[发明专利]一种基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法

说明书

技术领域

本发明涉及工业机器人工件装配领域，特别是一种基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法。

背景技术

随着越来越多的工业机器人在各工业领域中获得了广泛应用，如机器人喷漆，机器人搬运，机器人装配等。在这些领域中工业机器人代替人工做可重复的精确地运动，从而保证了产品质量。用机器人代替人进行作业时，必须预先对机器人发出指示，规定机器人应该完成的动作和作业的具体内容。目前有两种方式规划机器人的轨迹，直接示教和离线示教。

直接示教是指我们通常所说的手把手示教，通过机器人的手控操作盒控制机器人运动，直接示教的过程包括使机器人上安装的工具的末端运动到其操作部位，并记录下载这个位置机器人的坐标，然后机器人沿示教时记录的轨迹自主运动，完成特定的操作任务。直接示教不但过程繁琐、效率低、占用宝贵的生产时间，而且是机器人系统成为一个相对独立的单元，难以实现与其他系统或生产过程的无缝集成。示教的精度完全靠示教者的经验目测决定，精度较低，对于工件不是精确固定在某一特工位置的装配难以获得令人满意的示教效果。因此该方法仅适用于运动轨迹简单的场合，不能满足小批量、多品种的柔性生产的需要。

离线示教是基于精确的机器人模型，并建立工具坐标系，将工具末端的坐标精确地变换到机器人基准坐标系下，根据操作工件的CAD模型规划出实际操作时工具末端的连续运动轨迹。该方式的实现对机器人模型的精度，以及机器人工具坐标系的确定都有很高的精度要求。

综上所述，现有机器人装配存在以下问题：(1)直接示教操作过程繁琐，效率和精度都比较低，仅适用于操作轨迹较简单，且精度要求不高的场合；(2)离线示教对机器人模型的精度和工具坐标系参数的求解精度要求很高，而目前对机器人模型的标定精度和工具坐标系参数的标定精度较低，因此，离线生成的路径精度不高，不能满足高精度复杂轨迹的操作需要；(3)无论是直接示教还是离线示教，当每次需要装配的工件不能精确固定在某一固定位置，而在固定区域内的任意位置时，机器人就无法完成任务。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法，具有高精度、高鲁棒性和实时性好的优点。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法，包括以下步骤：

步骤1，信息采集

设置相机的位置，确保工件在两个相机的视野范围内，将工业机器人的末端装置移动到工件活动范围内的不同位置采集工业机器人关节角度信息和机器人末端装置上圆环的图像位置信息；

步骤2，机器人学习过程

根据步骤1采集的机器人关节角度信息，通过机器人运动学计算出机器人末端在机器人基坐标系下的三维物理空间位置，建立三维物理空间和二维相机空间之间的映射关系；

步骤3，计算工件在图像中的坐标

工件置于工件活动范围内的任意位置，两个相机同时拍摄工件，分别计算工件在两幅图像中的二维坐标位置；

步骤4，工件二维坐标转换为机器人关节角度信息

根据步骤2中求得的映射关系，将步骤3中计算的工件二维坐标位置转换为三维机器人物理空间坐标位置，通过机器人运动学单元确定三维机器人物理空间坐标位置相对应的工业机器人关节角度值；

步骤5，工业机器人装配

工业机器人根据步骤4中得到的关节角度信息运动到工件所在的位置，工业机器人携带末端装置设置的工件装配工具对工件进行装配；

步骤6，装配过程在线再学习

在进行工件装配的过程中重复步骤1～2，实时更新三维物理空间和二维相机空间之间的映射关系。

本发明与现有技术相比，其显著优点是：(1)在工业机器人进行工件装配的过程中，工件可摆放在活动区域内的任意位置，无需将工件精确摆放在某一固定位置；(2)本方法采用了具有多自由度的相机单元，无需知道相机之间的夹角和相机的位置，只需确保工件在相机的视野范围内；(3)在完成机器人工件装配过程中无需对工业机器人和摄像机进行标定，通过精确的映射关系获得工件的精确位置；(4)在机器人工件装配过程中进行在线学习，实时更新映射关系。

附图说明

图1是本发明基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法结构示意图。

图2是本发明基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法末端装置结构示意图。

图3是本发明基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法相机云台结构示意图。