[发明专利]一种基于视觉的串联机器人运动学参数标定方法

权利要求书

1.一种基于视觉的串联机器人运动学参数标定方法，其特征在于：步骤如下：

步骤一：将相机光轴作为虚拟直线约束，建立基于直线约束的运动学误差模型；

(1)基于改进的DH方法建立串联机器人的运动学模型，得到机器人基坐标到末端执行器的变换矩阵；

(2)建立串联机器人的运动学误差模型，得到末端位姿误差向量与运动学参数误差向量间的线性关系，其中ΔP_e和ΔR_e分别表示机器人末端微小的平移和旋转误差；

(3)以相机光轴作为虚拟直线约束，建立基于虚拟直线约束的误差模型，得到对齐误差矩阵E与运动学参数误差向量之间的关系；

步骤二：在机器人末端固定的标定板上选择一个固定点作为特征点，使用基于图像的视觉控制方法控制机械臂运动，使特征点到达相机的光轴上；

(1)机器人末端安装一块标定板，选择标定板上一个点位特征点，标定板完全位于相机的视野中；

(2)基于图像的视觉控制方法由图像特征外环和机器人控制内环组成，期望的图像特征为特征点到达相机的光轴上，根据期望图像特征与相机采集的当前的图像特征的偏差，通过末端位姿调整策略将图像坐标偏差转化为机器人末端的偏差

(3)根据机器人末端位姿偏差计算末端期望位姿，通过机器人控制内环控制机器人到达期望位姿；

步骤三：根据机器人的关节角数据，基于正运动学模型计算特征点的名义位置，计算位置对齐误差矩阵；

步骤四：通过迭代最小二乘算法估计运动学参数误差，根据名义的运动学参数计算实际的运动学参数，完成串联机器人的运动学参数标定。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的串联机器人运动学参数标定方法，其特征在于：步骤三所述的位置对齐误差矩阵计算具体为：

(1)特征点到达相机的光轴上后，记录此时机器人的关节角，基于正运动学模型计算机器人末端的名义位置

(2)控制机器人运动，使特征点依次到达光轴上多个位置，计算在每个位置处机器人末端的名义位置；

(3)选择多条光轴向量进行测量，特征点分别运动到每条光轴上的多个位置点，根据每个位置处机械臂末端的名义位置计算位置对齐误差矩阵E：

E^(i,j,k)＝[μ_k×](v^(j,k)-v^(i,k))

其中：p为每条光轴上的位置点数，q为光轴数，μ_k为光轴向量，v^(i,k)与v^(j,k)分别为点与到约束向量μ_k的距离。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉的串联机器人运动学参数标定方法，其特征在于：步骤四所述的运动学参数辨识具体为：

(1)根据光轴上每个位置处特征点的名义位置，使用最小二乘法拟合光轴向量μ_k；

(2)基于运动学误差模型，使用迭代最小二乘法求解运动学参数误差并计算实际的运动学参数