基于单目视觉的机器人标定方法

第47卷第5期 2011年3月

机 械 工 程 学 报

JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING

Vol.47 No.5 Mar. 2011

DOI：10.3901/JME.2011.05.035

基于单目视觉的机器人标定方法

解则晓 辛少辉 李绪勇 徐 尚

(中国海洋大学工程学院 青岛 266100)

摘要：为了辨识出机器人模型的准确参数，提出一种利用单目视觉标定机器人的方法。将摄像机安装在机器人或其延长杆上，使其随机器人转轴转动并拍摄固定的平面点靶标，利用基于径向排列约束(Radial-alignment-constraint, RAC)的标定法对摄像机进行标定并求出摄像机光心在世界坐标系中的坐标。利用得到的光心的坐标，即可获得关节轴线在世界坐标系下的轴线方程。建立机器人运动学模型，利用关节轴线方程得到了模型的准确几何参数。试验结果表明，此方法具有较高的精度，且该方法标定过程简单，便于实际应用。 关键词：机器人 标定 摄像机 轴线 中图分类号：TP24

*

Method of Robot Calibration Based on Monocular Vision

XIE Zexiao XIN Shaohui LI Xuyong XU Shang

(College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100)

Abstract：To identify the accurate parameters of the robot model, a method of robot calibration based on monocular vision is presented. A camera is fixed on the robot or the prolonged stick, and rotates with the joint axes. By photographing a calibration points target, the radial-alignment-constraint (RAC) camera calibration method is done and the coordinate of the camera optical center in the world coordinate system can be obtained. The linear equation of joint axes can be gained by using camera optical centers’ coordinates. The robot kinematics model is established, and the accurate robot model geometrical parameters are obtained by the linear equation of joint axes. The experiments show that the results are accurate and the calibration procedure is simple and facilitative for practical application.

Key words：Robot Calibration Camera Joint axes

0 前言

机器人的理想结构参数与实际的结构参数相比通常存在较大偏差，使得机器人的运动学模型并不准确，从而影响机器人的精度。有研究表明：约有95%的机器人位置误差都是由机器人运动学的不准确描述引起的。直接提高机械加工、安装精度将极大地增加制造成本，而通过对机器人进行标定获取机器人准确的结构参数来提高机器人精度可以有效地节约这一成本，所以机器人标定也是机器人领域的主要研究方向之一。目前机器人标定的方法主要有两种法

[4-6]

[2]

[1]

端的位姿，通过求解机器人的运动学方程获得机器人关节参数的方法。轴线测量法是将机器人的关节轴线抽象成一条空间中的直线，利用关节轴线间的几何关系求出模型中运动学参数的方法。与运动学回路法相比，轴线测量法标定过程简单，可操作性强，所以在对机器人标定的过程中被广泛采用。

本文采用轴线测量法进行标定。利用径向排列约束(Radial-alignment-constraint, RAC)标定方法

[7-9]

得到固定在机器人末端关节的摄像机光心在世界坐标系中坐标，进而提取出关节轴线方程。使用大型平面靶标和延长杆解决了摄像机视场野小的问题。

：运动学回路法

[3]

针对本试验用的机器人建立了其运动学模型。

和轴线测量

。运动学回路法是通过测量装置获取机器人末

1 基于单目视觉的机器人标定原理

标定系统(图1)由机器人、平面靶标和CCD摄

* 国家高技术研究发展计划(863计划，2009AA12Z33003)和国家自然

科学基金(40976059)资助项目。20100609收到初稿，20101221收到修改稿

36 机 械 工 程 学 报 第47卷第5期

像机组成。试验用机器人为三菱公司生产的RV-M2机器人，具有5自由度。靶标为大型平面点靶标(1 m×1 m)(图2)，每个点有各自编号(1～400)，点与点的距离为50 mm。所用镜头焦距为8 mm，CCD摄像机为日本Watec公司生产的WAT-902B(CCIR)型高清晰摄像机，分辨率为752像素(水平)×582像素(垂直)。

2 摄像机建模与标定

先建立起摄像机成像的数学模型，并选择RAC方法，标定出摄像机外部参数。 2.1 摄像机成像模型的建立

假定摄像机模型为理想的针孔透视变换模型，

Owxwywzw为三维可建立如图3所示的摄像机模型。

世界坐标系；Oxyz是摄像机坐标系；O′XY是摄像机像面坐标系；O′′uv是计算机图像坐标系。

图1 标定系统

图3 理想透镜的摄像机成像模型

从世界坐标系Owxwywzw到摄像机坐标系Oxyz的变换为

xw r1r2r3 xw tx x

yyrrr=+=RT(1) w456 yw + ty z z rrr z t w 789 w z

(r1,r4,r7)、式中，R旋转为正交矩阵，T为平移矢量。

(r2,r5,r8)、(r3,r6,r9)分别表示xw、yw、zw坐标轴在

Oxyz坐标系中的单位方向矢量分量。

图2 平面点靶标

由世界坐标系Owxwywzw中的点到计算机像面坐标(u,v)的透视变换关系为

标定系统的工作过程如下。

(1) 将机器人各关节回到零位，把摄像机固定在合适的位置上。

(2) 从第一关节开始标定，将摄像机绕第一个关节转动到多个位置(在这个过程中其他轴不转动)，在每个位置下利用摄像机拍摄平面靶标，求出摄像机光心在以平面靶标为基准的世界坐标系中的坐标。利用不同位置下的光心坐标拟合圆可得到转轴轴线在世界坐标系下的方程。

(3) 以同样方法求出其他转轴轴线在靶标为基准的世界坐标系中的方程。

(4) 利用得到的所有轴线方程建立机器人运动学模型，得到所有参数。

u fNxr1+r7u0

vρ = fNyr4+r7v0 1 r7 fNxr3+r9u0

fNxr2+r8u0

fNyr5+r8v0

r8

fNyr6+r9v0

r9

x

fNxtx+tzu0 w

y

fNyty+tzv0 w (2)

z w tz

1

式(2)即为理想摄像机的成像数学模型，其中(Nx,Ny)为已知，旋转矩阵R、平移矢量T、镜头焦距f以及主点(u0,v0)为待求参数。 2.2 基于RAC的摄像机标定

采用RAC方法标定摄像机。该方法的第一步

[7]

2011年3月 解则晓等：基于单目视觉的机器人标定方法 37

是利用最小二乘法解超定线性方程，给出外部参数；第二步求解内部参数，如果摄像机无透镜畸变，可由一个超定线性方程解出。如果存在径向畸变，则

RAC方法可结合非线性优化的方法获得全部参数。

实际上是将摄像机外部参数R、T分离出来，这样可以用求解线性方程的方法求解摄像机外部参数。

用摄像机光心坐标拟合圆，得到与该圆平面垂直的方向即为对应轴线的方向矢量，圆心就是轴线经过的一个点，这样就得到了标准式轴线方程。 3.3 减少标定点提取中人为因素的影响

在标定点的提取过程中，采用人工点击屏幕得到标定点的像面坐标，这种方法在原理上存在较大误差。针对这种情况，采用了一种亚像素中心提取算法。用鼠标点击屏幕上靶标的点为初始值，以该点为中心上下左右各取5 …… 此处隐藏：7979字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……