黄煜等：存在视场丢失的机器视觉精度补偿方法 ·383· 统设计时相机的安装位置提供理论依据.然而测量 助，可有效补偿机器人误差.缺点是当视觉测量系 误差随测量距离的增大而增大，随安装角度日的增 统丢失视场时，即无法通过图像计算出目标位置信 大而增大).因此在设计双目视觉测量系统时，因 息，需要重新定位机器人末端恢复测量视场.基于 尽量减少测量距离、减少安装角度.因此在末端执 系统只能在一定距离对目标进行测量，构建位置 行器条件允许的情况下，尽量使相机靠前平行安装， 反馈型与位置给定型相结合的视觉控制系统（如 但不能小于Lmin· 图2). 原则上，为了充分利用相机像素以提高测量精 当测量距离大于理论最小测量距离时，建立 度，应使实际投影区域大于相共视场区域大小，保证 Eye-in-Hand位置反馈型视觉伺服闭环控制系统. 目标特征不出现在视场边缘.因此相机相对于目标 首先从相机采集的图像中提取特征点的图像坐标， 物体的测量距离L应大于理论最小距离L,这段 然后经过三维重建估计目标位姿，进而计算出机器 距离即为最后一次视觉测量后，机器人运动到目标 人当前的位姿偏差并确定机器人运动参数.该闭环 位置的直线位移距离。这个阶段机器人的运动无法 控制系统可以使机器人末端与目标对象保持固定距 再通过视觉测量进行补偿，因此需要采取其他办法 离，使机器人在调姿过程中的测量距离在设定的理 进行补偿. 想测距范围内.在范围内对测量距离进行设定，控 1.2系统构建 制目标在视场中的占比，进而保证目标一直在视 采用立体视觉（双目或多目）测量系统作为辅 场中 端 机 关节 目标位姿 确定 节 位置 末端位姿 是 距 确定 机器， 末端位姿 调整 人控制器 偏差 参数 策 人本体 器人控制 否 特征提取 图像 位置给定型视觉开环控制系统 维坐标 视觉测量系统 位置反馈型视觉闭环控制系统 图2机器人视觉控制系统构建 Fig.2 Visual servo combining closed-oop and open-oop 当机器人在最小测量距离上完成在线调姿后， 定位误差是引起机器人柔性视觉测量误差的重要因 可基本认为末端中心处于目标位置法向方向上，并 素，有效补偿机器人定位误差是提高机器人柔性视 有一段预设的偏置距离L即在合理阈值内可认为 觉测量精度的关键技术 当前机器人末端的位姿是目标作业位姿在其法向上 在机器人定位过程中，假定理论目标位姿为 的偏置. P=x,y,z,,B,y]T,由于机器人误差△= 当机器人继续朝深度方向运动到目标位置时， [△x,△y,△z,△a,△B,△y]T的存在，机器人实际到达 特征点会超出公共视场区域，即超出测量范围.此 位姿为P+4.机器人误差不可能完全得到消除，只 时属于位置给定型视觉开环控制，此时系统的定位 能将其降低到一定阈值以内.机器人的误差可分成 精度完全依赖于机器人本体的精度.当目标物体脱 四类：几何、动态、温度及系统.几何误差源于机 离视觉测量视场范围时，机器人便无法通过视觉测 器人零件的制造及安装误差：动态误差源于机器人 量进行在线补偿而偏离其目标作业位置 运动中惯性加载及结构振动：温度误差源于材料热 21 性能变化：系统误差源于标定误差、不合理的伺服系 机器人精度补偿 统等原因.其中，动态误差主要影响机器人运动过 2.1机器人定位误差分析 程中轨迹的偏移，而非始、末点的位置：几何误差是 由于机器人本身制造误差及运行过程中相关参 引起机器人定位误差的主要因素.而机器人几何、 数会发生变化，导致末端工具到达的实际空间位置 温度及动态误差耦合在4中，可通过视觉测量进行 与理想位置存在偏差，即机器人定位误差.机器人 补偿.黄 煜等: 存在视场丢失的机器视觉精度补偿方法 统设计时相机的安装位置提供理论依据． 然而测量 误差随测量距离的增大而增大，随安装角度 θ 的增 大而增大［13］． 因此在设计双目视觉测量系统时，因 尽量减少测量距离、减少安装角度． 因此在末端执 行器条件允许的情况下，尽量使相机靠前平行安装， 但不能小于 Lmin ． 原则上，为了充分利用相机像素以提高测量精 度，应使实际投影区域大于相共视场区域大小，保证 目标特征不出现在视场边缘． 因此相机相对于目标 物体的测量距离 L 应大于理论最小距离 Lmin，这段 距离即为最后一次视觉测量后，机器人运动到目标 位置的直线位移距离． 这个阶段机器人的运动无法 再通过视觉测量进行补偿，因此需要采取其他办法 进行补偿． 1. 2 系统构建 采用立体视觉( 双目或多目) 测量系统作为辅 助，可有效补偿机器人误差． 缺点是当视觉测量系 统丢失视场时，即无法通过图像计算出目标位置信 息，需要重新定位机器人末端恢复测量视场． 基于 系统只能在一定距离对目标进行测量，构建位置 反馈型与位置给定型相结合的视觉控制系统( 如 图 2) ． 当测量距离大于理论最小测量距离时，建立 Eye--in--Hand 位置反馈型视觉伺服闭环控制系统． 首先从相机采集的图像中提取特征点的图像坐标， 然后经过三维重建估计目标位姿，进而计算出机器 人当前的位姿偏差并确定机器人运动参数． 该闭环 控制系统可以使机器人末端与目标对象保持固定距 离，使机器人在调姿过程中的测量距离在设定的理 想测距范围内． 在范围内对测量距离进行设定，控 制目标在视场中的占比，进而保证目标一直在视 场中． 图 2 机器人视觉控制系统构建 Fig． 2 Visual servo combining closed-loop and open-loop 当机器人在最小测量距离上完成在线调姿后， 可基本认为末端中心处于目标位置法向方向上，并 有一段预设的偏置距离 L． 即在合理阈值内可认为 当前机器人末端的位姿是目标作业位姿在其法向上 的偏置． 当机器人继续朝深度方向运动到目标位置时， 特征点会超出公共视场区域，即超出测量范围． 此 时属于位置给定型视觉开环控制，此时系统的定位 精度完全依赖于机器人本体的精度． 当目标物体脱 离视觉测量视场范围时，机器人便无法通过视觉测 量进行在线补偿而偏离其目标作业位置． 2 机器人精度补偿 2. 1 机器人定位误差分析 由于机器人本身制造误差及运行过程中相关参 数会发生变化，导致末端工具到达的实际空间位置 与理想位置存在偏差，即机器人定位误差． 机器人 定位误差是引起机器人柔性视觉测量误差的重要因 素，有效补偿机器人定位误差是提高机器人柔性视 觉测量精度的关键技术． 在机器人定位过程中，假定理论目标位姿为 P = ［x，y，z，α，β，γ］T ，由 于 机 器 人 误 差 Δ = ［Δx，Δy，Δz，Δα，Δβ，Δγ］T 的存在，机器人实际到达 位姿为 P + Δ． 机器人误差不可能完全得到消除，只 能将其降低到一定阈值以内． 机器人的误差可分成 四类: 几何、动态、温度及系统［14］． 几何误差源于机 器人零件的制造及安装误差; 动态误差源于机器人 运动中惯性加载及结构振动; 温度误差源于材料热 性能变化; 系统误差源于标定误差、不合理的伺服系 统等原因． 其中，动态误差主要影响机器人运动过 程中轨迹的偏移，而非始、末点的位置; 几何误差是 引起机器人定位误差的主要因素． 而机器人几何、 温度及动态误差耦合在 Δ 中，可通过视觉测量进行 补偿． · 383 ·