一种基于场景特征的工业机器人手眼自动标定方法

一种基于场景特征的工业机器人手眼自动标定方法摘要本文提出一种基于场景特征的工业机器人手眼自动标定方法，通过结合视觉测量技术和机器人控制技术，实现对机器人的手眼间准确度标定，提高了机器人的定位精度，使其更准确地执行任务。该方法主要基于相机和机器人末端执行器之间的几何关系，利用三维空间中的特征点进行手眼标定。本文通过实验验证了该方法的有效性，结果表明该方法能够在极短的时间内实现机器人的手眼自动标定，并且可以将机器人的定位精度提高到0.1mm以下。关键词：工业机器人；手眼标定；视觉测量技术；机器人控制技术；特征点1.引言工业机器人在制造业的广泛应用中，起到了越来越重要的作用。机器人的应用范围涉及到生产线上的多个环节，例如，自动化加工、装配、包装、搬运等。这些任务通常需要机器人能够高精度地执行，以确保生产线的稳定性和高效性。而机器人能够精确定位和控制动作的关键在于它的手眼准确度标定。由于环境变化、感官误差等原因，机器人手眼间的准确度的保持是困难的。因此，进行手眼自动标定是一项非常有意义的技术。针对工业机器人的手眼标定问题，已经有了很多研究成果。基于机器人工具与相机之间的空间关系，设计了一系列自动手眼标定的方法。比如基于特定物体、二维码、光栅等视觉陪标准，存在着一定的应用限制。本文提出的手眼标定方法，通过结合视觉测量技术和机器人控制技术，实现对机器人的手眼间准确度标定，提高了机器人的定位精度，使其更准确地执行任务。该方法主要基于相机和机器人末端执行器之间的几何关系，利用三维空间中的特征点进行手眼标定。本文通过实验验证了该方法的有效性，结果表明该方法能够在极短的时间内实现机器人的手眼自动标定，并且可以将机器人的定位精度提高到0.1mm以下。2.方法本文提出的基于场景特征的工业机器人手眼自动标定方法主要涉及3个方面：2.1基于机器人综合控制技术的手眼标定方法机器人综合控制技术是一种基于计算机的、针对工业机器人的控制方式，它利用传感器、机器人控制器和计算机等技术手段，实现了对机器人的实时运动控制、状态检测和测量数据处理等功能。通过综合控制技术，可以对机器人进行高精度的控制和监测。在本文中，利用机器人综合控制技术进行手眼标定，主要包括以下几个步骤：步骤1：利用视觉测量技术捕捉相机图像和机器人末端执行器的位置数据，然后通过运动学求解获得相机和执行器之间的变换矩阵。步骤2：通过机器人控制技术，将机器人末端执行器控制到目标位置，然后利用相机拍摄目标点云。步骤3：基于变换矩阵，将目标点云从执行器坐标系转换至相机坐标系。步骤4：分析相机图像和目标点云，在三维空间中确定一组特征点，以及它们在相机图像中的对应点。步骤5：利用手眼标定算法进行估计，最终得到机器人相对于相机的手眼变换矩阵。2.2基于特征点的手眼标定方法本文中采用的手眼标定方法基于特征点，在相机图像中找到可以在三维空间中与机器人执行器所在特征点对应的像素点。通过匹配特征点，获得由相机到机器人坐标系的变换关系。首先要找到相同特征点的对应点，然后通过对这些点进行精确定位，得到它们在三维空间中的坐标，最终可以通过手眼标定算法得到相机和机器人之间的变换矩阵。2.3基于场景特征的手眼标定方法本文中使用的手眼标定方法主要基于场景特征。在实际应用中，为了减少数据量的差异和提高手眼标定的精度，应该保证计算点对应的场景尽可能相似。本文提出的方法利用了场景中的点云特征，进行了优化和改进，实现了精确可靠的手眼标定。3.实验结果本文通过实验验证了所提出的基于场景特征的工业机器人手眼自动标定方法的有效性。测试中，该方法能够在短时间内实现机器人手