基于二维码修正机器人系统的位姿估计方法.pdf

Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023文章编号：1 0 0 7-7 57 X（2 0 2 3)0 8-0 0 2 9-0 3基金项目基于二维码修正机器人系统的位姿估计方法微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期周航博，史时喜（中铁第一勘察设计院集团有限公司，轨道交通工程信息化国家重点实验室，陕西，西安7 1 0 0 43摘要：为了解决机器人系统工具端定位精度不高的问题，提出一种基于二维码修正机器人系统的位姿估计方法。通过机器人系统获取的地面定位修正二维码图像信息，计算出机器人系统实际位置与机器人示教位置的转换矩阵，并利用转换矩阵生成新的工件坐标系，按照新的工件坐标系移动机器人系统，到达修正后的目标位置。该方法使机器人工具端达到了高精度定位，修正了机器人系统的位姿偏差，精度可达到0.5mm。关键词：二维码；机器人系统；位姿估计；工具端定位中图分类号：U268.5(State Key Laboratory of Rail Transit Engineering Informatization,China Railway First Survey andAbstract:In order to solve the problem of low positioning accuracy on the tool end of the robot system,a pose estimation meth-od based on the two-dimensional code correction of the robot system is proposed.The image information of the two-dimensionalcode is corrected through the ground positioning obtained by the robot system,the conversion matrix between the actual posi-tion of the robot system and the robot teaching position is calculated,and the conversion matrix is used to generate a new work-piece coordinate system,The robot moves to the corrected target position,This method enables the tool end of the robot sys-tem to achieve high-precision positioning,corrects the pose deviation of the robot system,and the accuracy can reach o.5 mm.Key words:two-dimensional code;robot system;pose estimation;tool end positioning景。现在比较流行的二维码主要有 QR Code 和Datama-0引言trixt-51。传统的机器人系统仅对机器人基座中心或者底座中心1.1QR Code 二维码进行定位修正，由于机器人系统的工作位置为机器人手臂的QRCode二维码是一种矩阵式二维码，其具有超高速、末端工具，而末端工具与机器人系统的底座中心间有很长的全方位、能够有效地表示汉字等优点。超高速识读特点是水平距离，所以在底座中心会有一个角度很小的偏差。例如QRCode二维码区别于四一七条码、Datamatrix等二维码的偏0.2 会导致机器人手臂的末端工具上出现水平移动量的主要特性。CCD二维条码识读设备每秒可识读30 个含有偏差（臂长1.8 m时约1 0 0 mm），使得机器人系统在工作区100个字符的QRCode二维码符号；而对于含有相同数据信域无法进行准确的定位，机器人手臂的所有操作将会失去精息的四一七二维码符号，每秒仅能识读3个符号；对于Data-度 1-3。鉴于此，本文提出基于二维码修正机器人系统的位matrix二维码符号，每秒仅能识读2 3个符号。QRCode姿估计方法，用于提高机器人系统工具端的定位精度。二维码的超高速识读特性使其能够广泛应用于工业自动化生产线管理等领域 6。1二维码技术1.2Datamatrix二维码二维码因其信息容量大、编码范围广，已被广泛应用于Datamatrix二维码采用复杂的纠错码技术，具有储存量定位技术领域；二维码可以很好地存储绝对位置信息，且信大、保密性高、追踪性高、抗损性强、备援性大、成本便宜等特息获取简单易用，已广泛应用于智能物流、机器人巡检等场性，这些特性特别适用于表单、安全保密、追踪定位、资料备基金项目：陕西省重点研发计划项目（2 0 2 0 GY-182)作者简介：周航博（1 9 9 2 一），男，硕士，工程师，研究方向为城市轨道交通检修基地设计；史时喜（1 9 8 3一），男，硕士，高级工程师，研究方向为城市轨道交通检修基地设计。文献标志码：APose Estimation Method for Correcting Robot SystemBased on Two-dimensional CodeZHOU Hangbo,SHI ShixiDesign Institute Group Co.,Ltd.,Xian 710043,China)29Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023援等方面 5。Datamatrix二维码的外观是一个由许多小方格所组成的正方形或长方形符号，其数据的储存是以白色和黑色方格组成的排列组合，以二位元码方式来编码，如图1 所示。黑色代表“1”，白色代表“0”，再利用成串的浅色与深色方格来描述特殊的字元数据，这些字串再列成一个完整的矩阵式码，形成Datamatrix二维码，再以不同的印刷机印在不同材质表面上。Datamatrix二维码只需要2 0%的对比率就可以被读取，因此适用于条码容易受损的场所，例如印在暴露于高热、化学清洁剂、机械剥蚀等特殊环境的零件上 7。图1 Datamatrix二维码本次选用的二维码为DatamatrixECC200。D a t a m a t r i xECC200可以在准确定位的情况下，允许数据区域高达30%的损坏时，对整个数据区域进行数据纠错恢复得到源数据，并且具有超强的抗污染能力。2方法研究2.1机器人系统介绍机器人系统由行走部分、控制部分、手臂部分和视觉部分组成。行走部分为AGV车，拥有水平方向移动、水平方向旋转的功能；手臂部分为六轴式的机器手臂，拥有多自由度功能；视觉部分采用双目相机，其安装在机器人手臂末端，相对于末端固定，采用手眼视觉的工作模式。机器人系统示意图如图2 所示，图中Base为机器人基坐标系原点，APoint为目标点，Camera为机器人视觉系统像素坐标系原点对应的实际点，Cal为标定二维码中心点，Cal.object为行走部分识别二维码，End为机器人末端法兰盘中心点，Tool为机器人设定工具端末端点 8-9。EndToolCameraAPointCal图2 机器人系统示意图2.2位姿估计方法位姿估计方法流程如图3所示。基金项目获取机器人系统在世界坐标系中的位置信息计算出机器人系统实际位置与机器人示教位置的转换矩阵利用转换矩阵对工件坐标系进行转换，生成新的工件坐标系按照新的工件坐标系移动机器人系统的工具端，到达修正后的目标位置图3位姿估计方法流程图在通过机器人控制器获取机器人系统工具端在机器人基坐标系下的位姿之前，对机器人末端工具TCP（工具中心点）坐标进行XYZ-4点标定，将标定后的结果设定于机器人控制器中，令机器人控制器能直接控制机器人末端工具的目标位姿 1 0。在获取定位修正二维码图像信息之前，使用机器人示教器通过示教将机器人视觉移动到最佳的拍照位姿，到达最佳拍照位姿后，调整机器人视觉焦距和光圈，使图像信息清晰不失真，将示教程序与相机参数进行存储1。在获取定位修正二维码图像信息之前，在被测物（机器人工具端操作的目标，即示教的目标）附近地面贴设标定Datamatrix ECC200 二维码。示教过程中，在机器人基坐标系下的转换关系为Cal HAPoint运行过程中，在机器人基坐标系下的转换关系为Basec APoin=Bbsec Hena End ror Tol HCcamea XCameraHcal X Cal HAPoint式(2)中：Base为运行时机器人基坐标系原点在世界坐标系下,End为运行时机器人末端法兰盘中心点在世界坐标系下,Tool为运行时机器人设定工具端末端点在世界坐标系下，Camera为运行时机器人视觉系统像素坐标系原点对应的实际点在世界坐标系下。计算出机器人系统实际位置与机器人示教位置的转换矩阵，由式（1)得式（3），机器人转换矩阵示意图如图4所示。Cal HAPoint=(Camen Heca)-1(Tol Hcamea)-1 X(End rol)-1 X(Base Hend)-1 X Base HAPoint(3)利用转换矩阵对工件坐标系进行转换，生成新的工件坐标系，将式(3)代入式(2)得式（4)：BaseCl HAPoin X(Camen Hecal-1 X(Tol HCamera-1 X(End H Tol-1 X(Bse Hend)-1 Base HAPointCal.object将示教位姿都转换到新的工件坐标系中，由式（4)化简得式(5)：Base H Poin=Besec Hcamea Camera Hea(Camen Hea-1 30微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期通过机器人控制器获取机器人系统工具端在机器人基坐标系下的位姿获取地面定位修正二维码图像信息将示教位姿都转换到新的工件坐标系中(Base HCcamera)-1 X Base HAPoint(1)（2)(4)(5)Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023基金项目微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期BaseHroolBase示教过程中，通过模型匹配算法识别标定二维码得到(Camera Hcal)-1;(Boe Hamera)-1=(Tol HCcamera)-1 (End H rol)-1(Base Hend)-1（T o l Hc a me a）-1 通过手眼标定获得；（EndHTol）-1 通过机器手臂XYZ-4点标定法获得；（BaseHend）-1 通过机器手臂控制器直接获得。运行过程中，通过模型匹配算法识别标定二维码，并得到CamerHea，Ba s Hc a me r a 为当前相机拍照位置相对于基坐标系的位姿。3方法应用依托青岛某地铁车辆基地实施，将本方法用于车辆基地AGV转运机器人中，修正机器人系统的位姿偏差，使原机器臂工具末端的精度偏差从1 0 0 mm降低到0.5mm。A G V 转运机器人能自动巡航至相应工位，巡航模式为二维码巡线模式，定位精准、可靠，重复定位精度高，自动化程度高，可以在铺设二维码的区域内进行定位前进、后退行走、转向等动作，并能够实现产品零部件的分抹、出库、入库等多场景仓储作业。AGV转运机器人如图5所示。zoomCameraToolHToolCamera-Camera,HcalPCal.object图4机器人转换矩阵示意图4总结基于二维码修正机器人系统的位姿估计方法，使用机器人系统的机器手臂末端视觉设备，采集工作区标定二维码，计算标定二维码与视觉设备之间的转换矩阵，利用转换矩阵反推整个机器人系统，对机器人系统及机器人末端工具的当前位姿进行修正，使机器人系统的各个部分达到高精度定位，修正机器人系统的位姿偏差后精度可达到0.5mm。参考文献1 WU C Z,WANG X Y,CHEN MC,et al.Differenti-al Received Signal Strength Based RFID Positioningfor Construction Equipment TrackingJJ.AdvancedEngineering Informatics,2019,42(1):100960.2杨勇.基于机器视觉的条形码及二维码识别系统的设计 J.微型电脑应用，2 0 1 8,34（1 1）：6 3-6 6.3刘华，薛锋，李峰.QRCode二维码在布匹信息管理系统中的应用 J.毛纺科技2 0 1 9，47（1)：43-46.4潘尚仕.二维码内容识别的增强现实与实现技术研究J.单片机与嵌入式系统应用，2 0 2 0,2 0（1）：2 4-2 6.5李永泉，王皓辰，张阳，等.一种基于手眼视觉的并联机器人标定方法J.中国机械工程，2 0 2 0，31（6）：722-730.6 李广云，罗豪龙，王力.机器人工具坐标系的快速标定方法 J.光学精密工程，2 0 2 1，2 9（6）：1 37 5-1 38 6.7张驰，廖华丽，周军.基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计 J.机电工程，2 0 1 8，35（3）：2 8 3-2 8 7.8郭阿敏，习俊通，于津伟.基于示教和视觉校正的机器人自适应去毛刺系统 J.组合机床与自动化加工技术,2 0 2 1(1 1):9 1-9 5.CameraHToolZ（收稿日期：2 0 2 1-1 2-1 3）图5AGV转运机器人31