一种机器人的标定方法及相关装置与流程

本申请涉及机器人，尤其涉及一种机器人的标定方法及相关装置。

背景技术：

1、随着电力基建的快速发展，机器人在其中发挥着越来越重要的作用。在电力基建施工方面，已经踊跃出一定规模的施工机器人进行生产运营。而由于电力设备重量和体型大，安装施工空间小，以及变电站内环境比较复杂等因素，使得对于电力设备安装机器人的定位要求较高。

2、当前机器人运动学标定模型多采用d-h模型，该标定模型存在奇异性、参数冗余现象；而且在辅助施工机器人的往复运输工作中，随着时间和机器人结构发生的细微变化会带来一定的误差，会造成机器人定位不准确，机器人的工作空间不确定；使得现有方法无法满足电力设备安装机器人的定位精度的要求，进一步地，现有的标定方法中测量系统难以实现在线自动标定的难题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种机器人的标定方法及相关装置，用于解决现有技术标定自动化程度低且定位精度较低的问题。

2、有鉴于此，本申请第一方面提供了一种机器人的标定方法，所述方法包括：

3、采用指数积公式描述待标定机器人的正向运动学，从而建立待标定机器人的正向运动学模型；

4、选取基坐标系作为参考坐标系，在基坐标系中描述待标定机器人的末端位姿误差，从而建立所述正向运动学模型的线性误差模型；

5、对所述线性误差模型的参数进行最小化处理，得到理想线性误差模型，从而整理得到运动学标定方程。

6、可选地，所述对所述线性误差模型的参数进行最小化处理，得到理想线性误差模型，从而整理得到运动学标定方程，之后还包括：

7、s01、根据待标定机器人的标准尺规图，建立待标定机器人的旋量模型，在基于视觉测量的标定系统下随机生成若干个末端位姿测量值，根据所述旋量模型生成待标定机器人的运动学参数理论值，并预设实际值；

8、s02、根据待标定机器人的运动学参数实际值和所述末端位姿测量值，计算关节角度，根据所述运动学参数理论值和所述关节角度计算末端位姿理论值；

9、s03、基于所述末端位姿理论值，通过所述运动学标定方程计算运动学参数误差，并更新运动学参数后重复步骤s01-s03，直至达到预设迭代次数，完成标定仿真。

10、可选地，所述正向运动学模型，具体为：

11、

12、其中，

13、

14、

15、式中，w为关节轴线在基坐标系s的单位方向向量，p为关节轴线上任意一点在基坐标系中的位置，是w的反对称矩阵，r∈so(3)是一个特殊的正交矩阵，并且b∈r3，t为工具坐标系，gst(0)为初始变换矩阵。

16、可选地，所述线性误差模型，具体为：

17、

18、式中，f为所述正向运动学模型。

19、本申请第二方面提供一种机器人的标定系统，所述系统包括：

20、第一建立单元，用于采用指数积公式描述待标定机器人的正向运动学，从而建立待标定机器人的正向运动学模型；

21、第二建立单元，用于选取基坐标系作为参考坐标系，在基坐标系中描述待标定机器人的末端位姿误差，从而建立所述正向运动学模型的线性误差模型；

22、最小化单元，用于对所述线性误差模型的参数进行最小化处理，得到理想线性误差模型，从而整理得到运动学标定方程。

23、可选地，还包括，仿真单元；所述仿真单元，具体包括：

24、获取单元，用于根据待标定机器人的标准尺规图，建立待标定机器人的旋量模型，在基于视觉测量的标定系统下随机生成若干个末端位姿测量值，根据所述旋量模型生成待标定机器人的运动学参数理论值，并预设实际值；

25、第一计算单元、根据待标定机器人的运动学参数实际值和所述末端位姿测量值，计算关节角度，根据所述运动学参数理论值和所述关节角度计算末端位姿理论值；

26、第二计算单元，用于基于所述末端位姿理论值，通过所述运动学标定方程计算运动学参数误差，并更新运动学参数后触发所述获取单元，直至达到预设迭代次数，完成标定仿真。

27、可选地，所述正向运动学模型，具体为：

28、

29、其中，

30、

31、

32、式中，w为关节轴线在基坐标系s的单位方向向量，p为关节轴线上任意一点在基坐标系中的位置，是w的反对称矩阵，r∈so(3)是一个特殊的正交矩阵，并且b∈r3，t为工具坐标系，gst(0)为初始变换矩阵。

33、可选地，所述线性误差模型，具体为：

34、

35、式中，f为所述正向运动学模型。

36、本申请第三方面提供一种机器人的标定设备，所述设备包括处理器以及存储器：

37、所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

38、所述处理器用于根据所述程序代码中的指令，执行如上述第一方面所述的机器人的标定方法的步骤。

39、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述第一方面所述的机器人的标定方法。

40、从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：

41、本申请提供了一种机器人的标定方法，包括：采用指数积公式描述待标定机器人的正向运动学，从而建立待标定机器人的正向运动学模型；选取基坐标系作为参考坐标系，在基坐标系中描述待标定机器人的末端位姿误差，从而建立正向运动学模型的线性误差模型；对线性误差模型的参数进行最小化处理，得到理想线性误差模型，从而整理得到运动学标定方程。

42、与现有技术相比，本申请的机器人的标定方法，针对当前机器人运动学标定模型中存在的奇异性、参数冗余现象,采用指数积(poe)公式描述机器人正向运动学,从而获得正向运动学方程,进而对其取微分建立线性误差模型,并通过最小化处理消除冗余参数,最终获得运动学标定方程。能够有效提高机器人的绝对定位精度，且实现了机器人的在线自动标定，提升了标定方法的自动化程度。进一步地，通过poe公式的最小模型与二维码定位的机器人运动学标定方法。采用最小二乘法对标定方程进行参数辨识,有效避免了传统模型迭代过程中归一化、正交化的操作,分别进行基于位姿测量与基于位置测量的运动学标定仿真。从而解决了现有技术标定自动化程度低且定位精度较低的问题。

技术特征：

1.一种机器人的标定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的机器人的标定方法，其特征在于，所述对所述线性误差模型的参数进行最小化处理，得到理想线性误差模型，从而整理得到运动学标定方程，之后还包括：

3.根据权利要求1所述的机器人的标定方法，其特征在于，所述正向运动学模型，具体为：

4.根据权利要求3所述的机器人的标定方法，其特征在于，所述线性误差模型，具体为：

5.一种机器人的标定系统，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的机器人的标定系统，其特征在于，还包括，仿真单元；所述仿真单元，具体包括：

7.根据权利要求5所述的机器人的标定系统，其特征在于，所述正向运动学模型，具体为：

8.根据权利要求7所述的机器人的标定系统，其特征在于，所述线性误差模型，具体为：

9.一种机器人的标定设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的机器人的标定方法。

技术总结
本申请公开了一种机器人的标定方法及相关装置，针对当前机器人运动学标定模型中存在的奇异性、参数冗余现象，采用指数积(POE)公式描述机器人正向运动学，从而获得正向运动学方程，进而对其取微分建立线性误差模型，并通过最小化处理消除冗余参数，最终获得运动学标定方程。能够有效提高机器人的绝对定位精度，且实现了机器人的在线自动标定，提升了标定方法的自动化程度。进一步地，通过POE公式的最小模型与二维码定位的机器人运动学标定方法，采用最小二乘法对标定方程进行参数辨识，有效避免了传统模型迭代过程中归一化、正交化的操作。从而解决了现有技术标定自动化程度低且定位精度较低的问题。

技术研发人员：廖伟文,汤永联,苏波,宋丽敏,谢志梅,侯昌明,刘乃桓,王建锋,李毅东
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15