[发明专利]一种工业机器人与三维传感器的坐标变换求解方法

权利要求书

1.一种工业机器人与三维传感器的坐标变换求解方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、使用三维传感器扫描一个或多个标定块得到点云数据；使用物体位姿识别算法处理所述点云数据，得到所述标定块的位置和姿态信息；将所述标定块上的标志物位置数据点作为三维传感器坐标系下的特征点；

步骤2、对所述特征点使用工业机器人进行示教，获得对应所述特征点在工业机器人坐标系下的位置数据点；获得所述三维传感器坐标系和所述工业机器人坐标系下的对应点对集；

步骤3、根据所述对应点对集解算工业机器人与三维传感器的最优坐标变换矩阵；

所述标定块为待操作零件，所述待操作零件被设置为具有便于三维传感器扫描和特征识别的形状和平整表面；

所述标志物被设置为位于所述平整表面上具有明显几何特征的位置，所述标志物在所述平整表面上的二维坐标中根据给定几何关系可唯一确定；

布置4个所述待操作零件分别位于所述三维传感器的长方形扫描区域的4个顶点；

所述待操作零件具有平整的上表面，便于所述三维传感器扫描获得点云数据；

所述待操作零件上表面的前端为半径为13.5cm的圆弧，后端为半径为10.5cm的圆弧，不具有旋转对称性。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中使用工业机器人进行示教为：使用手持示教器或机器人配套软件移动工业机器人的工作端到指定所述特征点。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中解算工业机器人与三维传感器的最优坐标变换矩阵进一步包括：

步骤3A、使用三点对法计算工业机器人与三维传感器的坐标变换矩阵；

步骤3B、使用随机抽样一致性算法去除所述对应点对集中的噪声点对；

步骤3C、使用最小二乘法计算所述最优坐标变换矩阵。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3A中计算工业机器人与三维传感器的坐标变换矩阵进一步包括：

步骤3A1、随机采样所述对应点对集中的三个不共线的对应点对K、L、M和K’、L’、M’；

步骤3A2、将K移到原点，对应平移向量t₀＝(-x_K-y_K-z_K)^T得到变换矩阵T₁，

其中，x_K、y_K、z_K分别为K点在所述三维传感器坐标系中的三维坐标值，I是单位矩阵，t₀是平移向量；

步骤3A3、通过旋转将KL和K’L’对齐，先计算KL和K’L’的叉乘得到旋转轴，然后通过点积计算向量夹角，获得旋转矩阵R₁的角轴表示参数，将其转换为旋转矩阵R₁的矩阵表示；相同地，将KM和K’M’对齐，得到旋转矩阵R₂，求得变换矩阵T₂，

步骤3A4、将K从原点平移到K’，对应平移向量t₀'＝(x_K'y_K'z_K')^T，得到变换矩阵T₃，

其中，x_K'、y_K'、z_K'分别为K’点在所述工业机器人坐标系中的三维坐标值，I是单位矩阵，t₀'是平移向量；

步骤3A5、得到此采样模型下的工业机器人与三维传感器的所述坐标变换矩阵T，T＝T₃T₂T₁。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤3B中去除对应点对集的噪声点对进一步包括：

步骤3B1、根据所述坐标变换矩阵T逐一对所述对应点对集中的点对进行变换并计算每个点对的偏差；

步骤3B2、设定阈值并判定内部点对与噪声点对；

步骤3B3、多次采样，计算相应采样模型下的坐标变换矩阵，选择其中所述内部点对个数最多的所述采样模型对应的内部点对集作为新对应点对集，去除噪声点对。