摘要：為了能夠進一步促進在視覺引導基礎上機器人自主分揀系統(tǒng)的生產(chǎn)效率和生產(chǎn)質(zhì)量，本文特對分揀機器人的三維視覺系統(tǒng)的快速標定方法進行分析與研究。利用分布在不同空間點的同坐標系進行表示，而后提出三維標定塊角點構建多個弓箭手坐標系的標定方法。根據(jù)標定塊角點坐標值在視覺坐標系下的求解問題，特提出基于局部點云擬合平面，而后對分析解立方程組的具體方法。本次所提出的標定方法只需要采集一次三維標定塊點云和拖動機械臂末端的探針對標定塊的三個角點進行接觸，而后就可以直接對所需要的數(shù)據(jù)進行采集。

關鍵詞：三維標定塊;點云;分揀機器人;平面擬合;標定

中圖分類號：TP3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-957X（2021）09-0206-02

0 ?引言

從機器人自主分揀系統(tǒng)的角度上來說，在以視覺為指引的情況下，視覺定位可以被視作是一種非接觸性的測量方法。與常規(guī)意義上的接觸性測量方法相對比，本方法的優(yōu)勢是非常確切的，在機器人自助作業(yè)系統(tǒng)中的應用也是非常廣泛的，為促進整套系統(tǒng)工作質(zhì)量水平的進一步提升，發(fā)展至今已經(jīng)有很多這種非接觸測量、檢測系統(tǒng)校準、測量方法改進以及逆向工程的相關研究。眾所周知，利用3D掃描儀等三位視覺傳感器，用其獲取點云，而后對作業(yè)信息進行分析可以直接對視覺傳感器坐標進行定義，在 機器人執(zhí)行作業(yè)信息前，需要通過一定的手法對其進行轉(zhuǎn)換，并建立與基坐標系的對應關系，此過程中就涉及到了對機器人視覺測量系統(tǒng)進行標定的問題。

1 ?標定問題的相關概述

針對機器人的視覺系統(tǒng)，最基本功能：操作點檢測工作，然后通過具有末端刀具屬性的導引方式直接控制機器人做出的各個動作。標定環(huán)節(jié)要從機器人視覺系統(tǒng)坐標系、關節(jié)坐標系變化矩陣兩個方面，實施科學有效的擬合。

如圖1如所示，機器人視覺測量系統(tǒng)中的視覺傳感器裝置，安裝在分揀機器人視覺系統(tǒng)標定坐標系的第六個關節(jié)上。在坐標系的整個過程中，世界坐標系和基準坐標系基本重合，同時沿機器人第6關節(jié)固定三維視覺傳感器裝置從這一角度上來說，在對機器人視覺測量系統(tǒng)進行標定的過程當中，核心的目的在于找準機器人基座坐標系與第6關節(jié)坐標系之間的對應轉(zhuǎn)換關系。

另外，從圖1可以看出，三維視覺傳感器的固定，是以分揀機器人第六個關節(jié)為主要位置。若視覺系統(tǒng)坐標系的對應空間中其中一個目標點坐標值記為SX，那么機器人坐標系目標點坐標值BX的公式如下：

B_（X=（_6^B）T_S^6 T^S X） （1）

上述公式中，B6T代表機器人第6關節(jié)坐標系對應的機器人坐標系變化矩陣;6ST代表視覺系統(tǒng)坐標系對應機器人第6關節(jié)坐標系變換矩陣。

2 ?標定方法

針對標定方法的討論，其核心為多點約束，機器人視覺測量系統(tǒng)第6關節(jié)坐標相對于視覺系統(tǒng)坐標系的矩陣的變化關系進行擬合處理，當中所涉及到的多點即意味著三維標定的角點（即機器人視覺測量系統(tǒng)中三平面的相交點），實際工作中可以通過構建平面方程的方式對角點坐標參數(shù)進行可靠計算。

2.1 利用RANSAC算法擬合平面

本文所提出的算法基于隨機采樣的方式生成擬合平面。將含有大量異常數(shù)據(jù)的樣本數(shù)據(jù)集合定義為RANSAC，在對其進行計算并生成數(shù)據(jù)數(shù)學模型的情況下，是可以按照該方式證實算法的可靠性與有效性，但需要引起注意的一點是，對于RANSAC而言，有效樣本數(shù)算法的基本假設只得樣本中既包含正確數(shù)據(jù)，又囊括異常數(shù)據(jù)，以上數(shù)據(jù)的產(chǎn)生可能是錯誤的假設、測量、計算導致。

RANSAC算法擬合三維標定塊平面流程，如圖2。

由圖2可知，RANSAC算法擬合三維標定塊，再確定標定塊其中一個面點云，而后隨機選擇三個，三點成面，這樣就可以得到準確的參數(shù)，而后對該面的距離進行對比，并對平面的參數(shù)進行適當?shù)恼{(diào)整，這樣就可以得到一個具有點最多的平面。

2.2 標定分揀機器人的視覺系統(tǒng)

擬合后得到三維校準試塊感測點的相關平面。然后計算出三個平面的交點，獲取機器人視覺坐標系S中的所有三維標定塊角度坐標值。通過機器人的探頭參數(shù)和運動學計算出檢測條件下標定塊的轉(zhuǎn)角，最終得到機器人基座坐標系B的坐標值。

為了對分揀機器人三維視覺系統(tǒng)進行標定，則需要構建相對應的機器人基坐標系的工件坐標系PB與相對應的機器人視覺系統(tǒng)坐標系的工件坐標系PS。

2.3 分揀機器人的內(nèi)燃機

本次采用一汽錫柴展出的國四排放發(fā)動機。該發(fā)動機采用自主研發(fā)的智能電機驅(qū)動熱端EGR系統(tǒng)，解決了該系統(tǒng)在中重型商用柴油機上應用的技術難題。

針對以上闡述標定方法在實踐中的可行性進行驗證，需要有標定實驗平臺。分別展開分揀機器人三維視覺系統(tǒng)的快速標定、檢測精度檢驗。

2.3.1 搭建實驗環(huán)境

檢驗搭建的標定實驗平臺如圖3所示，主要是由探針、三維標定塊、機器人、三維視覺傳感器組成。

具體材料如下：機器人：新松機器人公司生產(chǎn)，型號：SCR3，負載：3kg，工作范圍為：600mm，理論重復定位的精確度為：±0.02。

三維傳感器：微軟公司生產(chǎn)，型號：kinect2，深度傳感器測量精度范圍1-2mm，距離0.5-4.5mm。機器人末端固定視覺傳感器，不影響機器人正常旋轉(zhuǎn)。

探針和用來固定探針的法蘭盤長度在64.02mm，在機器人的末端固定，機器人的第6關節(jié)坐標系和探針中心線重合，所設計的標定塊角點在X、Y、Z軸向均有比較大尺寸差異。

2.3.2 分揀機器人三維視覺系統(tǒng)快速標定實驗

通過以上分析的標定方法，標定機器人視覺系統(tǒng)。開始創(chuàng)建標定塊，對機器人姿態(tài)實施調(diào)整。獲取標定塊點云擬合4個平面。最后計算出同時標定試塊轉(zhuǎn)角處3個平面交點，得標定坐標。而且這些角點的坐標可以采用視覺系統(tǒng)坐標進行表述。

2.3.3 分揀機器人三維視覺系統(tǒng)的精度實驗

為了驗證快速標定方法的準確性，本實驗隨機選取了5個位置，然后將標定試塊放置在這5個位置上，每個位置是不同的。機器人基礎坐標系對應的理論坐標值、視覺傳感器測量坐標值的歐氏距離，數(shù)據(jù)如表1。

由表1可知，標定后視覺測量系統(tǒng)的最大檢測誤差為2.3mm，平均絕對誤差為1.7mm。由于迭代學習控制器是一種基于修改控制信號的迭代學習控制器，所以總結經(jīng)驗后研發(fā)零相位濾波器，采用迭代學習的方式，展開輸入信號、控制信號處理，以期加強XY平臺跟蹤性、降低輪廓誤差。

3 ?結論

總之，雙迭代學習控制器的應用，如果迭代次數(shù)比較少，所呈現(xiàn)的系統(tǒng)跟隨性能也相對良好，具有結構簡單、操控便捷的特征，而且也可以在實際工程中應用。尤其是在我國工業(yè)生產(chǎn)領域，工件分揀是其中非常關鍵的一部分，但以往采用的人工分揀這種方式，不僅效率不高，還面臨重復勞動的現(xiàn)象。采用自主分揀機器人視覺系統(tǒng)，可以解決傳統(tǒng)分揀存在的弊端，有效提高分揀效率、減少重復勞動現(xiàn)象，也有效加強了分揀精準率。在其中應用視覺分揀技術，相機所在視野范圍內(nèi)都可以進行分揀，使分揀工作更具智能化。通過自主分揀機器人視覺系統(tǒng)快速標定，減小誤差，為今后工件分揀技術的創(chuàng)新與研發(fā)提供方向。

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作者簡介：趙森（1987-），男，遼寧沈陽人，學士，現(xiàn)從事工業(yè)機器人應用設計工作。