首页 / 技术领域 / 动作捕捉 / 一种基于动作捕捉机械臂标定方法、系统及机械臂

一种基于动作捕捉机械臂标定方法、系统及机械臂

热词 捕捉 动作 机械 标定 采样 坐标系 坐标 矩阵 数据 法兰盘
专利类型 发明公开 法律事件 公开; 实质审查;
专利有效性 实质审查 当前状态 实质审查
申请号 CN202311245557.7 申请日 2023-09-26
公开(公告)号 CN117067214A 公开(公告)日 2023-11-17
申请人 山东新一代信息产业技术研究院有限公司; 申请人类型 企业
发明人 谭雯; 赵洪宇; 蔡萌萌; 刘鹏; 李朝铭; 刘来波; 崔欣; 姬克勇; 第一发明人 谭雯
权利人 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 权利人类型 企业
当前权利人 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 当前权利人类型 企业
省份 当前专利权人所在省份:山东省 城市 当前专利权人所在城市:山东省济南市
具体地址 当前专利权人所在详细地址:山东省济南市高新区港兴三路北段未来创业广场3号楼11-12层 邮编 当前专利权人邮编:250100
主IPC国际分类 B25J9/16 所有IPC国际分类 B25J9/16B25J19/00
专利引用数量 0 专利被引用数量 0
专利权利要求数量 10 专利文献类型 A
专利代理机构 济南信达专利事务所有限公司 专利代理人 陈婷婷;
摘要 本 发明 公开了一种基于 动作捕捉 的 机械臂 标定方法、系统及机械臂,属于机械臂标定技术领域,该方法基于动作捕捉系统实现机械臂的标定,具体实现方式如下:动作捕捉系统的自标定,设置捕捉系统的 坐标系 和零点 位置 ;动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定,基于机械臂末端 法兰 盘中心点位置 采样 数据,获取机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据,并计算动作捕捉系统与机械臂系统的坐标转换关系;根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵,并对矩阵进行奇异值分解,最终得到动作捕捉系统与机械臂的矩阵转换关系。本发明通过结合动作捕捉系统的数据,实现机械臂的精确标定,以确保其在各种任务中的精确性和可靠性。
权利要求

1.一种基于动作捕捉机械臂标定方法,其特征在于,该方法基于动作捕捉系统实现机械臂的标定,具体实现方式如下:
1)、动作捕捉系统的自标定,设置捕捉系统的坐标系和零点位置
2)、动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定,基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,获取机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据,并计算动作捕捉系统与机械臂系统的坐标转换关系;
根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵,并对矩阵进行奇异值分解,最终得到动作捕捉系统与机械臂的矩阵转换关系;
3)、利用所述矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作。
2.根据权利要求1所述的一种基于动作捕捉的机械臂标定方法,其特征在于,所述动作捕捉系统的自标定方式具体如下:
1.1)、将捕捉系统的相机安装在合适的位置,使其可以覆盖机械臂和人的工作空间
1.2)、去除掉多余的反射点以及mark点;
1.3)、选择标定杆进行标定,采样点在10000个以上;
1.4)、设置捕捉系统的坐标系和零点位置。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于动作捕捉的机械臂标定方法,其特征在于,所述
1 2
基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,设Pi 为机械臂采样的第i次位置,Pi为动作捕捉系统采样的第i次位置,则机械臂采样数据值与动作捕捉系统采样数据值的关系表示为:
其中, 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的旋转矩阵;
为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的平移矢量;
动作捕捉系统与机械臂系统的坐标系转化为:
根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵M,
1 2
其中,N为采样的个数, 为Pi的平均值, 为Pi的平均值;
对所述矩阵M进行奇异值分解:
T
U*S*V=SVD(M);
T
如果|V*U|>0,
T
如果|V*U|<=0,把V的任意一列改变正负号,
计算完后,通过公式 得到 从而得到
4.根据权利要求3所述的一种基于动作捕捉的机械臂标定方法,其特征在于,所述N=
1000。
5.根据权利要求3所述的一种基于动作捕捉的机械臂标定方法,其特征在于,所述利用矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作,具体实现为:
3.1)、动作捕捉系统采集的人的相关动作的数据为Paction,根据所述矩阵转换关系可得到机械臂法兰盘的中心位置
3.2)、将Parm下发给机械臂来执行相关操作。
6.一种基于动作捕捉的机械臂标定系统,其特征在于,包括动作捕捉模,坐标系转换模块,以及动作执行模块;
所述动作捕捉模块实现动作捕捉系统的自标定,设置动作捕捉系统的坐标系和零点位置;
所述坐标系转换模块,实现动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定;
基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,获取机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据,并计算动作捕捉系统与机械臂系统的坐标转换关系;
根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵,并对矩阵进行奇异值分解,最终得到动作捕捉系统与机械臂的矩阵转换关系;
所述动作执行模块,利用所述矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作。
7.根据权利要求6所述的一种基于动作捕捉的机械臂标定系统,其特征在于,所述动作捕捉模块实现动作捕捉系统自标定的具体方式如下:
将捕捉系统的相机安装在合适的位置,使其可以覆盖机械臂和人的工作空间;
去除掉多余的反射点以及mark点;
选择标定杆进行标定,采样点在10000个以上;
设置捕捉系统的坐标系和零点位置。
8.根据权利要求6或7所述的一种基于动作捕捉的机械臂标定系统,其特征在于,所述坐标系转换模块,实现动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定过程如下:
1
步骤一:基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,设Pi为机械臂采样的第i次位
2
置,Pi为动作捕捉系统采样的第i次位置,则机械臂采样数据值与动作捕捉系统采样数据值的关系表示为:
其中, 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的旋转矩阵;
为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的平移矢量;
动作捕捉系统与机械臂系统的坐标系转化为:
步骤二:根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵M,
1 2
其中,N为采样的个数, 为Pi的平均值, 为Pi的平均值;
步骤三:对所述矩阵M进行奇异值分解:
T
U*S*V=SVD(M);
T
如果|V*U|>0,
T
如果|V*U|<=0,把V的任意一列改变正负号,
1
R2计算完后,通过公式 得到 从而得到
9.根据权利要求8所述的一种基于动作捕捉的机械臂标定系统,其特征在于,所述动作执行模块利用矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作,具体实现为:
S1、动作捕捉系统采集的人的相关动作的数据为Paction,根据所述矩阵转换关系得到机械臂法兰盘的中心位置
S2、动作执行模块将Parm下发给机械臂来执行相关操作。
10.一种机械臂,其特征在于,该机械臂基于动作捕捉系统,通过权利要求1至5任一项所述的基于动作捕捉的机械臂标定方法实现机械臂跟随人完成指定动作。

说明书全文

一种基于动作捕捉机械臂标定方法、系统及机械臂

技术领域

[0001] 本发明涉及机械臂标定技术领域,具体地说是一种基于动作捕捉的机械臂标定方法、系统及机械臂。

背景技术

[0002] 随着科技的发展,机械臂的应用也覆盖了越来越多的产业,通过程序控制机械臂能够模仿人的动作,从而辅助或代替人工完成工作。然而对于一些复杂的工作或需要精细加工完成的工作,如物品抓取、咖啡拉花等,则要求机械臂更加精确和高效。

发明内容

[0003] 本发明的技术任务是针对以上不足之处,提供一种基于动作捕捉的机械臂标定方法、系统及机械臂,通过结合动作捕捉系统的数据,实现机械臂的精确标定,以确保其在各种任务中的精确性和可靠性。
[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
[0005] 一种基于动作捕捉的机械臂标定方法,该方法基于动作捕捉系统实现机械臂的标定,具体实现方式如下:
[0006] 1)、动作捕捉系统的自标定,设置捕捉系统的坐标系和零点位置
[0007] 2)、动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定,基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,获取机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据,并计算动作捕捉系统与机械臂系统的坐标转换关系;
[0008] 根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵,并对矩阵进行奇异值分解,最终得到动作捕捉系统与机械臂的矩阵转换关系;
[0009] 3)、利用所述矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作。
[0010] 优选的,所述动作捕捉系统的自标定方式具体如下:
[0011] 1.1)、将捕捉系统的相机安装在合适的位置,使其可以覆盖机械臂和人的工作空间
[0012] 1.2)、去除掉多余的反射点以及mark点;
[0013] 1.3)、选择标定杆进行标定,采样点在10000个以上;
[0014] 1.4)、设置捕捉系统的坐标系和零点位置。
[0015] 优选的,所述基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,设Pi1为机械臂采样的2
第i次位置,Pi为动作捕捉系统采样的第i次位置,则机械臂采样数据值与动作捕捉系统采样数据值的关系表示为:
[0016]
[0017] 其中, 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的旋转矩阵;
[0018] 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的平移矢量;
[0019] 动作捕捉系统与机械臂系统的坐标系转化为:
[0020]
[0021] 根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵M,
[0022]
[0023] 其中,N为采样的个数, 为Pi1的平均值, 为Pi2的平均值;
[0024] 对所述矩阵M进行奇异值分解:
[0025] U*S*VT=SVD(M);
[0026] 如果|V*UT|>0,
[0027] 如果|V*UT|<=0,把V的任意一列改变正负号,
[0028] 计算完后,通过公式 得到 从而得到
[0029] 优选的,所述N=1000。
[0030] 优选的,所述利用矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作,具体实现为:
[0031] 3.1)、动作捕捉系统采集的人的相关动作的数据为Paction,根据所述矩阵转换关系可得到机械臂法兰盘的中心位置
[0032] 3.2)、将Parm下发给机械臂来执行相关操作。
[0033] 本发明还要求保护一种基于动作捕捉的机械臂标定系统,包括动作捕捉模,坐标系转换模块,以及动作执行模块;
[0034] 所述动作捕捉模块实现动作捕捉系统的自标定,设置动作捕捉系统的坐标系和零点位置;
[0035] 所述坐标系转换模块,实现动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定:
[0036] 基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,获取机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据,并计算动作捕捉系统与机械臂系统的坐标转换关系;
[0037] 根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵,并对矩阵进行奇异值分解,最终得到动作捕捉系统与机械臂的矩阵转换关系;
[0038] 所述动作执行模块,利用所述矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作。
[0039] 优选的,所述动作捕捉模块实现动作捕捉系统自标定的具体方式如下:
[0040] 将捕捉系统的相机安装在合适的位置,使其可以覆盖机械臂和人的工作空间;
[0041] 去除掉多余的反射点以及mark点;
[0042] 选择标定杆进行标定,采样点在10000个以上;
[0043] 设置捕捉系统的坐标系和零点位置。
[0044] 优选的,所述坐标系转换模块,实现动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定过程如下:
[0045] 步骤一:基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,设Pi1为机械臂采样的第i次2
位置,Pi为动作捕捉系统采样的第i次位置,则机械臂采样数据值与动作捕捉系统采样数据值的关系表示为:
[0046]
[0047] 其中, 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的旋转矩阵;
[0048] 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的平移矢量;
[0049] 动作捕捉系统与机械臂系统的坐标系转化为:
[0050]
[0051] 步骤二:根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵M,[0052]
[0053] 其中,N为采样的个数, 为Pi1的平均值, 为Pi2的平均值;
[0054] 步骤三:对所述矩阵M进行奇异值分解:
[0055] U*S*VT=SVD(M);T
[0056] 如果|V*U|>0,T
[0057] 如果|V*U|<=0,把V的任意一列改变正负号,
[0058] 计算完后,通过公式 得到 从而得到
[0059] 优选的,所述动作执行模块利用矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作,具体实现为:
[0060] S1、动作捕捉系统采集的人的相关动作的数据为Paction,根据所述矩阵转换关系得到机械臂法兰盘的中心位置
[0061] S2、动作执行模块将Parm下发给机械臂来执行相关操作。
[0062] 本发明还要求保护一种机械臂,该机械臂基于动作捕捉系统,通过上述的基于动作捕捉的机械臂标定方法实现机械臂跟随人完成指定动作。
[0063] 本发明的一种基于动作捕捉的机械臂标定方法、系统及机械臂与现有技术相比,具有以下有益效果:
[0064] 可以通过动作捕捉系统和机械臂来进行算法标定,通过奇异值分解得到坐标系转换的矩阵,从而可以实现机械臂模仿人的动作,实现了机械臂的高效、精确、可自动化标定。附图说明
[0065] 图1是本发明实施例提供的基于动作捕捉的机械臂标定方法实现流程示图;
[0066] 图2是本发明实施例提供的动作捕捉系统的自标定的实现过程示图;
[0067] 图3是本发明实施例提供的动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系标定的实现过程示图;
[0068] 图4是本发明实施例提供的利用矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作的实现过程示图。

具体实施方式

[0069] 下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
[0070] 本发明实施例提供了一种基于动作捕捉的机械臂标定方法,该方法基于动作捕捉系统实现机械臂的标定,具体实现方式如下:
[0071] 1、动作捕捉系统的自标定,设置捕捉系统的坐标系和零点位置:
[0072] 步骤1.1、将捕捉系统的相机安装在合适的位置,使其可以覆盖机械臂和人的工作空间;
[0073] 步骤1.2、去除掉多余的反射点以及mark点;
[0074] 步骤1.3、选择标定杆进行标定,采样点在10000个以上;
[0075] 步骤1.4、设置捕捉系统的坐标系和零点位置。
[0076] 2、动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定:
[0077] 步骤2.1、基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,设Pi1为机械臂采样的第i2
次位置,Pi为动作捕捉系统采样的第i次位置,则机械臂采样数据值与动作捕捉系统采样数据值的关系表示为:
[0078]
[0079] 其中, 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的旋转矩阵;
[0080] 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的平移矢量;
[0081] 动作捕捉系统与机械臂系统的坐标系转化为:
[0082]
[0083] 步骤2.2、根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵M,[0084]1 2
[0085] 其中,N=1000(采样的个数), 为Pi的平均值, 为Pi的平均值;
[0086] 步骤2.3、对矩阵M进行奇异值分解:
[0087] U*S*VT=SVD(M);T
[0088] 如果|V*U|>0,T
[0089] 如果|V*U|<=0,把V的任意一列改变正负号,
[0090] 计算完后,通过公式 得到 从而得到
[0091] 3、利用所述矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作:
[0092] 步骤3.1、动作捕捉系统采集的人的相关动作的数据为Paction,根据所述矩阵转换关系可得到机械臂法兰盘的中心位置
[0093] 步骤3.2、将Parm下发给机械臂来执行相关操作。
[0094] 本发明实施例还提供一种基于动作捕捉的机械臂标定系统,包括动作捕捉模块,坐标系转换模块,以及动作执行模块;
[0095] 所述动作捕捉模块实现动作捕捉系统的自标定,设置动作捕捉系统的坐标系和零点位置;
[0096] 所述坐标系转换模块,实现动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定:
[0097] 基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,获取机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据,并计算动作捕捉系统与机械臂系统的坐标转换关系;
[0098] 根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵,并对矩阵进行奇异值分解,最终得到动作捕捉系统与机械臂的矩阵转换关系;
[0099] 所述动作执行模块,利用所述矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作。
[0100] 其中,所述动作捕捉模块实现动作捕捉系统自标定的具体方式如下:
[0101] 将捕捉系统的相机安装在合适的位置,使其可以覆盖机械臂和人的工作空间;
[0102] 去除掉多余的反射点以及mark点;
[0103] 选择标定杆进行标定,采样点在10000个以上;
[0104] 设置捕捉系统的坐标系和零点位置。
[0105] 所述坐标系转换模块,实现动作捕捉系统与机械臂坐标系转换关系的标定过程如下:
[0106] 步骤一:基于机械臂末端法兰盘中心点位置采样数据,设Pi1为机械臂采样的第i次2
位置,Pi为动作捕捉系统采样的第i次位置,则机械臂采样数据值与动作捕捉系统采样数据值的关系表示为:
[0107]
[0108] 其中, 为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的旋转矩阵;
[0109] T21为动作捕捉系统与机械臂系统坐标系转换的平移矢量;
[0110] 动作捕捉系统与机械臂系统的坐标系转化为:
[0111]
[0112] 步骤二:根据机械臂采样数据和动作捕捉系统采样数据构建矩阵M,[0113]1 2
[0114] 其中,N=1000(采样的个数), 为Pi的平均值, 为Pi的平均值;
[0115] 步骤三:对所述矩阵M进行奇异值分解:
[0116] U*S*VT=SVD(M);
[0117] 如果|V*UT|>0,T
[0118] 如果|V*U|<=0,把V的任意一列改变正负号,
[0119] 计算完后,通过公式 得到 从而得到
[0120] 所述动作执行模块利用矩阵转换关系实现机械臂跟随人完成指定动作,具体实现为:
[0121] S1、动作捕捉系统采集的人的相关动作的数据为Paction,根据所述矩阵转换关系得到机械臂法兰盘的中心位置
[0122] S2、动作执行模块将Parm下发给机械臂来执行相关操作。
[0123] 本发明实施例还提供了一种机械臂,该机械臂基于动作捕捉系统,通过上述实施例所述的基于动作捕捉的机械臂标定方法实现机械臂跟随人完成指定动作。
[0124] 通过上面具体实施方式,所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解,本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上,所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征,从而实现不同的技术方案。
[0125] 除说明书所述的技术特征外,均为本专业技术人员的已知技术。
QQ群二维码
意见反馈