一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法

本发明公开了一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法，包括：步骤一、移动机械手臂使其末端的法兰盘面向三维传感器，记录此时三维传感器获取到的点云信息，通过三维视觉算法提取法兰盘的至少一个特征点，并获取其相对于三维传感器坐标系的三维坐标值；步骤二、针对所提取到的特征点，获得其相对于机械手臂基坐标系的三维坐标值；步骤三、重复步骤一、二，提取到多个不共面的特征点，并获取每一特征点分别相对于三维传感器坐标系和机械手臂基坐标系的多组三维坐标值，计算出最优手眼转换矩阵。本发明采用现有机械臂末端法兰盘的几何特征解决标定点的选取问题，在标定中无需安装标志点，显著简化了标定流程，并大幅降低了标定成本。;本发明公开了一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法，包括：步骤一、移动机械手臂使其末端的法兰盘面向三维传感器，记录此时三维传感器获取到的点云信息，通过三维视觉算法提取法兰盘的至少一个特征点，并获取其相对于三维传感器坐标系的三维坐标值；步骤二、针对所提取到的特征点，获得其相对于机械手臂基坐标系的三维坐标值；步骤三、重复步骤一、二，提取到多个不共面的特征点，并获取每一特征点分别相对于三维传感器坐标系和机械手臂基坐标系的多组三维坐标值，计算出最优手眼转换矩阵。本发明采用现有机械臂末端法兰盘的几何特征解决标定点的选取问题，在标定中无需安装标志点，显著简化了标定流程，并大幅降低了标定成本。;本发明公开了一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法，包括：步骤一、移动机械手臂使其末端的法兰盘面向三维传感器，记录此时三维传感器获取到的点云信息，通过三维视觉算法提取法兰盘的至少一个特征点，并获取其相对于三维传感器坐标系的三维坐标值；步骤二、针对所提取到的特征点，获得其相对于机械手臂基坐标系的三维坐标值；步骤三、重复步骤一、二，提取到多个不共面的特征点，并获取每一特征点分别相对于三维传感器坐标系和机械手臂基坐标系的多组三维坐标值，计算出最优手眼转换矩阵。本发明采用现有机械臂末端法兰盘的几何特征解决标定点的选取问题，在标定中无需安装标志点，显著简化了标定流程，并大幅降低了标定成本。;本发明公开了一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法，包括：步骤一、移动机械手臂使其末端的法兰盘面向三维传感器，记录此时三维传感器获取到的点云信息，通过三维视觉算法提取法兰盘的至少一个特征点，并获取其相对于三维传感器坐标系的三维坐标值；步骤二、针对所提取到的特征点，获得其相对于机械手臂基坐标系的三维坐标值；步骤三、重复步骤一、二，提取到多个不共面的特征点，并获取每一特征点分别相对于三维传感器坐标系和机械手臂基坐标系的多组三维坐标值，计算出最优手眼转换矩阵。本发明采用现有机械臂末端法兰盘的几何特征解决标定点的选取问题，在标定中无需安装标志点，显著简化了标定流程，并大幅降低了标定成本。;本发明公开了一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法，包括：步骤一、移动机械手臂使其末端的法兰盘面向三维传感器，记录此时三维传感器获取到的点云信息，通过三维视觉算法提取法兰盘的至少一个特征点，并获取其相对于三维传感器坐标系的三维坐标值；步骤二、针对所提取到的特征点，获得其相对于机械手臂基坐标系的三维坐标值；步骤三、重复步骤一、二，提取到多个不共面的特征点，并获取每一特征点分别相对于三维传感器坐标系和机械手臂基坐标系的多组三维坐标值，计算出最优手眼转换矩阵。本发明采用现有机械臂末端法兰盘的几何特征解决标定点的选取问题，在标定中无需安装标志点，显著简化了标定流程，并大幅降低了标定成本。;本发明公开了一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法，包括：步骤一、移动机械手臂使其末端的法兰盘面向三维传感器，记录此时三维传感器获取到的点云信息，通过三维视觉算法提取法兰盘的至少一个特征点，并获取其相对于三维传感器坐标系的三维坐标值；步骤二、针对所提取到的特征点，获得其相对于机械手臂基坐标系的三维坐标值；步骤三、重复步骤一、二，提取到多个不共面的特征点，并获取每一特征点分别相对于三维传感器坐标系和机械手臂基坐标系的多组三维坐标值，计算出最优手眼转换矩阵。本发明采用现有机械臂末端法兰盘的几何特征解决标定点的选取问题，在标定中无需安装标志点，显著简化了标定流程，并大幅降低了标定成本。;本发明公开了一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法，包括：步骤一、移动机械手臂使其末端的法兰盘面向三维传感器，记录此时三维传感器获取到的点云信息，通过三维视觉算法提取法兰盘的至少一个特征点，并获取其相对于三维传感器坐标系的三维坐标值；步骤二、针对所提取到的特征点，获得其相对于机械手臂基坐标系的三维坐标值；步骤三、重复步骤一、二，提取到多个不共面的特征点，并获取每一特征点分别相对于三维传感器坐标系和机械手臂基坐标系的多组三维坐标值，计算出最优手眼转换矩阵。本发明采用现有机械臂末端法兰盘的几何特征解决标定点的选取问题，在标定中无需安装标志点，显著简化了标定流程，并大幅降低了标定成本。;本发明公开了一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法，包括：步骤一、移动机械手臂使其末端的法兰盘面向三维传感器，记录此时三维传感器获取到的点云信息，通过三维视觉算法提取法兰盘的至少一个特征点，并获取其相对于三维传感器坐标系的三维坐标值；步骤二、针对所提取到的特征点，获得其相对于机械手臂基坐标系的三维坐标值；步骤三、重复步骤一、二，提取到多个不共面的特征点，并获取每一特征点分别相对于三维传感器坐标系和机械手臂基坐标系的多组三维坐标值，计算出最优手眼转换矩阵。本发明采用现有机械臂末端法兰盘的几何特征解决标定点的选取问题，在标定中无需安装标志点，显著简化了标定流程，并大幅降低了标定成本。

The invention discloses calibration methods for relative positions of a three-dimensional sensor and a mechanical arm. A method comprises the steps of S1, moving the mechanical arm, thereby enabling aflange plate at a tail end of the mechanical arm to face the three-dimensional sensor, recording point cloud information obtained by the three-dimensional sensor at this time, extracting at least onefeature point of the flange plate through utilization of a three-dimensional vision algorithm, and obtaining a three-dimensional coordinate value of the feature point relative to a three-dimensionalsensor coordinate system; S2, for the extracted feature point, obtaining the three-dimensional coordinate value of the feature point relative to a mechanical arm base coordinate system; S3, repeatingthe S1 and S2, extracting a plurality of non-coplanar feature points, obtaining a plurality of groups of three-dimensional coordinate values of each feature point relative to the three-dimensional sensor coordinate system and the mechanical arm base coordinate system, and computing the optimum hand and eye conversion matrix. According to the methods, through adoption of geometrical features of theflange plate at the tail end of an existing mechanical arm, the problem of selecting calibration points is solved, a mark point does not need to be installed in calibration, a calibration process isremarkably simplified, and calibration cost is greatly reduced.