(隨機(jī)抽樣一致)算法對標(biāo)定點(diǎn)進(jìn)行擬合,并利用最小二乘法求解手眼標(biāo)定矩陣,這種標(biāo)定算法無需對標(biāo)定點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行修正.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,階梯形標(biāo)定法的精度和穩(wěn)定性均優(yōu)于球形標(biāo)定法,且該方法操作簡單,可以滿足自動化加工領(lǐng)域的大部分應(yīng)用.

    關(guān)鍵詞:手眼標(biāo)定;線激光傳感器;階梯形標(biāo)定物;RASANC算法

    中圖分類號:TN248

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    隨著工業(yè)自動化的普及,生產(chǎn)制造領(lǐng)域?qū)I(yè)機(jī)器人的需求與日俱增,機(jī)器人視覺系統(tǒng)是工業(yè)機(jī)器人的重要組成部分.在機(jī)器人視覺系統(tǒng)中,視覺傳感器有兩種安裝方式:非固定視點(diǎn)方式(eye-in-hand)和固定視點(diǎn)方式(eye-to-hand).非固定視點(diǎn)方式是將視覺傳感器固定在機(jī)器人的末端執(zhí)行器上,機(jī)器人運(yùn)動可帶動視覺傳感器多視角掃描被測對象;固定視點(diǎn)方式是將視覺傳感器與機(jī)器人分離,這種安裝方式通常會產(chǎn)生視覺死角.本文采用非固定式的安裝方法.在機(jī)器人的加工生產(chǎn)中,需要通過視覺傳感器獲取工件的準(zhǔn)確位置,以便進(jìn)行焊接、抓取、涂膠等作業(yè),這時就需要求解視覺傳感器坐標(biāo)系相對于機(jī)器人基坐標(biāo)系的齊次變換關(guān)系,上述過程稱之為機(jī)器人的手眼標(biāo)定.機(jī)器人的手眼標(biāo)定精度最終會影響整個系統(tǒng)的加工作業(yè)精度.

    Tsai和Lenz[1]提出了基于視覺傳感器的標(biāo)定板多視角成像方法,并根據(jù)約束關(guān)系建立AX=XB方程求解手眼關(guān)系矩陣,但該方法標(biāo)定精度較低,魯棒性弱;Horaud等人[2]提出了一種簡化版的手眼標(biāo)定算法,該算法主要優(yōu)點(diǎn)在未知數(shù)個數(shù)不變的前提下,同時解得手眼關(guān)系的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量,但該方法計(jì)算復(fù)雜度高,易受離群點(diǎn)影響.Liu[3]等人提出了一種精度高、魯棒性強(qiáng)的手眼標(biāo)定方法,該方法利用離群點(diǎn)檢測解決了數(shù)據(jù)預(yù)處理的問題,顯著提高了手眼標(biāo)定精度,但該方法迭代次數(shù)高,計(jì)算工作量大;Xie[4]等人提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)球面的手眼標(biāo)定方法,融合離群點(diǎn)檢測和微分計(jì)算提高了手眼標(biāo)定精度,但該方法操作復(fù)雜,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)龐大;蔡曉潔[5]等人用RASANC算法剔除原始數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn),取得了更穩(wěn)定的匹配結(jié)果,但其算法計(jì)算復(fù)雜度高;蘭浩[6]等人提出了一種基于球形標(biāo)定物的線掃描相機(jī)手眼標(biāo)定方法,但該方法操作復(fù)雜且極易出錯;王英男[7]等人提出了一種適用于線激光器的手眼標(biāo)定方法,但該方法需要多姿態(tài)掃描固定點(diǎn),計(jì)算工作量大;牛延平[8]深入研究了球形標(biāo)靶擬合及中心定位算法,但該算法的精度易受實(shí)驗(yàn)環(huán)境和設(shè)備的影響;Yang[9]等人提出了一種基于半球面的手眼標(biāo)定方法,但該方法需要根據(jù)視覺傳感器設(shè)定的坐標(biāo)系對標(biāo)定點(diǎn)的y值進(jìn)行判斷,標(biāo)定容易失敗;Hu[10]等人提出了利用單線激光模塊輔助攝像機(jī)標(biāo)定的算法,但該算法要求采集到的激光輪廓數(shù)據(jù)與機(jī)器人的姿態(tài)數(shù)據(jù)必須成非線性關(guān)系;Zeng[11]等人提出了一種分步式手眼標(biāo)定算法,該算法首先通過最小二乘法解得旋轉(zhuǎn)矩陣,再由旋轉(zhuǎn)矩陣求得平移向量,但該方法過程繁瑣且計(jì)算復(fù)雜;Liska等人[12]提出了一種二維激光輪廓掃描相機(jī)的手眼標(biāo)定方法,該方法利用迭代算法分步求解手眼關(guān)系矩陣,但未剔除離群點(diǎn)且迭代周期長.

    1線激光傳感器手眼標(biāo)定

    1.1球形標(biāo)定法原理

    目前,在線激光傳感器的手眼標(biāo)定算法中,基于球形標(biāo)定物的標(biāo)定算法應(yīng)用最為廣泛.該方法通過線激光傳感器掃描球形標(biāo)定物,以標(biāo)準(zhǔn)球的球心作為標(biāo)定點(diǎn),控制機(jī)器人帶動線激光傳感器多位姿掃描標(biāo)準(zhǔn)球,再根據(jù)球形標(biāo)定物的幾何特性[6]和勾股定理求取標(biāo)準(zhǔn)球球心在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo),計(jì)算流程如下:

    設(shè)標(biāo)準(zhǔn)球的球心P在機(jī)器人基坐標(biāo)下的坐標(biāo)為Pb(xb,yb,zb),在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為Ps(xs,ys,zs),Ps可通過式(1)轉(zhuǎn)換到Pb.

    式中:bT為機(jī)器人工具坐標(biāo)系相對于機(jī)器人基坐標(biāo)系的齊次變換矩陣,在對機(jī)器人進(jìn)行TCP標(biāo)定后,bTt可直接從機(jī)器人的示教器中讀出,是已知量;tT是線s激光傳感器坐標(biāo)系相對于機(jī)器人工具坐標(biāo)系的齊次變換矩陣,當(dāng)線激光傳感器安裝在機(jī)器人末端執(zhí)行器上后,tT是固定不變的.手眼標(biāo)定的本質(zhì)就是計(jì)算s齊次變換矩陣stT.設(shè)線激光在標(biāo)準(zhǔn)球上投射形成的激光圓的圓心在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為O(x0,y0,z0),標(biāo)準(zhǔn)球球心在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為Ps(xs,ys,zs),坐標(biāo)O與坐標(biāo)Ps的幾何關(guān)系如圖1所示.

    由圖1可知,激光圓的圓心坐標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)球的球心坐標(biāo)存在式(2)的關(guān)系:

    式中:R為標(biāo)準(zhǔn)球體的半徑,r為激光圓的半徑,ys的正負(fù)需要根據(jù)線激光傳感器設(shè)定的坐標(biāo)系方向來判斷.線激光傳感器多次掃描后可構(gòu)成點(diǎn)集Psi=(Ps1,Ps2,...,Psn),Pbi=(Pb1,Pb2,...,Pbn),i=1,2,3,...,n,n為線激光傳感器掃描的次數(shù).以掃描4次為例,將獲得的Pbi和Psi代入式(1)中,再運(yùn)用最小二乘法求解,便解得手眼標(biāo)定的齊次變換矩陣stT.

    在實(shí)際標(biāo)定過程中,基于球形標(biāo)定物的手眼標(biāo)定算法主要存在以下問題:首先,觸碰標(biāo)準(zhǔn)球可能會導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)球的位置發(fā)生改變,進(jìn)而導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)球的球心在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)發(fā)生變化;其次,某些末端執(zhí)行器(例如抓手)無法通過直接觸碰標(biāo)準(zhǔn)球表面的方式進(jìn)行手眼標(biāo)定,獲取標(biāo)準(zhǔn)球的球心坐標(biāo)變得更加困難;同時,基于球形標(biāo)定物的手眼標(biāo)定算法至少需要機(jī)器人4次以不同的姿態(tài)掃描標(biāo)準(zhǔn)球,且對于每次激光輪廓傳感器采集的數(shù)據(jù),都需要進(jìn)行圓分割和擬合,計(jì)算復(fù)雜度高,標(biāo)定過程復(fù)雜;同時,在獲取標(biāo)準(zhǔn)球球心在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值過程中,需要根據(jù)激光傳感器設(shè)定的坐標(biāo)系方向判斷y值的正負(fù),該過程容易出錯,且出錯后將導(dǎo)致標(biāo)定失敗;此外易受到噪聲等因素的影響,球形標(biāo)定法的標(biāo)定結(jié)果魯棒性較差,上述因素容易造成標(biāo)定精度不理想,標(biāo)定結(jié)果不穩(wěn)定.

    1.2改進(jìn)方法

    為解決基于球形標(biāo)定物的線激光傳感器標(biāo)定算法精度低且標(biāo)定過程繁瑣的問題,本文設(shè)計(jì)了一種階梯形標(biāo)定物,并基于階梯形標(biāo)定物提出了一種線激光傳感器標(biāo)定算法

    1.2.1標(biāo)定物設(shè)計(jì)

    針對基于球形標(biāo)定物的線激光傳感器標(biāo)定過程繁瑣的問題,本文設(shè)計(jì)了一種階梯型標(biāo)定物,階梯形標(biāo)定物的實(shí)物圖如圖2所示.

    該階梯形標(biāo)定物由正方體合金塊切得,其加工精度為a,長、寬、高分別為l、w、h,每層階梯的高度為b,且每級階梯上有兩個標(biāo)記點(diǎn).

    階梯型標(biāo)定物的三視圖如圖3所示,圖3(a)、圖3(b)、圖3(c)分別為該標(biāo)定物的正視圖、俯視圖、左視圖.俯視圖中每個階梯上有兩個標(biāo)記點(diǎn),標(biāo)記點(diǎn)將每層階梯的長度三等分,也可以被稱為三等分點(diǎn).

    1.2.2基于階梯形標(biāo)定物改進(jìn)的標(biāo)定算法

    本文提出的標(biāo)定算法分為如下幾步:1)獲取標(biāo)定點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Ps;2)獲取標(biāo)定點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Pb;3)利用Pb和Ps建立約束方程,通過最小二乘法求解手眼關(guān)系矩陣.

    本文提出的標(biāo)定算法流程如圖4所示.

    1)獲取標(biāo)定點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Ps

    本文選取階梯形標(biāo)定物的角點(diǎn)作為標(biāo)定點(diǎn),這些角點(diǎn)構(gòu)成實(shí)驗(yàn)標(biāo)定點(diǎn)集;為獲得標(biāo)定點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Ps,需要機(jī)器人帶動線激光傳感器運(yùn)動,并使線激光對齊階梯型標(biāo)定物上同側(cè)的每一個標(biāo)記點(diǎn),如圖5所示;再利用線激光傳感器掃描階梯形標(biāo)定物并獲取階梯的輪廓數(shù)據(jù),提取階梯輪廓數(shù)據(jù)的每個標(biāo)定點(diǎn)Psi(xsi,0,zsi),i=1,2,3,...,n,n為標(biāo)定點(diǎn)的總數(shù);本文使用前輪廓的角點(diǎn)作為標(biāo)定點(diǎn)集Pnew,如圖6所示.

    由于球形標(biāo)定法需要對球心坐標(biāo)的y值進(jìn)行修正,若未修正,則會導(dǎo)致手眼標(biāo)定精度較低.為解決這一問題,本文將線激光傳感器的掃描平面設(shè)置為XOZ平面,則標(biāo)定點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)可表示為(xs,0,zs),通過這種方法可以不需要對標(biāo)定點(diǎn)的y值進(jìn)行修正.

    獲取標(biāo)定點(diǎn)集Pnew的具體計(jì)算方法如下:(a)設(shè)階梯輪廓數(shù)據(jù)共有k個標(biāo)定點(diǎn),設(shè)第i個標(biāo)定點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為(xi,0,zi),i=1,2,3,...,k,k為輪廓數(shù)據(jù)中標(biāo)定點(diǎn)的總數(shù);對每一個點(diǎn)(xi,0,zi)做式(3)的運(yùn)算,求取di,式(3)中sinθ,cosθ計(jì)算方式分別如式(4)、式(5)所示:

    (b)取di值最大時對應(yīng)的點(diǎn),若大于設(shè)定的閾值,則判斷該點(diǎn)為角點(diǎn),并保存該點(diǎn),設(shè)該點(diǎn)的索引

    為l,則以點(diǎn)(xl,0,zl)為分界,將該輪廓分割為前后兩個子集合,繼續(xù)遞歸搜索前輪廓的角點(diǎn)直至檢測到所有角點(diǎn),這些角點(diǎn)構(gòu)成標(biāo)定點(diǎn)集Pnew;否則,判定該輪廓為直線,不存在角點(diǎn),結(jié)束標(biāo)定點(diǎn)搜索.

    (c)在獲得階梯形標(biāo)定物輪廓的標(biāo)定點(diǎn)集后,利用RASANC算法[13]對標(biāo)定點(diǎn)集Pnew進(jìn)行直線擬合,擬合得到的直線方程為ax+bz+c=0,并根據(jù)直線方程修正離群的標(biāo)定點(diǎn).具體方法如下:計(jì)算標(biāo)定點(diǎn)集P中每個點(diǎn)到擬合直線的距離d,若d大于用戶設(shè)置的閾值Δs,則認(rèn)為該點(diǎn)為離群點(diǎn),將該點(diǎn)的x坐標(biāo)代入擬合直線中,對該點(diǎn)進(jìn)行修正,用修正后的點(diǎn)替代離群點(diǎn);否則,不存在離群點(diǎn),無需對特征點(diǎn)進(jìn)行修正.

    經(jīng)過上述流程,可以得到標(biāo)定點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)P(x,0,z),i=1,2,3,...,n,n為P中標(biāo)定點(diǎn)的總數(shù).

    2)獲取標(biāo)定點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)P。

    為獲得工具坐標(biāo)系相對于機(jī)器人基坐標(biāo)系的齊次變換矩陣T,機(jī)器人需要進(jìn)行TCP標(biāo)定;本文使用的階梯形標(biāo)定物,其加工精度為a=0.1mm,長、寬、高分別為l=9cm、w=9cm、h=9cm,每級階梯的高度b=1cm;由于階梯形標(biāo)定物的尺寸已知且?guī)缀翁匦悦黠@,為更方便地獲取標(biāo)定點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)P,機(jī)器人以該階梯形標(biāo)定物標(biāo)定用戶坐標(biāo)系,如圖7所示.

    由圖7可知,本文以點(diǎn)o建立o-xyz用戶坐標(biāo)系,則根據(jù)標(biāo)定的尺寸獲取每個標(biāo)定點(diǎn)在用戶坐標(biāo)系的坐標(biāo)P=(x,y,z),i=1,2,3,...,n,n為標(biāo)定點(diǎn)總uiuiuiui數(shù),如點(diǎn)P(0,3,0).再通過P=bT?P可得該特征biuui點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Pbi=(xbi,ybi,zbi),i=

    1,2,3,...,n,n為標(biāo)定點(diǎn)總數(shù).其中用戶坐標(biāo)系相對于機(jī)器人基坐標(biāo)系的齊次變換矩陣ubT可直接從機(jī)器人的示教器中讀出,是已知量.

    3)求解手眼關(guān)系的齊次變換矩陣

    設(shè)階梯形標(biāo)定物上某一標(biāo)定點(diǎn)P在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為Ps(xs,0,zs),在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為Pb(xb,yb,zb),Ps通過式(6)轉(zhuǎn)換為Pb.

    式中:T為機(jī)器人工具坐標(biāo)系相對于機(jī)器人基坐標(biāo)系的齊次變換矩陣,機(jī)器人進(jìn)行TCP標(biāo)定后,T可直接從示教器中讀出,是已知量;T是線激光傳感器坐標(biāo)系相對于機(jī)器人工具坐標(biāo)系的齊次變換矩陣,即需要求解的手眼標(biāo)定矩陣將式(6)中的T展開為式(7):

    式中:R3x3為T的旋轉(zhuǎn)矩陣,t3×1為T的平移向量,共有12個未知量,即T11,T12,T13,T21,T22,T23,T31,T32,33,x,y,2.

    將式(6)展開為式(8):

    式中:btR為tbT的旋轉(zhuǎn)矩陣,btt為tbT的平移向量;機(jī)器人進(jìn)行TCP標(biāo)定后,bT中的數(shù)據(jù)全部為已知量.由式t(8)知,標(biāo)定點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系的坐標(biāo)為(x,0,z,不需要根據(jù)線激光傳感器設(shè)定的坐標(biāo)系對y坐標(biāo)值進(jìn)行修正,該方法巧妙地彌補(bǔ)了球形標(biāo)定法的不足,提高了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精度.

    式(8)左乘tbT的逆矩陣tbT-1,可得到(9):

    式(9)展開可得式(10):

    將式(10)展開可得式(11):

    根據(jù)式(11)可知,該方程組存在9個未知量,即r11,r13,r21,r23,r31,r33,x,y,z,而(Pb,Ps)構(gòu)成的一組點(diǎn)可以確定三個約束方程,則解出式(11)只需要三組點(diǎn);將式(11)轉(zhuǎn)化為式(12):

    若特征點(diǎn)集Pnew中存在n個點(diǎn),則將(Pbi,Psi)構(gòu)成的n組點(diǎn)代入式(12)可得式(13):

    式(13)中,當(dāng)n>3時,構(gòu)成的矩陣方程不再是方陣,不存在解析解,此時利用最小二乘法求解矩陣方程的近似解,將式(13)簡寫為式(14):

    通過式(15)可解得9個未知量,即r11,r13,r21,r23,r31,r33,x,y,z,剩下的未知量r12,r22,r32可通過向量叉乘計(jì)算得到,如式(16)所示:

    (r12,r22,r32)=(r11,r21,r31)×(r13,r23,r33)(16)

    至此,解得手眼矩陣tsT中全部的未知量,完成手眼標(biāo)定.

    本節(jié)設(shè)計(jì)了一種階梯形標(biāo)定物,并提出了一種線激光傳感器標(biāo)定算法,該算法只需掃描一次標(biāo)定物,提取階梯輪廓數(shù)據(jù)中的每個標(biāo)定點(diǎn),并利用RASANC算法對標(biāo)定點(diǎn)進(jìn)行直線擬合,修正離群點(diǎn);再通過用戶坐標(biāo)系獲取標(biāo)定點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo),最后利用最小二乘法解出手眼標(biāo)定矩陣.

    與球形標(biāo)定物相比,本文僅需掃描一次階梯形標(biāo)定物就可以快速計(jì)算出手眼標(biāo)定矩陣,且無需對線激光傳感器所得的輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域分割、圓形擬合等操作,計(jì)算量大幅度減少;同時,也不需要對標(biāo)定點(diǎn)的y坐標(biāo)額外計(jì)算,提高了標(biāo)定結(jié)果的精度.

    2實(shí)驗(yàn)與分析2.1實(shí)驗(yàn)條件

    本文實(shí)驗(yàn)平臺的硬件環(huán)境和軟件環(huán)境如表1所示.本文搭建的實(shí)驗(yàn)平臺如圖8所示.利用球形標(biāo)定法求解手眼標(biāo)定矩陣后,控制機(jī)器人帶動線激光傳感器多位置、多姿態(tài)掃描實(shí)驗(yàn)平臺上的任意點(diǎn),同時記錄該點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)P,在線real_base激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Ptest_sensor,則Preal_base,P構(gòu)成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)集;再利用階梯形標(biāo)定法求解手眼標(biāo)定矩陣,重復(fù)上述步驟.

    線激光傳感器固定在機(jī)器人末端執(zhí)行器上,按照上述實(shí)驗(yàn)步驟進(jìn)行標(biāo)定實(shí)驗(yàn),基于球形標(biāo)定物的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)如圖9所示,基于階梯形標(biāo)定物的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)如圖10所示.

    2.2精度分析

    在解得手眼標(biāo)定矩陣后,控制機(jī)器人帶動線激光傳感器掃描實(shí)驗(yàn)平臺上的多個任意點(diǎn),同時記錄每一個點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的實(shí)際坐標(biāo)Preal_base_i在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Ptest_sensor_i,i=1,2,3,...,n,n為選取的點(diǎn)總數(shù),(Preal_base_i,Ptest_sensor_i)構(gòu)成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)集;再結(jié)合已求得的手眼標(biāo)定矩陣,將傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Ptest_sensor_i代入式(6)計(jì)算該點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系的理論坐標(biāo)Ptest_base_i,并計(jì)算出每一組點(diǎn)的Ptest_base_i與Preal_base_i的差值,利用差值評測球形標(biāo)定法和階梯形標(biāo)定法的實(shí)驗(yàn)精度.

    表2左側(cè)為伯朗特機(jī)器人通過球形標(biāo)定法解得手眼矩陣后,選取實(shí)驗(yàn)平臺上任意5點(diǎn)作為實(shí)驗(yàn)點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并在實(shí)驗(yàn)過程中標(biāo)記選取的5個點(diǎn);表2右側(cè)為伯朗特機(jī)器人通過階梯形標(biāo)定法解得手眼標(biāo)定矩陣后,帶動線激光傳感器掃描上述5個標(biāo)記點(diǎn)作為實(shí)驗(yàn)點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果.

    由表3可知,球形標(biāo)定法的最大誤差幾乎是階梯形標(biāo)定法的兩倍,同時,球形標(biāo)定法的平均誤差穩(wěn)定在0.25mm左右,而階梯形標(biāo)定法的平均誤差穩(wěn)定在0.15mm左右,階梯形標(biāo)定法的精度優(yōu)于球形標(biāo)定法,且可以滿足工業(yè)生產(chǎn)要求.

    2.3穩(wěn)定性分析

    在解得手眼標(biāo)定矩陣后,控制機(jī)器人帶動線激光傳感器多位姿掃描實(shí)驗(yàn)平臺上任一固定點(diǎn)P,獲取該點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Ptest_sensor_i,i=1,2,3,...,n,n為掃描總次數(shù),再控制機(jī)器人末端執(zhí)行器觸碰該固定點(diǎn),并記錄點(diǎn)P在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的實(shí)際坐標(biāo)Preal_base,(Preal_base,Ptest_sensor_i)構(gòu)成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)集;再結(jié)合已求得的手眼標(biāo)定矩陣,將線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Ptest_sensor_i代入式(6)計(jì)算該點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系的理論坐標(biāo)Ptest_base_i,并計(jì)算出每一組點(diǎn)Ptest_base_i與Preal_base的差值;為了更直觀地評估標(biāo)定算法的穩(wěn)定性,本文利用差值的3倍標(biāo)準(zhǔn)差3δ評測球形標(biāo)定法和階梯形標(biāo)定法的穩(wěn)定性.3δ越小,說明穩(wěn)定性越強(qiáng),反之,說明穩(wěn)定性越差.本節(jié)對任一固定點(diǎn)P多位姿掃描5次分析穩(wěn)定性.

    伯朗特手眼標(biāo)定穩(wěn)定性分析如表4所示.

    表4左側(cè)為伯朗特機(jī)器人通過球形標(biāo)定法解得手眼標(biāo)定矩陣后,選取點(diǎn)作為實(shí)驗(yàn)固定點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明球形標(biāo)定法的單坐標(biāo)軸最大3倍標(biāo)準(zhǔn)差在0.424mm左右;表4右側(cè)為伯朗特機(jī)器人通過階梯形標(biāo)定法解得手眼標(biāo)定矩陣后,選取點(diǎn)P作為實(shí)驗(yàn)固定點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明階梯形標(biāo)定法的單坐標(biāo)軸最大3倍標(biāo)準(zhǔn)差在0.15mm左右.階梯形標(biāo)定法的穩(wěn)定性優(yōu)于球形標(biāo)定法,足以滿足許多復(fù)雜的工業(yè)現(xiàn)場要求.

    2.4算法復(fù)雜度分析

    由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,本文的算法精度高于傳統(tǒng)的球形標(biāo)定法;此外對比球形標(biāo)定算法和本文算法的計(jì)算用時以表征算法的復(fù)雜度,用時少,說明算法復(fù)雜度低;反之,算法復(fù)雜度高.兩種算法的軟件實(shí)驗(yàn)流程分別如圖11和圖12所示.

    在同等情況下,對兩種算法各取5組點(diǎn)進(jìn)行5次0.25實(shí)驗(yàn),并計(jì)算5次實(shí)驗(yàn)的平均耗時Tˉ,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表5所示

    由表5可知,傳統(tǒng)的球形標(biāo)定法平均耗時在2.5s左右,而本文提出的算法平均耗時在0.474s左右,該方法顯著提高了算法速度,這對提高生產(chǎn)效率具有重大意義.

    2.5標(biāo)定點(diǎn)集Pnew數(shù)量分析

    從1.2.2節(jié)可知,本文提出的標(biāo)定算法求解手眼矩陣只需要3組點(diǎn),但精度一般較低;為保證測量精度和可靠性,本文采用數(shù)量不同n的組點(diǎn),分別利用最小二乘法解得手眼矩陣;在解得手眼矩陣后,再進(jìn)行精度分析和穩(wěn)定性分析,尋找最優(yōu)的組點(diǎn)數(shù)量,如圖13所示.

    由圖13和圖14可知,組點(diǎn)數(shù)量n=4或5時,其精度大小和穩(wěn)定性基本為一恒值;當(dāng)n>5時,實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精度和穩(wěn)定性基本不變,但這樣會增加實(shí)操的復(fù)雜性;若無特殊需求,n=4或5即可滿足實(shí)際工程需要,且性能較好.

    3結(jié)論

    針對基于球形標(biāo)定物的手眼標(biāo)定算法計(jì)算復(fù)雜度高,標(biāo)定點(diǎn)坐標(biāo)難以獲取且極易出錯的問題,本文設(shè)計(jì)了一種階梯形標(biāo)定物,并基于階梯形標(biāo)定物提出了一種手眼標(biāo)定算法,該算法只需要線激光傳感器掃描一次標(biāo)定物即可獲取標(biāo)定點(diǎn)在線激光傳感器坐標(biāo)系下的坐標(biāo),并使用RANSAC算法擬合標(biāo)定點(diǎn),再根據(jù)這些標(biāo)定點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)構(gòu)建手眼方程.階梯形標(biāo)定方法求解過程簡單,便于實(shí)際應(yīng)用.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,階梯形標(biāo)定物的精度和穩(wěn)定性均優(yōu)于球形標(biāo)定法,階梯形標(biāo)定法的標(biāo)定精度在0.1mm左右,可以滿足工業(yè)上的大部分應(yīng)用.

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