[发明专利]一种基于标准圆柱的线激光扫描机器人手眼标定方法

说明书

本发明公开了一种基于标准圆柱的线激光扫描机器人手眼标定方法，包括步骤：将线激光传感器搭载在机器人末端并在机器人工作空间中放置一块标准圆柱；通过改变扫描机器人末端位姿，获得线激光传感器在不同机器人位姿下的圆柱侧面扫描数据；由于激光平面与圆柱侧面相交得到椭圆截面，利用RANSAC算法得到椭圆截面中心点坐标；利用椭圆轮廓的中心点到圆柱中轴线的距离建立约束优化方程；利用粒子群算法和广义乘子法的融合算法求解约束优化问题，同时得到手眼标定的旋转平移矩阵。本发明只需要一块标准的圆柱体，标定过程简单、易操作，标定结果不受标定物位置和标定参数初始值的影响，标定精度高，通用性强。

技术领域

本发明主要涉及机器人三维视觉手眼标定技术领域，具体涉及一种基于标准圆柱的线激光扫描机器人手眼标定方法。

背景技术

作为一种非接触式的测量技术，线激光传感器可以快速地获取被测物体表面的轮廓信息，具有效率高、抗干扰能力强、精度高等特点，目前已广泛地应用在各工程领域中。但线激光传感器测量范围小，单次只能测量激光线处的二维信息，依靠固定轨道的自动化设备，只可获取被测物体的局部表面数据。将线激光传感器搭载在具有灵活性好，精度高的关节机器人平台上，可以实现对被测物体的整体测量，提升了测量系统的柔性，在三维检测、目标定位、逆向工程等领域具有广阔前景。

为了得到被测物体在机器人基坐标系下的三维数据，需要对机器人末端坐标系与线激光传感器坐标系之间的关系进行标定，即手眼标定。目前针对线激光扫描机器人的手眼标定方法主要有以下方法：基于标定球的定点变位姿法，该方法对线激光与标定球的相交位置有要求，由于标准球不同位置的相交圆半径不同，获得的数据受限，影响圆拟合的精度，使得标定操作困难；激光平面标定法，该方法增加了标定复杂度，对于出厂已进行过内参预标定的线激光传感器并无必要；借助高精度外部设备对线激光轮廓传感器与机器人进行手眼标定的方法，如三坐标测量仪和激光跟踪仪等，该方法具有成本高、操作不便等缺点。针对以上问题，需要一种操作简单、适用性强、精度高以及求解成功率高的手眼标定方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于标准圆柱的线激光扫描机器人手眼标定方法，解决了传统线激光扫描机器人的手眼标定操作复杂、精度低、适用性差以及求解已陷入局部最优的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于标准圆柱的线激光扫描机器人手眼标定方法，包括以下步骤：

S101：线激光传感器搭载在机器人末端，标准圆柱位于机器人工作空间任意位置；

S102：改变扫描机器人末端位姿，获得线激光传感器在不同机器人位姿下的标准圆柱侧面扫描数据；

S103：由于激光平面与标准圆柱侧面相交得到椭圆截面，步骤S102得到的扫描数据为椭圆形状的点云数据，利用RANSAC算法得到椭圆截面中心点坐标；

S104：利用步骤S103得到的椭圆截面中心点到标准圆柱中轴线的最小距离为目标函数建立约束优化方程；

S105：利用粒子群算法和广义乘子法的融合算法求解约束优化方程，具体为：初始化粒子群算法参数，以广义乘子法的初始值作为粒子群算法的粒子，以步骤S104中优化函数的值作为更新粒子的依据，以粒子群算法中每代的全局最差粒子作为广义乘子法的最优初始值进行计算，得到优化函数的局部最优值。当优化函数的局部最优值小于粒子群算法设定的最小值时就停止更新粒子，返回此时优化函数的解，同时得到手眼标定的旋转平移矩阵。

进一步地，所述步骤S101中标准圆柱直径应根据线激光传感器的测量范围来选择，标准圆柱直径需要在线激光传感器的测量范围内，并能够获得满足需求的激光数据。

进一步地，所述步骤S102具体为：移动机器人，改变线激光传感器在机器人基座标系下的位姿，使线激光传感器的激光平面与圆柱侧面相交，获得线激光传感器不同姿态下的圆柱侧面扫描数据。