周晏 韓毅 王旭彬 郭圓輝
摘 要:基于機(jī)器視覺系統(tǒng)引導(dǎo)的機(jī)器人抓取技術(shù)是當(dāng)前機(jī)器人技術(shù)研究的熱點,如何對機(jī)器人與攝像機(jī)進(jìn)行精準(zhǔn)的手眼標(biāo)定是實現(xiàn)機(jī)器人精準(zhǔn)抓取的前提和基礎(chǔ)。本文通過雙目攝像機(jī)和四軸機(jī)器人建立了基于雙目視覺的機(jī)器人抓取系統(tǒng),采用張正友標(biāo)定法對雙目攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,對眼在手外的抓取系統(tǒng)進(jìn)行手眼標(biāo)定,并將抓取目標(biāo)物體空間坐標(biāo)信息轉(zhuǎn)化為機(jī)器人控制信息,完成目標(biāo)抓取。
關(guān)鍵詞:雙目視覺;機(jī)器人;手眼標(biāo)定;物體抓取
中圖分類號:TP242文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1003-5168(2020)35-0004-04
Abstract: Robot grasping technology guided by the machine vision system is a hot spot in the current robotics research, and how to perform accurate hand-eye calibration of robots and cameras is the prerequisite and basis for achieving accurate robot grasping. A robot grasping system based on binocular vision through binocular cameras and four-axis robots was established in this paper, which used Zhang Zhengyou calibration method to calibrate the internal and external parameters of the binocular cameras, and performed hand-eye calibration on the grasping system with eye-to-hand, and the space coordinate information of the captured target object was transformed into robot control information to complete the target capture.
Keywords: binocular vision;robot;hand-eye calibration;object grasping
《中國制造2025》的核心目標(biāo)是裝備生產(chǎn)的信息化與智能化,而智能機(jī)器人恰好是實現(xiàn)這一目標(biāo)的重要執(zhí)行者。傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人通常以在線教學(xué)或離線編程等方法實現(xiàn)其自動化工作。機(jī)器人按照特定的工位和工序來完成抓取任務(wù),缺乏柔性和適應(yīng)性[1]。隨著視覺技術(shù)的發(fā)展,視覺感應(yīng)被引入工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域,讓攝像機(jī)變?yōu)楣I(yè)機(jī)器人的“眼睛”,通過攝像機(jī)來實現(xiàn)對外部世界的有效感知,增強其柔性,使其能夠更加高效、更加智能地完成工作任務(wù)。本文以雙目立體視覺攝像機(jī)獲得目標(biāo)物體的空間位置信息,從而引導(dǎo)機(jī)器人抓取目標(biāo)物體。
1 雙目視覺測距原理
雙目視覺測量是基于視差原理,通過左右兩個攝像機(jī)從不同的角度對物體進(jìn)行拍攝,然后對獲取的數(shù)字圖像進(jìn)行視差計算,從而得到前方物體距離。其原理與人眼感知相似,人眼能夠感知物體的遠(yuǎn)近,是由于兩只眼睛對同一個物體呈現(xiàn)的圖像存在差異,這也被稱為“視差”。視差是同一個空間點在兩個攝像機(jī)成像中對應(yīng)的
如圖1所示,[O1]、[O2]為平行的左右兩個攝像機(jī),基線[T]表示兩個攝像機(jī)投影中心連線距離,攝像機(jī)焦距為[f],空間觀察點的坐標(biāo)為[P(x,y,z)],系統(tǒng)分別在左攝像頭[O1]和右攝像頭[O2]上獲取了空間點[P]的圖像,[P]點在左、右圖像的坐標(biāo)系為[pc1(xc1,yc1)]、[pc2(xc2,yc2)]。由于兩攝像機(jī)平行,左、右成像在同一個平面上,即[yc1=yc2=yc],則根據(jù)相似三角形原理[Δpc1Ppc2~ΔO1PO2],可以得出:
結(jié)合坐標(biāo)系之間的變化關(guān)系、幾何關(guān)系,人們可以計算出圖像中目標(biāo)點的景深,同時可以確定目標(biāo)點的三維空間位置信息[2]。
2 機(jī)器人手眼標(biāo)定方法
將雙目系統(tǒng)測出的物體三維坐標(biāo)引入機(jī)器人系統(tǒng),通過視覺引導(dǎo)機(jī)器人抓取物體是系統(tǒng)的目的。在常見的視覺引導(dǎo)機(jī)器人抓取系統(tǒng)中,根據(jù)視覺相機(jī)安裝方式的不同,機(jī)器人手眼標(biāo)定方法可以分為兩大類。
2.1 眼在手上(Eye-in-Hand)
眼在手上示意圖如圖2所示。從圖2可知,該種方式將攝像頭安裝在機(jī)器手臂上,即攝像頭隨著機(jī)器手臂運動而運動。
2.2 眼在手外(Eye-to-Hand)
眼在手外模型如圖3所示。從圖3可知,該種方式將攝像頭安裝在機(jī)器手臂之外的部分,與機(jī)器人的底座(世界坐標(biāo)系)相對位置固定,攝像頭不隨著機(jī)器手臂運動而運動[3]。
本文采用的是眼在手外的方式,如圖3所示,{B}為機(jī)器人基礎(chǔ)坐標(biāo)系,{F}為機(jī)器人末端連桿坐標(biāo)系,{T}為標(biāo)定板坐標(biāo)系,{C}為雙目攝像頭坐標(biāo)系。其中,[K1]表示機(jī)器人基坐標(biāo)系與機(jī)器人連桿末端{(lán)F}坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換矩陣,該矩陣可以通過機(jī)器人運動學(xué)正解計算得出;[K2]表示標(biāo)定板坐標(biāo)系{T}與機(jī)器人連桿末端{(lán)F}坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換矩陣,由于安裝問題,該轉(zhuǎn)換矩陣在標(biāo)定前未知;[K3]為雙目攝像頭在標(biāo)定板坐標(biāo)系下的位姿,即為雙目攝像頭的外部參數(shù)矩陣,該矩陣可以通過雙目攝像頭標(biāo)定獲得。[D]為雙目攝像頭在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的位姿,[D=K1·K2·K3],因此,只需要計算出[K2]即解出雙目攝像頭在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的三維信息。
通過變換機(jī)器人末端位姿,如圖4所示,可以得出:
由于標(biāo)定板安裝在機(jī)器臂上,所以標(biāo)定板與機(jī)器臂末端相對位姿是固定的,即[K2]=[K5],令[K]=[K2]=[K5],得:
這就是關(guān)于K分量的線性方程組求解,本文采用學(xué)者Tasi和Lenz提出的輾轉(zhuǎn)求解方法[4],得到[K1]、[K2]、[K3],從而得到雙目攝像頭在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的位姿信息。
3 基于雙目視覺的機(jī)器人物體抓取試驗
試驗平臺硬件部分由越疆DOBOT魔術(shù)師四軸機(jī)器人、小覓D1000雙目攝像頭和計算機(jī)三部分組成。越疆DOBOT魔術(shù)師四軸機(jī)器人實物圖如圖5所示,小覓雙目攝像機(jī)實物圖如圖6所示。具體來說,試驗包括以下兩大步驟。
3.1 雙目視覺標(biāo)定
本文采用小覓雙目攝像頭D1000作為雙目立體視覺系統(tǒng)。該設(shè)備左、右相機(jī)拍攝分辨率均為1 280×720。采用張正友標(biāo)定法[5],標(biāo)定板為7×11張氏棋盤標(biāo)定板(見圖7),正方形邊長為28 mm。小覓雙目攝像機(jī)拍攝的標(biāo)定圖片如圖8所示,采用MATLAB相機(jī)標(biāo)定工具箱對雙目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。
在進(jìn)行小覓雙目攝像頭標(biāo)定后,為了進(jìn)一步驗證目標(biāo)空間坐標(biāo)計算的準(zhǔn)確性,將兩個小球放置在試驗臺上,如圖9所示,對雙目視覺計算距離與實際距離進(jìn)行比較。首先,采用OpenCV的Canny目標(biāo)邊緣檢測方法來定位圖像中的目標(biāo)并計算中心點,獲得左、右相機(jī)圖像坐標(biāo)系中的每個目標(biāo)的坐標(biāo)。然后,根據(jù)兩個攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)關(guān)系,從圖像坐標(biāo)到世界坐標(biāo),可以獲得兩個目標(biāo)的坐標(biāo)。因此,可以計算兩個目標(biāo)球體之間的距離,并且將間距與實際測量值進(jìn)行比較,距離誤差用于表示三維坐標(biāo)解的精度。
雙目攝像頭標(biāo)定測量結(jié)果如表1所示。由5組試驗數(shù)據(jù)可以看出,計算間距和實際距離存在誤差,最大誤差為4.80%,最小誤差為0.70%,平均誤差為2.35%,可以滿足機(jī)器人抓取精度要求。
3.2 機(jī)器人抓取試驗測試與分析
機(jī)器人抓取試驗平臺如圖10所示。本研究采用越疆DOBOT魔術(shù)師四軸機(jī)器人作為抓取設(shè)備。為降低抓取環(huán)境顏色對試驗的影響,選用白色作為抓取試驗臺背景,并在保證光線充足的情況下進(jìn)行抓取試驗[6],分別在4個不同位置抓取5種物體,每種物體被抓取10次,試驗總次數(shù)為5×4×10=200次,試驗結(jié)果如表2、表3所示。
4 結(jié)語
本文設(shè)計了一種基于雙目視覺引導(dǎo)的機(jī)器人抓取系統(tǒng),利用雙目視覺技術(shù)完成對抓取目標(biāo)的三維空間位置信息獲取,再將位置信息傳遞給機(jī)器人控制系統(tǒng),從而完成目標(biāo)抓取任務(wù)。通過系統(tǒng)測試,該系統(tǒng)定位誤差較小,能夠滿足機(jī)器人抓取的定位精度要求,可以針對不同目標(biāo)物體完成實時抓取任務(wù),具有可靠性高、適應(yīng)性強的特點。
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