基于视觉跟踪的DELTA机器人控制系统和方法

摘要

本发明公开了基于视觉跟踪的DELTA机器人控制系统和方法，系统中的伺服驱动器和运动控制器通过串联总线连接，该方法利用串联的伺服驱动器实现补漏分配、奇偶分配以及分类分配的方法，并进一步实现了机器人运动轨迹的优化。本发明系统实现了双DELTA机器人的协作控制系统，提高了系统的通用性，设置简单、便于调试。本发明方法基于双DELTA机器人实现多种协同控制方式，适用于不同的工作环境，通用性高且漏拣率低；同时通过运动轨迹优化使得机器人分拣目标对象的速度和准确性进一步提高，提高其工作效率。本发明作为基于视觉跟踪的DELTA机器人控制系统和方法可广泛应用于工业机器人领域。

权利要求

1.一种应用控制系统的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，其特征在于：该控制系统包括有运动控制器、视觉系统、输送带编码器和两台DELTA机器人，所述两台DELTA机器人均包括有四个伺服驱动器和四个驱动轴，每个驱动轴通过一个伺服驱动器控制；上述所有伺服驱动器串联连接，并由第一个伺服驱动器与运动控制器连接；所述视觉系统和输送带编码器均与运动控制器连接；所述伺服驱动器之间、伺服驱动器与运动控制器之间通过EtherCAT总线串联；

该方法包括以下步骤：

A1、运动控制器控制两台DELTA机器人中的第一台DELTA机器人对输送带上的物料进行快速抓取；

A2、根据视觉系统和输送带编码器采集的数据，计算漏抓的物料数据并发送至运动控制器；

A3、所述运动控制器根据漏抓的物料数据控制第二台DELTA机器人进行抓取操作。

2.一种应用控制系统的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，其特征在于：该控制系统包括有运动控制器、视觉系统、输送带编码器和两台DELTA机器人，所述两台DELTA机器人均包括有四个伺服驱动器和四个驱动轴，每台驱动轴通过一个伺服驱动器控制；上述所有伺服驱动器串联连接，并由第一个伺服驱动器与运动控制器连接；所述视觉系统和输送带编码器均与运动控制器连接；所述伺服驱动器之间、伺服驱动器与运动控制器之间通过EtherCAT总线串联；

该方法包括以下步骤：

B1、视觉系统根据采集的数据对抓取对象进行编号；

B2、对抓取对象的编号进行奇偶判断并将采集的数据发送至运动控制器；

B3、运动控制器将判断为奇数编号的抓取对象的数据发送至第一台DELTA机器人并控制器进行抓取操作；运动控制器将判断为偶数编号的抓取对象的数据发送至第二台DELTA机器人并控制其进行抓取操作。

3.一种应用控制系统的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，其特征在于：该控制系统包括有运动控制器、视觉系统、输送带编码器和两台DELTA机器人，所述两台DELTA机器人均包括有四个伺服驱动器和四个驱动轴，每台驱动轴通过一个伺服驱动器控制；上述所有伺服驱动器串联连接，并由第一个伺服驱动器与运动控制器连接；所述视觉系统和输送带编码器均与运动控制器连接；所述伺服驱动器之间、伺服驱动器与运动控制器之间通过EtherCAT总线串联；

该方法包括以下步骤：

C1、视觉系统根据采集的数据对抓取对象的属性进行分类；

C2、根据分类结果将采集的抓取对象的数据发送至运动控制器；

C3、运动控制器根据抓取对象的属性的分类将采集的数据分别发送至第一台DELTA机器人和第二台DELTA机器人并控制其进行抓取操作。

4.根据权利要求1、2或3所述的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，其特征在于：所述DELTA机器人的抓取操作包括有以下步骤：S1、获取抓取对象的抓取点位置以及放置点位置；

S2、将抓取点位置和放置点位置转换成同一坐标系下的位置坐标；

S3、根据给定的高度参数和上述位置坐标计算弧形轨迹；

S4、运动控制器控制DELTA机器人按照上述计算得到的弧形轨迹进行抓取操作。

5.根据权利要求4所述的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，其特征在于：所述步骤S3具体为：S31、根据高度参数、抓取点位置的位置坐标和放置点位置的位置坐标计算弧形轨迹的顶点位置坐标，所述顶点与位置坐标均位于与坐标系水平面垂直的平面上，所述顶点与位置坐标在垂直方向上的距离即为高度参数的值；

S32、根据顶点的位置坐标、抓取点位置的位置坐标和放置点位置的位置坐标计算通过上述三个坐标的弧形轨迹。

说明书

基于视觉跟踪的DELTA机器人控制系统和方法

技术领域

[0001] 本发明涉及工业机器人领域，尤其是基于视觉跟踪的DELTA机器人控制系统和方法。

背景技术

[0002] DELTA机器人是并联机器人的一种，DELTA机器人通过外转动副驱动3条平行四边形支链，再加上中间一根旋转驱动轴，可实现其末端执行器的空间四维运动，配置视觉系统后，在电子、轻工、食品及医药等领域的分拣包装中广泛应用。

[0003] 目前现有的各个厂家DELTA机器人的控制系统是采用其自身的专用机器人控制器来构建的机器人控制系统，这种采用专用控制器的控制系统系统通用性不好。一般的DELTA机器人控制系统是由控制器、伺服系统、视觉跟踪系统和输送带跟踪系统组成，但是其控制系统的各部件的拓扑连接方式千差万别，其内部核心控制算法和跟踪算法也是不一样的，因此通用性不高。比较简单的跟踪系统是采用光电传感器和编码器来进行跟踪，而复杂一些的跟踪系统则是采用视觉系统、光电传感器和编码器来进行跟踪。在轨迹规划方面，各个机器人厂家的轨迹规划方式也各不相同。

发明内容

[0004] 为了解决上述技术问题，本发明的目的是：提供一种基于视觉跟踪实现的通用性高、设置简单、调试方便的DELTA机器人控制系统。

[0005] 为了解决上述技术问题，本发明的另一目的是：提供一种基于视觉跟踪实现快速准确分拣目标对象DELTA机器人控制方法。

[0006] 本发明所采用的技术方案是：基于视觉跟踪的DELTA机器人控制系统，包括有运动控制器、视觉系统、输送带编码器和两台DELTA机器人，所述两台DELTA机器人均包括有四个伺服驱动器和四个驱动轴，每台驱动轴通过一个伺服驱动器控制；上述所有伺服驱动器串联连接，并由第一个伺服驱动器与运动控制器连接；所述视觉系统和输送带编码器均与运动控制器连接。

[0007] 进一步，所述伺服驱动器之间、伺服启动器与运动控制器之间通过EtherCAT总线串联。

[0008] 本发明所采用的另一技术方案是：一种应用上述控制系统的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，包括以下步骤：

[0009] A1、运动控制器控制两台DELTA机器人中的第一台DELTA机器人对输送带上的物料进行快速抓取；

[0010] A2、根据视觉系统和输送带编码器采集的数据，计算漏抓的物料数据并发送至运动控制器；

[0011] A3、所述运动控制器根据漏抓的物料数据控制第二台DELTA机器人进行抓取操作。

[0012] 进一步，包括以下步骤：

[0013] B1、视觉系统根据采集的数据对抓取对象进行编号；

[0014] B2、对抓取对象的编号进行奇偶判断并将采集的数据发送至运动控制器；

[0015] B3、运动控制器将判断为奇数编号的抓取对象的数据发送至第一台DELTA机器人并控制器进行抓取操作；运动控制器将判断为偶数编号的抓取对象的数据发送至第二台DELTA机器人并控制其进行抓取操作。

[0016] 进一步，包括以下步骤：

[0017] C1、视觉系统根据采集的数据对抓取对象的属性进行分类；

[0018] C2、根据分类结果将采集的抓取对象的数据发送至运动控制器；

[0019] C3、运动控制器根据抓取对象的属性的分类将采集的数据分别发送至第一台DELTA机器人和第二台DELTA机器人并控制其进行抓取操作。

[0020] 进一步，所述DELTA机器人的抓取操作包括有以下步骤：

[0021] S1、获取抓取对象的抓取点位置以及放置点位置；

[0022] S2、将抓取点位置和放置点位置转换成同一坐标系下的位置坐标；

[0023] S3、根据给定的高度参数和上述位置坐标计算弧形轨迹；

[0024] S4、运动控制器控制DELTA机器人按照上述计算得到的弧形轨迹进行抓取操作。

[0025] 进一步，所述步骤S3具体为：

[0026] S31、根据高度参数、抓取点位置的位置坐标和放置点位置的位置坐标计算弧形轨迹的顶点位置坐标，所述顶点与位置坐标均位于与坐标系水平面垂直的平面上，所述顶点与位置坐标在垂直方向上的距离即为高度参数的值；

[0027] S32、根据顶点的位置坐标、抓取点位置的位置坐标和放置点位置的位置坐标计算通过上述三个坐标的弧形轨迹。

[0028] 本发明的有益效果是：本发明系统实现了双DELTA机器人的协作控制系统，提高了系统的通用性；系统中输送带编码器数据直接接入运动控制器，视觉系统采用相机自动触发的方式来进行拍照处理，伺服驱动器之间是通过总线串联进行通信和数据传输并与运动控制器进行通信和数据传输，因此其设置简单、便于调试。

[0029] 本发明的另一有益效果是：本发明方法基于双DELTA机器人实现多种协同控制方式，适用于不同的工作环境，通用性高且漏拣率低；同时通过运动轨迹优化使得机器人分拣目标对象的速度和准确性进一步提高，提高其工作效率。

附图说明

[0030] 图1为本发明系统的结构框图；

[0031] 图2为本发明方法的补漏分配步骤流程图；

[0032] 图3为本发明方法的奇偶分配步骤流程图；

[0033] 图4为本发明方法的分类分配步骤流程图；

[0034] 图5为本发明方法的运动轨迹计算步骤流程图；

[0035] 图6为本发明方法的运动轨迹计算示意图。

具体实施方式

[0036] 下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

[0037] 参照图1，基于视觉跟踪的DELTA机器人控制系统，包括有运动控制器、视觉系统、输送带编码器和两台DELTA机器人，所述两台DELTA机器人均包括有四个伺服驱动器和四个驱动轴，每台驱动轴通过一个伺服驱动器控制；上述所有伺服驱动器串联连接，并由第一个伺服驱动器与运动控制器连接；所述视觉系统和输送带编码器均与运动控制器连接。

[0038] 本系统中具体可采用基于Sanmotion运动控制器和SANYO DENKI的伺服驱动系统实现，一个Sanmotion运动控制器带两台DELTA机器人，每台DELTA机器人有四个驱动轴，且两台DELTA机器人共用一个视觉系统的位置数据。DELTA机器人根据视觉系统的位置数据和输送带编码器的数据来确定其抓取位置。对于现有技术的一般系统，是将输送带编码器数据接入视觉系统，而视觉系统则根据输送带编码器的数据来进行拍照获取目标对象的坐标值，在本发明中，输送带编码器数据直接接入运动控制器，视觉系统采用相机自动触发的方式来进行拍照处理。

[0039] 进一步作为优选的实施方式，所述伺服驱动器之间、伺服启动器与运动控制器之间通过EtherCAT总线串联。

[0040] 参照图2，一种应用上述控制系统的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，采用补漏分配的任务分配方法，包括以下步骤：

[0041] A1、运动控制器控制两台DELTA机器人中的第一台DELTA机器人对输送带上的物料进行快速抓取；

[0042] A2、根据视觉系统和输送带编码器采集的数据，计算漏抓的物料数据并发送至运动控制器；

[0043] A3、所述运动控制器根据漏抓的物料数据控制第二台DELTA机器人进行抓取操作。

[0044] 补漏分配算法的核心是将第一台DELTA机器人所漏抓目标位置发送给第二台DELTA机器人，然后由第二台DELTA机器人进行抓取。

[0045] 对于视觉系统捕捉到的目标发送到机器人的目标对象缓存列表（BUFFER LIST）中，其经过运算后，参照如下代码段，目标对象的状态有如下12种：

[0046] TYPE TRCTR_ObjectState :

[0047] eRCTR_ObjectStateUnknown:= 0,

[0048] eRCTR_ObjectStateFinished:=1,

[0049] eRCTR_ObjectStateFailed:=2,

[0050] eRCTR_ObjectStateMissed:=3,

[0051] eRCTR_ObjectStateRejected:=4,

[0052] eRCTR_ObjectStateProcessed:=11,

[0053] eRCTR_ObjectStateFailure:=12,

[0054] eRCTR_ObjectStateLeftArea:=13,

[0055] eRCTR_ObjectStateUnprocessed:=14,

[0056] eRCTR_ObjectStateWaiting:=20,

[0057] eRCTR_ObjectStateActive:=21,

[0058] eRCTR_ObjectStateInRestrArea:=22

[0059] END_TYPE

[0060] 选取在第一台DELTA机器人的目标缓存中标记为eRCTR_ObjectStateFailed 和 eRCTR_ObjectStateMissed 的目标，将其发送给第二台机器人目标缓存，然后由第二台机器人进行补漏抓取。

[0061] 参照图3，一种应用上述控制系统的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，采用奇偶分配的任务分配方法，包括以下步骤：

[0062] B1、视觉系统根据采集的数据对抓取对象进行编号；

[0063] B2、对抓取对象的编号进行奇偶判断并将采集的数据发送至运动控制器；

[0064] B3、运动控制器将判断为奇数编号的抓取对象的数据发送至第一台DELTA机器人并控制器进行抓取操作；运动控制器将判断为偶数编号的抓取对象的数据发送至第二台DELTA机器人并控制其进行抓取操作。

[0065] 奇偶标定分配方式的核心是对于视觉系统所捕捉的目标对象进行进行计数编号，称为userId，如下面代码段中的TRCTR_Object结构体中userId。

[0066] TYPE TRCTR_Object ：

[0067] STRUCT

[0068] userId : DINT;

[0069] state : TRCTR_ObjectState;

[0070] detectionPos : DINT;

[0071] pos : TRCTR_CartFrame;

[0072] attribute : DWORD;

[0073] donePos : REAL;

[0074] logDate : DATE;

[0075] logTime : TOD;

[0076] workAreaReserve : REAL;

[0077] END_STRUCT

[0078] END_TYPE

[0079] 然后对userId的计数进行奇偶判断，对于userId为奇数的目标对象数据发送到第一台机器人目标缓存区，由其进行抓取；对于userId为偶数的目标对象数据发送到第二台机器人目标缓存区，由其进行抓取。

[0080] 参照图4，一种应用上述控制系统的基于视觉跟踪的DELTA机器人控制方法，采用分类分配的任务分配方法，包括以下步骤：

[0081] C1、视觉系统根据采集的数据对抓取对象的属性进行分类；

[0082] C2、根据分类结果将采集的抓取对象的数据发送至运动控制器；

[0083] C3、运动控制器根据抓取对象的属性的分类将采集的数据分别发送至第一台DELTA机器人和第二台DELTA机器人并控制其进行抓取操作。

[0084] 属性标定分配方式的核心思想就是由视觉系统进行属性标定，如上面代码段中的TRCTR_Object结构体中attribute。然后根据attribute将不同属性的目标对象发送给不同机器人的目标缓存区，由其进行抓取。

[0085] 在机器人运行时，现有技术中的PTP和Lin的路径插补方式并不能很好地满足机器人快速运行的需要，因此进一步提出了一种机器人走弧线路径的轨迹优化算法。其核心算法为在机器人运动时，在机器人抓取点和放置点之间根据所设置的高度参数h为机器人规划一条弧形轨迹。

[0086] 参照图5，进一步作为优选的实施方式，所述DELTA机器人的抓取操作包括有以下步骤：

[0087] S1、获取抓取对象的抓取点位置以及放置点位置；

[0088] S2、将抓取点位置和放置点位置转换成同一坐标系下的位置坐标；

[0089] S3、根据给定的高度参数和上述位置坐标计算弧形轨迹；

[0090] S4、运动控制器控制DELTA机器人按照上述计算得到的弧形轨迹进行抓取操作。

[0091] 参照图6，进一步作为优选的实施方式，所述步骤S3具体为：

[0092] S31、根据高度参数、抓取点位置的位置坐标和放置点位置的位置坐标计算弧形轨迹的顶点位置坐标，所述顶点与位置坐标均位于与坐标系水平面垂直的平面上，所述顶点与位置坐标在垂直方向上的距离即为高度参数的值；

[0093] S32、根据顶点的位置坐标、抓取点位置的位置坐标和放置点位置的位置坐标计算通过上述三个坐标的弧形轨迹。

[0094] 对图6中顶点P的计算是一个动态计算的过程，首先读取抓取点的位置坐标值PickPos，转换到世界坐标系（WorldRef）下的坐标值；其次再读取放置点的位置PlacePos，将其转换到世界坐标系（WorldRef）下的坐标值；因为这两个点在立体空间（OXYZ）内，是属于垂直于水平面的那个平面，因此，根据给定高度参数h就可以计算出位于PickPos和PlacePos之间的中间位置MidPos，那么根据这三个点的位置利用TeachView中的Circ指令就规划出一条弧形轨迹。

[0095] 以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可以作出种种的等同变换或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。