[发明专利]基于光学运动跟踪的服务机器人自动标定与检测系统有效
申请号: | 201611048827.5 | 申请日: | 2016-11-24 |
公开(公告)号: | CN108107882B | 公开(公告)日: | 2021-07-06 |
发明(设计)人: | 陈赢峰;吴锋;陈小平 | 申请(专利权)人: | 中国科学技术大学 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人: | 郑立明;郑哲 |
地址: | 230026 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 光学 运动 跟踪 服务 机器人 自动 标定 检测 系统 | ||
本发明公开了一种基于光学运动跟踪的服务机器人自动标定与检测系统,实现了机器人自动标定与检测,利用该系统可以减少服务机器人标定和检测过程中的人工参与,提高效率。该系统具有非常好的通用性,对于不同的机器人,只需要输入对应的参数模型和设定的标定动作就可以方便的使用该系统。
技术领域
本发明涉及服务机器人的自动标定与检测领域,尤其涉及一种基于光学运动跟踪的服务机器人自动标定与检测系统。
背景技术
调整机器人运动学或动力学参数的过程通常叫做机器人标定。由于机器人零件的加工、装配过程中产生的误差或使用过程中造成的磨损,使得机器人模型参数的实际值和名义值之间存在差异,而模型误差的存在会导致后续行为决策和运动控制的误差。所以通常在机器人出厂或者工作之前,都会对机器人进行一定程度的检测和标定以提高控制精度,保证机器人的正常运行。
目前的标定方法主要包括外部标定和自标定两种。自标定主要利用机器人自身冗余的传感器信息来建立模型参数之间的限制关系,进而对参数进行求解和优化。这种方法的优势是不需要增加外部测量设备,但受限于自身传感器信息的误差和局部性,通常标定结果的精度有限。外部标定法利用外部测量设备得到待标定装置的实际测量值,同时利用参数模型来计算预期值,通过比较最小化测量值和预期值之间的误差,从而求解得到模型参数的实际值。外部设备能够获得误差很小的全局信息,因此外部标定法的结果比较精确。但由于外部测量工具的不同,相应的标定过程也不一样。而且已有的外部标定方法经常需要手动测量参数或人工干预标定流程,无法自动完成机器人的检测和标定,因此效率较低。
此外,实际运行中的机器人系统由于机械磨损或者外力作用,自身的结构会不断发生变化,造成机器人性能的下降。所以需要定期对机器人系统做性能检测和参数重标定。性能检测可以监控系统的性能变化,并以此为依据不断的对机器人系统的参数进行重新标定和校准,使其能够适应系统机构的变化。同时性能检测的结果提供了对机器人系统的诊断依据,能够发现系统设计中的缺陷或有瑕疵的零部件,从而保证机器人系统的实际性能能够满足设计的需求。
服务机器人作为机器人的一大类别,其设计目的和应用场合虽然不同于传统的工业机器人,但是服务机器人本身仍是一套极其复杂的电子机械机构。一台典型的服务机器人通常都具备感知、决策、控制、运动、操作等模块。这些模块的正常运行和协同工作都依赖众多的系统参数。而这些系统参数需要通过检测和标定过程来获得。
同时服务机器人的应用和普及又具有一些自身的特点:(1)需求数量巨大:随着劳动力成本的增加,社会对服务机器人的需求将不断提高,服务机器人的数量可能会出现爆炸式增长,而目前与之相对应的服务机器人生成制造过程中的检测和标定环节的效率普遍较低,无法满足服务机器人的巨大应用需求。(2)价格成本低:由于普通大众对服务机器人成本的承受能力有限,所以零件的加工和装配通常无法采用昂贵的高精度工艺,因此更加依赖生产后期的参数标定和性能检测来校正和调准。服务机器人的这些应用特点增加了在其生产制造及使用过程中对自动化程度高、通用性好的标定检测系统的需求。
然而,传统的标定和检测系统要求相关人员具备丰富的背景知识和经验,并且操作繁琐,严重依赖于人工参与,因此不能满足大批量的服务机器人生产制造。
发明内容
本发明的目的是提供基于光学运动跟踪的服务机器人自动标定与检测系统,实现服务机器人标定与检测的自动化,从而提高效率。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种基于光学运动跟踪的服务机器人自动标定与检测系统,包括:
光学运动跟踪系统MCS,其作为外部测量工具,能够对待标定服务机器人进行位姿跟踪,所测量到的数据作为外部测量数据传输给标定服务器;
待标定服务机器人,用于按照预定方式运行,并通过内部传感器记录相关数据,所记录的数据作为内部测量数据传输给标定服务器;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学技术大学,未经中国科学技术大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201611048827.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。