一种基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114161411A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202111372937.8(22)申请日2021.11.18(71)申请人浙江大学地址310058浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人金波王谦(74)专利代理机构杭州天勤知识产权代理有限公司33224代理人沈金龙(51)Int.Cl.B25J9/16(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法(57)摘要本发明公开了一种基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法。分别在机器人的机身和足端固定标定板，利用单目相机获得标定板的位姿，进而获得机器人机身与足端的相对位姿关系；根据机器人的关节角度数据，通过正运动学计算机身与足端的名义位姿关系，构建误差矩阵，利用最小二乘法估计运动学参数误差。本发明利用视觉技术依次对多足机器人的每条腿进行运动学参数标定，能够快速准确地完成运动学参数标定过程，可提高多足机器人足端的定位精度，从而改善多足机器人的行走效果。本方法仅需要单目相机和两块标定板即可完成多足机器人的运动学参数标定过程，无需专门的或昂贵的设备，成本较低，易于实现。CN114161411ACN114161411A权利要求书1/2页1.一种基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，多足机器人包括机身和至少两条腿，每条腿包含至少两个串联的关节，腿的端部为足部，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立多足机器人的机身和各关节的坐标系，并建立运动学模型和误差模型；(2)对相机进行标定，获得相机的内参矩阵；(3)在机身和待标定的腿的足部上各固定一块标定板，将相机放置在合适的位置使得两块标定板均处在相机的视野范围内；(4)控制正在标定的腿运动到工作范围内的一个随机位置，通过关节的编码器记录此时的关节角度；(5)利用相机获得标定板在相机坐标系下的位姿，并通过坐标变换关系得到足部在机身坐标系下的位姿；(6)利用当前的关节角度，通过正运动学计算出期望的足部位姿，并计算出期望的足部位姿与通过相机得到的足部位姿之间的误差；(7)重复步骤(4)～(6)，得到多足机器人腿部处于不同位置时的一组数据；(8)计算平均位姿误差，若小于预设的阈值则跳转到步骤(10)；否则执行步骤(9)；(9)通过最小二乘法计算出多足机器人运动学参数的误差，并对运动学参数进行补偿，之后继续执行步骤(4)；(10)将腿上的标定板更换到下一条待标定腿的足部，重复步骤(3)～(9)，直至多足机器人的多条腿均已完成标定。2.如权利要求1所述基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，其特征在于，所述多足机器人有2条腿、4条腿或6条腿。3.如权利要求1所述基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，其特征在于，所述机身为矩形，各条腿分布于矩形机身的四条边上。4.如权利要求1所述基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，其特征在于，每条腿包含三个关节，从机身到足部依次为侧摆关节、髋关节和膝关节。5.如权利要求1所述基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，其特征在于，所述相机为单目相机，在标定过程中标定板均处于相机的视野中。6.如权利要求5所述基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，其特征在于，所述标定板使用ChArUco标记板，并使用OpenCV处理相机照片，识别和获取标定板的位姿。7.如权利要求1所述基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，其特征在于，步骤(5)中，假设机身和足部的标定板对应的坐标系分别为{MB}和{MF}，相机坐标系为{C}，利用相机分别获得两块标定板在相机坐标系下的位姿，用齐次变换矩阵和表示；之后通过坐标变换关系得到足部在机身坐标系下的位姿：其中，和表示标定板相对于机身、足部的固定位置，表示利用相机得到的足部在机身坐标系下的位姿。8.如权利要求1所述基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，其特征在于，步骤(6)中，利用当前的关节角度，通过正运动学计算出期望的足部位姿2CN114161411A权利要求书2/2页其中，q1，q2，q3为各关节的角度，p1，…，为运动学参数向量，s1，s2，为T各关节螺旋轴向量，s1＝s2＝s3＝(0，0，0，0，0，1)，“^”符号表示将一个运动旋量向量写成矩阵形式，e为自然底数；并计算出期望位姿与通过相机得到的位姿之间的误差Δe：9.如权利要求1所述基于视觉的多足机器人运动学参数标定方法，其特征在于，步骤(9)中，列出含有待辨识参数的方程，整理为y＝Jx的形式：其中x为待辨识参数误差列向量，y为位姿误差列向量，为辨识矩阵，n为数据组数，通过最小二乘法计算出多足机器人运动学参数的误差：x＝(JTJ)‑1JTy，用所求出的运动学参数误差对原有参数进