[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

摘要

本发明公开了一种基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法。该方法如下：根据工件的活动范围，设置相机单元的位置；控制工业机器人末端的圆环在工件的不同活动范围内运动，分别采集多组数据，通过智能学习分别建立不同活动范围内物理空间中三维坐标到相机空间中二维坐标的映射关系；获取目标工件在相机空间中的坐标，通过映射关系转换为三维物理空间中的位置，工业机器人控制器发送命令控制工业机器人向目标工件运动，将工业机器人定位到目标工件上，然后进行工件装配；在装配的同时采集数据实时更新映射关系。本发明不需要进行标定，且具有高精度、高鲁棒性和实时性好的优点。

主权项

一种基于智能学习的工业机器人三维空间自主装配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，信息采集设置相机(3‑2)的位置，确保工件(2‑1)在两个相机(3‑2)的视野范围内，将工业机器人(1‑1)的末端装置(1‑2)移动到工件活动范围(2)内的不同位置采集工业机器人(1‑1)关节角度信息和机器人末端装置(1‑2)上圆环(1‑4)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，建立三维机器人坐标系空间和二维相机空间之间的映射关系；步骤3，计算工件(2‑1)在图像中的坐标工件(2‑1)置于工件活动范围(2)内的任意位置，两个相机(3‑2)同时拍摄工件(2‑1)，分别计算工件(2‑1)在两幅图像中的二维坐标位置；步骤4，工件(2‑1)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(2‑1)二维坐标位置转换为三维物理空间坐标位置，通过机器人运动学单元(5‑2)确定三维物理空间坐标位置相对应的工业机器人(1‑1)关节角度值；步骤5，工业机器人装配工业机器人(1‑1)根据步骤4中得到的关节角度信息运动到工件(2‑1)所在的位置，工业机器人(1‑1)携带末端装置(1‑2)设置的工件装配工具(1‑3)对工件(2‑1)进行装配；步骤6，装配过程在线再学习在进行工件(2‑1)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。