一种搭载深度相机的机器人手眼标定方法

曹梦龙， 靳利文

(青岛科技大学 自动化与电子工程学院，山东 青岛 266061)

工业机器人广泛应用于装配、喷涂、点胶、检测和焊接行业，极大地提升了生产效率和产品质量。但是传统工业机器人示教再现式作业方式过程繁琐、绝对精度低，已不能满足当前作业需求。为了解决该问题，搭载视觉系统的机器人在线检测方式应运而生。该方式不需要提前示教工业机器人的运动轨迹，通过视觉系统引导机器人自动运行，极大提高了机器人作业质量和效率。在机器人视觉系统中，机器人手眼标定精度直接影响实际运动轨迹，决定机器人运行精度。由于工业现场环境复杂，而传统人工标定时间长，标定误差大，严重影响产业效率，因此建立一种准确、快速的机器人手眼标定方法对机器人实际工业应用具有重要意义。

目前，国内外相关学者对机器人手眼标定方法做了大量的研究工作。王才东等[1]利用平面镜作为辅助工具，结合坐标变换关系以及平面镜子成像对称性的特点，确立出手眼关系。曹军杰等[2]使用圆锥体作为辅助标定块，通过深度相机采集标定物特征点坐标，计算手眼关系变换矩阵，完成机器人视觉系统手眼关系标定。邱晓荣等[3]和何佳唯等[4]计算出多视图像间的位姿变化和机器人的位姿变化获得机器人手眼位姿。为了规避了传统算法中过度依赖相机位姿矫正、畸变矫正等算法导致的误差问题。相关工作包括对采集到的标定点进行插值细分拟合畸变曲线来消除相机畸变，构建图像坐标系与机械臂基坐标系的直接转换关系，以及基于变异粒子群优化、矩阵直积、舒尔矩阵分解等算法对标定方法进行线性化处理等[5-17]。……