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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明提供了一种面向机器人视觉伺服轨迹跟踪的多传感器数据融合方法，涉及传感器数据融合技术领域。所采用的技术方案包括以下步骤：建立机器人关节编码器和外部双目视觉传感器的联合测量系统，标定各坐标系；分别获得来自关节编码器和视觉传感器的机器人末端执行器位姿测量数据；通过工业机器人关节编码器驱动的误差状态动力学融合快速机器人关节编码器测量和慢速视觉传感器测量，获得对末端执行器位姿的估计结果。本发明为工业机器人视觉伺服轨迹跟踪中的动态位姿估计提供了一种有效的解决方案，可以显著提高末端执行器的位姿估计精度，并对末端执行器的不同运动轨迹具有鲁棒的估计性能，在工业机器人高精度轨迹跟踪中具有实际应用潜力。

主权项：1.一种面向机器人视觉伺服轨迹跟踪的多传感器数据融合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立基于机器人关节编码器和视觉传感器的联合测量系统，标定各坐标系，包括视觉传感器坐标系，机器人基座坐标系和末端执行器坐标系；所述机器人基座坐标系的原点为机器人底座中心；所述末端执行器坐标系的原点为刀具中心点；所述视觉传感器坐标系的原点位于双目视觉传感器的中心；机器人基座和末端执行器表面分别设有光学靶标点群，每组光学靶标点群均包含三个以上的非共线光学靶标点；机器人基座上的光学靶标点群与所述机器人基座坐标系绑定，末端执行器上的光学靶标点群与末端执行器坐标系绑定；S2、分别获得来自关节编码器和视觉传感器的机器人末端执行器位姿测量数据；对于视觉传感器，通过获取机器人基座和末端执行器上的光学靶标点群的坐标信息，从而获得与光学靶标点群绑定的机器人基座位姿和末端执行器位姿，并转换为末端执行器相对于机器人基座的位姿，记为末端执行器位姿的视觉测量值；对于关节编码器，获取机器人关节编码器测量值，并经过机器人运动学正解转换为末端执行器位姿，记为末端执行器位姿的编码器测量值；来自视觉传感器的机器人末端执行器位姿测量数据的数学表达式如下： ；式中，是末端执行器相对于机器人基座的位姿；是机器人基座在视觉传感器坐标系下的位姿；是末端执行器在视觉传感器坐标系下的位姿；来自关节编码器的机器人末端执行器位姿测量数据的数学表达式如下： ；式中，是机器人位姿的编码器测量值；是机器人六个关节角度测量值；是机器人运动学正解，采用理论连杆参数建立；S3、定义数据融合所需的变量，并对其执行初始化操作；S4、通过编码器驱动的机器人误差状态动力学融合快速机器人关节编码器测量和慢速视觉传感器测量，获得对末端执行器位姿的估计结果；若当前时刻没有新的末端执行器位姿的视觉测量值，则标称状态按下式递推： ； ；式中，k表示视觉测量的周期数；代表编码器测量的周期数；是视觉测量周期相对于编码器测量周期的倍数，即，其中是视觉测量周期，是编码器测量周期；是末端执行器位姿的标称状态，即为所需要的末端执行器位姿的估计值；是末端执行器位姿的编码器测量值，是运动学正解误差的标称状态；误差状态按下式递推： ； ；式中，表示先验估计；是和的联合形式，其中是末端执行器位姿的误差状态，是运动学正解误差的误差状态；W是对应的协方差矩阵；是视觉测量的延迟时间步数；F是误差状态转移矩阵；表示F的转置；是对应的过程传递噪声协方差矩阵；误差状态转移矩阵F和误差状态过程传递噪声协方差矩阵分别如下式计算： ；式中，是编码器测量噪声协方差矩阵，通过标定获得；是对应的过程传递噪声协方差矩阵，为可调参数；表示6×6的零矩阵，表示6×6的单位矩阵；若当前时刻有新的末端执行器位姿的视觉测量值，误差状态按下式修正： ； ； ； ；式中，表示后验估计；K是增益系数，H是视觉相对于误差状态的雅可比矩阵，表示H的转置，是末端执行器位姿的视觉测量值，表示视觉测量噪声协方差矩阵，表示12×12的单位矩阵，表示真实状态，表示视觉相对于真实状态的雅可比矩阵，是和的联合形式；在误差状态被修正后，对过去时刻的标称状态进行回溯校正： ； ；根据误差相似度原理，当视觉测量延迟的步数小于预定值时，令： ；得当前时刻末端执行器位姿的标称状态： ；完成对末端执行器位姿的估计值的修正；最后将误差状态重置为0： ； 。

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