移動工業(yè)機器人單點多視角掛表位姿誤差檢測方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種移動工業(yè)機器人單點多視角掛表位姿誤差檢測方法，屬于智能設備技術領域。
【背景技術】
[0002]工業(yè)機器人有助于實現(xiàn)工業(yè)自動化，可以完成各種簡單而重復的任務，比如在抓放情況下，一般通過示教來確定各路徑點，然后讓機械手重復示教的路徑完成任務。但是，在機械手的抓放操作中存在一些外界干擾因素，尤其是對基座非固定的移動工業(yè)機器人(AGV或者RGV引導等)來說，會直接影響到抓放的精度，因此常常引入簡單實用的平面視覺定位來消除誤差?？紤]到成本和效率問題，現(xiàn)有技術中一般采用低端版本的相機來進行定位，相機的可調焦距和視角都很小，可采集的視覺范圍大大受限，如果通過提升拍攝距離來解決，會導致拍攝圖片的畸變，從而在模板匹配與比較的時候產(chǎn)生很大的誤差，因此是不可行的。
[0003]目前，現(xiàn)有技術中一般都采用單點定位，一方面可以降低對相機的要求，另一方面可以提高圖像的處理速度，而定位中往往只能確定位置誤差，對于姿態(tài)誤差基本沒有涉及。研宄發(fā)現(xiàn)，姿態(tài)誤差也在很大程度上影響抓放的精度，尤其是在同時抓放多個工件的時候，姿態(tài)誤差可能會導致邊緣工件在抓放的時候產(chǎn)生很大的位置誤差，嚴重影響機械手抓放的精度，有可能造成工業(yè)事故。鑒于此，迫切需要一種能夠對位置和姿態(tài)誤差進行檢測的裝置和方法。

【發(fā)明內容】

[0004]為解決現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種移動工業(yè)機器人單點多視角掛表位姿誤差檢測方法。
[0005]為了實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明采用如下的技術方案:
[0006]移動工業(yè)機器人單點多視角掛表位姿誤差檢測方法，包括如下步驟:
[0007]S1、根據(jù)示教拍攝包含一個特征點的模板圖片，保存在存儲器中；
[0008]S2、驅動移動工業(yè)機器人的末端執(zhí)行器到達示教目標點所在位置，相機拍攝一張包含步驟Si所述的特征點的圖片，通過與模板圖片匹配比較，得到位置初步誤差；即，圖片一旦匹配成功，便可根據(jù)像素點數(shù)和實際中對應的距離確定特征點的實際誤差值，得到位置初步誤差。
[0009]S3、末端執(zhí)行器在X軸、Y軸或Z軸中的至少一個方向上發(fā)生位移，相機再次拍攝一張包含步驟SI所述的特征點的圖片，與步驟S2拍攝的圖片匹配比較，得出兩個圖片中特征點的相對位置變化，確定姿態(tài)角誤差。即:在該步驟S3的匹配比較中，首先知道兩個特征點的實際相對移動距離，再根據(jù)圖片比較得出相應的像素點數(shù)，便可確定每兩個像素點之間對應的實際距離，最后便可進一步求得姿態(tài)誤差所需要的參數(shù)，確定位置誤差和姿態(tài)角誤差。當然，位置誤差也可以在步驟S3中確定，方法同上，這取決于實際應用時對于實時性和處理效率的要求。
[0010]在本發(fā)明中，平面視覺定位取末端執(zhí)行器的三個自由度，即確定位置的X軸、Y軸方向的移動自由度，以及確定姿態(tài)的繞著Z軸轉動的旋轉自由度，在實際定位中應用起來簡單而且符合實際情況。
[0011]作為本發(fā)明的一個替代方案，步驟S3由下面的步驟S4替代:末端執(zhí)行器在X軸、Y軸或Z軸中的至少一個方向上發(fā)生多次位移，同時相機拍攝多張圖片，然后求取均值或中值，得到位置誤差和姿態(tài)角誤差，這是很容易理解得到的擴充方案。
[0012]具體地，前述移動工業(yè)機器人由AGV或者RGV引導，這是現(xiàn)有技術中常用的兩種移動工業(yè)機器人的方式。
[0013]作為一種優(yōu)選，前述末端執(zhí)行器安裝于移動工業(yè)機器人的法蘭盤上，相機安裝于移動工業(yè)機器人的末端，這樣的結構能夠實時采集變化環(huán)境中的圖片。
[0014]末端執(zhí)行器的X軸、Y軸或Z軸移動可以工具坐標系下，也可以在笛卡爾坐標系下或者關節(jié)坐標系下。優(yōu)選為工具坐標系下，方便機械手的示教，尤其適用于工作臺是斜面的情況。
[0015]本發(fā)明的有益之處在于:本發(fā)明的移動工業(yè)機器人單點多視角掛表位置和姿態(tài)誤差的檢測方法，首先通過一個特征點拍照初步確定末端執(zhí)行器在工具坐標系下與示教目標點的位置誤差，再讓末端執(zhí)行器在工具坐標系下沿著坐標軸方向移動一定的距離，再進行拍照，并與上一次拍照的圖片進行模板匹配比較，確定特征點的相對誤差，從而最終確定末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)誤差。該方法主要是通過算法來確定移動工業(yè)機器人平面視覺定位中末端的位姿誤差，僅僅通過簡單的一個特征點即可確定，不僅可以解決實際應用中條件受限的問題(如相機視角和焦距、成本等)，也可以在一定程度上提高圖像處理的效率和速度(單點處理)，解決工業(yè)中圖像處理的實時性問題。
【附圖說明】
[0016]圖1是RGV引導的移動工業(yè)機器人的結構示意圖；
[0017]圖2是圖1中的末端執(zhí)行器與相機的結構示意圖；
[0018]圖3是一用于放置電表的斜面工作臺的結構示意圖；
[0019]圖4是本發(fā)明的檢測方法中單點多視角定位的原理示意圖；
[0020]圖5是姿態(tài)角誤差的求解原理圖。
[0021]圖中附圖標記的含義:1、移動工業(yè)機器人，2、RGV，3、末端執(zhí)行器，4、相機，5、斜面工作臺，6、電表。
【具體實施方式】
[0022]以下結合附圖和具體實施例對本發(fā)明作具體的介紹。
[0023]如圖1所示，移動工業(yè)機器人I通過AGV或RGV2引導，通過示教的方式來實現(xiàn)抓放操作的編程，由于機器人基座是非固定的，因而容易被外界干擾，導致末端執(zhí)行器3到達的位置并不恰好是示教的位置，影響抓放精度。本發(fā)明通過單點多視角的方式來確定位置誤差和姿態(tài)角誤差，從而最大程度低補償由移動平臺或者外界其他不確定因素帶來的位姿誤差。如圖2所示，末端執(zhí)行器3安裝于移動工業(yè)機器人I的法蘭盤上，相機4安裝于移動工業(yè)機器人I的末端，這樣的結構能夠實時采集變化環(huán)境中的圖片。
[0024]圖3所示的是一個斜面工作臺5組成的立柜，工作臺上排布有電表6，這是為了結合本發(fā)明的實際應用進行說明而提供的具體實施場景。
[0025]參見圖4和圖5，本發(fā)明的移動工業(yè)機器人I單點多視角掛表位姿誤差檢測方法，包括如下步驟:
[0026]S1、根據(jù)示教拍攝包含一個特征點的模板圖片，保存在存儲器中；
[0027]S2、驅動移動工業(yè)機器人I的末端執(zhí)行器3到達示教目標點所在位置，相機4拍攝一張包含步驟Si所述的特征點的圖片，通過與模板圖片匹配比較，得到位置初步誤差；即，圖片一旦匹配成功，便可根據(jù)像素點數(shù)和實際中對應的距離確定特征點的實際誤差值，得到位置初步誤差。
[0028]S3、末端執(zhí)行器3在X軸、Y軸或Z軸中的至少一個方向上發(fā)生位移，相機4再次拍攝一張包含步驟SI所述的特征點的圖片，與步驟S2拍攝的圖片匹配比較，得出兩個圖片中特征點的相對位置變化，確定姿態(tài)角誤差。即:在該步驟S3的匹配比較中，首先知道兩個特征點的實際相對移動距離，再根據(jù)圖片比較得出相應的像素點數(shù)，便可確定每兩個像素點之間對應的實際距離，最后便可進一步求得姿態(tài)誤差所需要的參數(shù)，確定位置