视觉引导的搬运机器人之视觉系统2D模型（下）

(1)计算初始工件坐标系为O1’ X ’Y’和图像坐标系OXY之间的转换关系，初始工件坐标系为以X’Y’和相机坐标系OXY之间的转换关系。进行此计算是为了通过相机图像中工件特征点位置的变换从而求得工件坐标系的偏差量，通过选取工件中特定位置的两个不重合点的工件坐标和此两个不重合点在图像坐标系中的位置点，求出图像坐标系和工件坐标系的转换关系，以第一次拍照得出的工件为参照，和第二次获取的工件位姿进行比较，能够得出两次工件坐标系之间的距离偏差。利用2点法的方法进行计算能够得出工件坐标系原点O’在图像坐标系中的位置(x0，Y,0)和两个坐标系在X轴方向的夹角。

(2)工件坐标系相对偏差量的具体计算过程为:根据需要求取的目标工件信息，我们只须求出工件当前坐标系和工件初始坐标系之间的偏差量即可。结合上面的理论推导可知，工件上点的位置信息在其坐标系上的表现是始终保持相同的，由于其坐标系也始终是不进行变化的，只需找到任一点相应的工件坐标，就能够运行对应于此点的机器人示教程序。我们通常利用在工件上选取的特征点当前位置相对于初始位置的偏差来确定工件的便宜量。假定以X ’Y’代表的是初始状态下的坐标系，O1’X ’Y’代表的是此时的坐标系。此时，我们以两坐标系的变化量来表示工件位姿的变化。此时的工件坐标系在图像坐标系中的位姿表达能够通过2点法进行求解，设x0,y0,α0为初始状态下工件坐标系和图像坐标系的关系参数，x1，y1，α1为当前状态下工件坐标系和图像坐标系中的的参数，则工件坐标偏差量为: Px,Py,Pz是当前工件相对于初始位置在X,Y轴方向的偏移和绕Z轴的旋转量。当机器人接收到上述的偏差后会在初始设置的基础上做一系列的修改，以设定合适的工件坐标，从而完成抓取。 3 .4本章小结 本章着重探究了基于视觉引导的场Eye-to-Hand机器人系统的标定原理，详细研究了机器人、靶标、相机和工件坐标系各个坐标系之间的相互变换关系，构建了它们之间的变换方程，系统的介绍了整个机器人系统的标定过程。具体为: 1.概括介绍了相机的成像模型，给出了相机内、外参数的求解方法，为后续的整个系统的标定奠定了基础。主要针对场Eye-to-Hand机器人系统，了解了它的标定理论，构建出了数学模型，从而实现了各个坐标系之间的矩阵变换。 2.完成了基于空间几何知识的机器人和靶标的标定，利用靶标中的3个已知坐标的特殊点求出靶标坐标系和机器人世界坐标系两者的转换关系，并求出了两坐标系的变换参数。 3.针对目标工件的旋转问题，为了求出工件在2D平面上的旋转角度，建了基于机器视觉的2D数学模型，使得搬运机器人能以合适的姿态来抓取工件。

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