[发明专利]一种视觉轨迹捕捉的机器人示教方法

权利要求书

1.一种视觉轨迹捕捉的机器人示教方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

第一步：将机器人和手持设备的3D模型导入仿真软件内，并设置机器人模型的DH参数和轴限位；

第二步：通过手持设备和通讯基站配合建立数据采集站，并对手持设备进行校准，获得手持设备在机器人末端的位置坐标；

第三步：手动改变手持设备位置拖动示教出喷涂轨迹；

第四步：将手持设备坐标利用矩阵转化成机器人坐标系坐标；

第五步：对转化的坐标进行校准，并计算坐标矩阵的平均值以得到精确坐标；

第六步：根据精确坐标在仿真软件中显示示教轨迹，并进行导出；

第七步：将轨迹导入机器人实体，机器人按照导入轨迹工作验证效果。

2.根据权利要求1所述的一种视觉轨迹捕捉的机器人示教方法，其特征在于：所述通讯基站为四个、手持设备为两个以防止存在死角。

3.根据权利要求1所述的一种视觉轨迹捕捉的机器人示教方法，其特征在于：第四步中利用以下公式完成坐标矩阵转换：

Q_r＝T^-1Q_VT；

其中Qv:手持设备坐标的实际矩阵；Qr:机器人坐标的实际矩阵；

4.根据权利要求1所述的一种视觉轨迹捕捉的机器人示教方法，其特征在于：第五步中坐标校准通过以下步骤实现

第一步：利用PVI通讯获取机器人的关节坐标值；

第二步：利用正向运动学计算手持设备的数据值并应用于工具坐标值；

第三步：利用公式T_n⁰(q)＝A₁⁰(q₁)A₂¹(q₂)...A_n^n-1(q_n)计算传输矩阵的数值；

第四步：利用公式T_calibration＝T_gun(T_viveT_{track_pos})^-1计算出坐标的校准矩阵，其中T_calibration是追踪器的校准矩阵，T_gun是利用正向运动学计算出来的矩阵，T_vive是基站读取的矩阵，T_{track_pos}是用追踪器位置值计算出来的矩阵；

第五步：通过校准矩阵得出校准后的坐标。

5.根据权利要求4所述的一种视觉轨迹捕捉的机器人示教方法，其特征在于：将两个手持设备利用正向运动学计算的矩阵利用以下公式进行算术平均计算和方向的轴-角计算得出更加精确的位置：

P_f＝(P₁+P₂)/2

R_f＝R₁R

其中：P₁：第一个手持设备的位置值；P₂：第二个手持设备的位置值；P_f：平均位置值；R₁：第一个手持设备的旋转矩阵；R₂：第二个手持的旋转矩阵；R_f：旋转矩阵的平均值；初始相对旋转矩阵；两个矩阵之间的夹角；角度的平均值；R：相对矩阵；T_f：最终矩阵；

6.根据权利要求2所述的一种视觉轨迹捕捉的机器人示教方法，其特征在于：采集手持设备坐标时，检查每个点的两个手持设备之间的距离，如果距离超过定义的阈值，则通过以下公式计算前一个和下两个点的最大距离。将选择具有最小距离的跟踪器来定义最终的位置；

计算公式如下：dp_max＝max{||p_i-2-p_i-1||,||p_i-1-p_i||,||p_i-p_i+1||,||p_i+1-p_i+2||}；

dp_max＝max{||q_i-2-q_i-1||,||q_i-1-q_i||,||q_i-q_i+1||,||q_i+1-q_i+2||}；

其中p_i：是第一个手持设备的集合的第n个位置；q_i：是第而个手持设备的集合的第n个位置；r_i：是结果集的第n个位置。