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摘要：针对视觉引导下的工件动态跟踪系统，建立一种机器人轨迹规划算法。通过视觉定位工件，然后将工件的相机坐标系转换成机器人坐标系，根据工件移动速度和抓取点位置，插补出机器人夹持器的运动轨迹。
关键词：视觉引导;图像处理;机器人;轨迹规划
0 引言
机器人对运动目标的跟踪在现代工业领域的应用越来越广泛，而传统的示教方式显然不适应目标路径动态变化的情形[1-2]。目前，机器视觉是实现机器人对动态目标智能化跟踪的关键[3-5]，研究视觉引导下的机器人轨迹规划算法具有重要意义。
1动态跟踪系统
动态跟踪系统包括一个工业相机、一个装有数据采集卡和运动控制卡的工控机和一套工业机器人。工业相机拍的每一帧图像经数据采集卡进入工控机，对图像进行分析，识别出工件的位置信息，通过轨迹控制算法及运动补偿，得到机器人运动控制数据，经运动控制卡传输到机器人控制器，完成对机器人本体的运动控制，实现对运动目标的动态跟踪。
2 视觉信息处理
红外对射传感器检测到工件到达工业相机的视野中心，发出脉冲，触发照明系统和工业相机，数据采集卡将采集的一帧图像传到工控机控制软件。控制软件首先对采集的图像进行二值化处理，见图1。从红外对射传感器前面向左扫描找到非0值像素，确定工件右边界;从工件右边界开始自上往下扫描，找到非0值像素，确定上边界;以此类推，找到工件的左边界和下边界;根据确定的边界值，计算出工件中心位置，见图2。
点击并拖拽以移动点击并拖拽以移动
工件中心的位置是相对工业相机视野中心的偏移量，单位是像素。换算成距离值的公式是：点击并拖拽以移动，其中d表示偏移距离，p_off表示像素偏移量，r表示相机分辨率，L表示和分辨率对应的视野实际长度。
由此获得工件相对工业相机视野中心的坐标值点击并拖拽以移动，实现工件的视觉定位。
3 机器人轨迹规划
本文针对工业机器人平面抓取的应用，提出一种基于视觉引导的机器人轨迹规划算法。通过视觉定位工件，然后将工件的相机坐标系转换成机器人坐标系，根据工件移动速度和抓取点位置，插补出机器人夹持器的运动轨迹，具体步骤如下：
（1）工件的视觉定位。通过视觉信息处理，获取工件轨迹的起点值点击并拖拽以移动。经过t时间后，工件到达抓取点点击并拖拽以移动。
（2）坐标变换。由于机器人夹持器的位置是通过机器人坐标系来描述的，所以必须把工件的相机坐标系转换成机器人坐标系，才能实现机器人轨迹规划。相机坐标系原点相对机器人坐标系的坐标是点击并拖拽以移动，则点击并拖拽以移动，则点击并拖拽以移动。变换后得到机器人坐标系下的工件起点坐标点击并拖拽以移动和抓取点坐标点击并拖拽以移动。
（3）确定插值点。工件在机器人坐标系下由起始点A到夹持点B，夹持器则由C点到达B点。考虑到夹持器在夹紧前有一个下落的动作，所以夹持器应该在D点应到达工件上方，并在下落的同时，同步运动到B点夹持位置。D点坐标由夹持器下落距离和下落速度决定，点击并拖拽以移动，点击并拖拽以移动，其中s1是工件速度s2是夹持器下落速度d夹持器下落距离。这样通过机器人夹持器的起点C、抓取点B和插值点D，获得机器人运动轨迹的拟合曲线，见图3。
点击并拖拽以移动
4 试验结果与分析
本文以三菱公司的RV-4FL-1D-S11机器人、AirTAC公司的HFZ25气动夹持器、OMRON公司的FQ2-S20100N智能相机、研华公司的IPC-6606工控机为基础搭建了基于视觉引导的机器人试验平台。
通过在夹持点上方拍照并使用HALCON进行误差分析，获得了工件在不同的传输速度下，夹持器在x轴和y轴的轨迹偏差，见表1。
试验数据证明，当工件速度≤0.5m/s时，在视觉引导下，机器人夹持器的误差不超过0.2mm，具有较高的定位精度，满足一般气动夹持的定位要求。
5 结束语
采用视觉图像定位工件，插补出机器人夹持器的运动轨迹，实现了基于视觉引导的机器人轨迹规划， 并取得了较高的定位精度。试验证明本文提出的算法与试验方案是可行的， 为进一步研究机器人轨迹的视觉引导具有一定的参考意义及实用价值。
参考文献：
[1]李远，农秉茂.包装搬运机器人运动轨迹优化设计[J].包装工程，2020，41（01）：123-127.
[2]郭亚奎，陈富林，汤永俊.码垛机器人控制系统的设计与实现[J].机电一体化，2014，20（01）：55-58+77.
[3]钱厚亮，郁汉琪，徐晨，胥保春.六自由度工业机器人RV-2FL的应用开发[J].机床与液压，2018，46（15）：41-44.
[4]过志强，殷国亮，肖文皓，白瑞林.视觉引导的机器人关节空间动态轨迹规划[J].自动化儀表，2015，36（03）：77-80.
[5]王捷，金明河，张国亮，胡海鹰，刘宏.视觉引导下机器人任意轨迹跟踪试验研究[J].机械与电子，2009（03）：3-6.
作者简介：姜荣东（1967-），男，河北吴桥人，沧州师范学院机械与电气工程学院实验师，研究方向：机电一体化。
基金项目：沧州市重点研发计划指导项目（183102002）
关键词：视觉引导;图像处理;机器人;轨迹规划
0 引言
机器人对运动目标的跟踪在现代工业领域的应用越来越广泛，而传统的示教方式显然不适应目标路径动态变化的情形[1-2]。目前，机器视觉是实现机器人对动态目标智能化跟踪的关键[3-5]，研究视觉引导下的机器人轨迹规划算法具有重要意义。
1动态跟踪系统
动态跟踪系统包括一个工业相机、一个装有数据采集卡和运动控制卡的工控机和一套工业机器人。工业相机拍的每一帧图像经数据采集卡进入工控机，对图像进行分析，识别出工件的位置信息，通过轨迹控制算法及运动补偿，得到机器人运动控制数据，经运动控制卡传输到机器人控制器，完成对机器人本体的运动控制，实现对运动目标的动态跟踪。
2 视觉信息处理
红外对射传感器检测到工件到达工业相机的视野中心，发出脉冲，触发照明系统和工业相机，数据采集卡将采集的一帧图像传到工控机控制软件。控制软件首先对采集的图像进行二值化处理，见图1。从红外对射传感器前面向左扫描找到非0值像素，确定工件右边界;从工件右边界开始自上往下扫描，找到非0值像素，确定上边界;以此类推，找到工件的左边界和下边界;根据确定的边界值，计算出工件中心位置，见图2。
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工件中心的位置是相对工业相机视野中心的偏移量，单位是像素。换算成距离值的公式是：点击并拖拽以移动，其中d表示偏移距离，p_off表示像素偏移量，r表示相机分辨率，L表示和分辨率对应的视野实际长度。
由此获得工件相对工业相机视野中心的坐标值点击并拖拽以移动，实现工件的视觉定位。
3 机器人轨迹规划
本文针对工业机器人平面抓取的应用，提出一种基于视觉引导的机器人轨迹规划算法。通过视觉定位工件，然后将工件的相机坐标系转换成机器人坐标系，根据工件移动速度和抓取点位置，插补出机器人夹持器的运动轨迹，具体步骤如下：
（1）工件的视觉定位。通过视觉信息处理，获取工件轨迹的起点值点击并拖拽以移动。经过t时间后，工件到达抓取点点击并拖拽以移动。
（2）坐标变换。由于机器人夹持器的位置是通过机器人坐标系来描述的，所以必须把工件的相机坐标系转换成机器人坐标系，才能实现机器人轨迹规划。相机坐标系原点相对机器人坐标系的坐标是点击并拖拽以移动，则点击并拖拽以移动，则点击并拖拽以移动。变换后得到机器人坐标系下的工件起点坐标点击并拖拽以移动和抓取点坐标点击并拖拽以移动。
（3）确定插值点。工件在机器人坐标系下由起始点A到夹持点B，夹持器则由C点到达B点。考虑到夹持器在夹紧前有一个下落的动作，所以夹持器应该在D点应到达工件上方，并在下落的同时，同步运动到B点夹持位置。D点坐标由夹持器下落距离和下落速度决定，点击并拖拽以移动，点击并拖拽以移动，其中s1是工件速度s2是夹持器下落速度d夹持器下落距离。这样通过机器人夹持器的起点C、抓取点B和插值点D，获得机器人运动轨迹的拟合曲线，见图3。
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4 试验结果与分析
本文以三菱公司的RV-4FL-1D-S11机器人、AirTAC公司的HFZ25气动夹持器、OMRON公司的FQ2-S20100N智能相机、研华公司的IPC-6606工控机为基础搭建了基于视觉引导的机器人试验平台。
通过在夹持点上方拍照并使用HALCON进行误差分析，获得了工件在不同的传输速度下，夹持器在x轴和y轴的轨迹偏差，见表1。
试验数据证明，当工件速度≤0.5m/s时，在视觉引导下，机器人夹持器的误差不超过0.2mm，具有较高的定位精度，满足一般气动夹持的定位要求。
5 结束语
采用视觉图像定位工件，插补出机器人夹持器的运动轨迹，实现了基于视觉引导的机器人轨迹规划， 并取得了较高的定位精度。试验证明本文提出的算法与试验方案是可行的， 为进一步研究机器人轨迹的视觉引导具有一定的参考意义及实用价值。
参考文献：
[1]李远，农秉茂.包装搬运机器人运动轨迹优化设计[J].包装工程，2020，41（01）：123-127.
[2]郭亚奎，陈富林，汤永俊.码垛机器人控制系统的设计与实现[J].机电一体化，2014，20（01）：55-58+77.
[3]钱厚亮，郁汉琪，徐晨，胥保春.六自由度工业机器人RV-2FL的应用开发[J].机床与液压，2018，46（15）：41-44.
[4]过志强，殷国亮，肖文皓，白瑞林.视觉引导的机器人关节空间动态轨迹规划[J].自动化儀表，2015，36（03）：77-80.
[5]王捷，金明河，张国亮，胡海鹰，刘宏.视觉引导下机器人任意轨迹跟踪试验研究[J].机械与电子，2009（03）：3-6.
作者简介：姜荣东（1967-），男，河北吴桥人，沧州师范学院机械与电气工程学院实验师，研究方向：机电一体化。
基金项目：沧州市重点研发计划指导项目（183102002）