机器人视觉3

随着技术的发展，3D相机的使用越来越频繁，当然如果价格亲民点、再亲民点，那将得到更多的使用。

今天我们就来说说3D相机和机器人之间那些思维。

往往3D相机是标定工具的，因此相机给出的位置信息对于机器人来说相当于绝对坐标值，就是说相机给了这个产品的位置信息，机器人拿到就直接执行这个位置就可以了。

首先我们来了解一下3D相机的原理：

3D相机是通过“激光”扫描得到镜头下物体轮廓的点云，并且计算出预先设置好的特征，并且计算出机器人tcp的位置

由此看来相机需要知道机器人的base坐标系位置，tcp位置，tcp抓取姿态，产品特征点等信息。这些信息都是通过标定和信息录入来得到的。

当这些都设置完成后就可以相机的工作了。

相机通过扫描得出镜头下物体的轮廓，并且从中选择抓取容易度比较高的零件，计算出抓取该产品的TCP位置。把这个位置信息发送给机器人。

当机器人收到后只需要执行这个位置就可以实现抓取了。

真的吗！！！

假的，机器人到达这个位置之前的所有运动点都还是需要我们自己计算的，（有些品牌相机会帮我们做好这个计算）

比如下图：这个姿态是我们的抓取点姿态，但前提是我们必须延红色箭头线方向将抓手伸进产品“身体里”，，，做个“活塞”运动。，，，

这个“活塞”运动一点也不简单，因为产品的位置决定了运动的方向。然而相机只给了机器人插入后的位置信息。（怎么总觉得在开车）

就是说我们知道目标点的姿态和位置{x,y,z,a,b,c}如果我们不在进入前把姿态调整好将无法进入。当然姿态调整好了还吧必须沿着这条红色箭头线进入。否则就像找不到洞的小伙子。

回头看看我们前面说过相机给我们的数据是：机器人的base坐标系下，tcp位置，tcp抓取姿态。

运用到实际抓取中就是这样的

def pick （）
ini

ptp home

ptp p1

ptp pick ；相机传过来的数据

先做个假设，相机给的坐标值中永远都有一个坐标轴与产品的“深入”方向平行。

这样我们就可以利用这个坐标值进行tcp的运算了。

为了实现这个假设，我们必须在标定前就完成tcp的建立和base的建立。并且要求预先选定让tool坐标的一个方向与夹爪深入产品的方向一致

此时需要注意的是相机标定会实现base的位置计算，base的方向计算，tcp的计算，但不能实现tool的方向计算。

此时我们建立tool1和base1。全部完成后开始标定。

正确的标定以后我们通过相机传来的位置信息为目标点，这时我们需要让这个运动点在base1下，并且采用tool1

有了目标点后我们在计算抓取前的点。

如果我们的夹爪需要深入产品200mm那么我们把工具位置偏移250mm到达我们的目标点，这时这个点位就是我们的抓取上方点了

def pick（）
ini
tool_data[2]=tool_data[1]
tool_data[2].z=tool_data[2].z-250

ptp pick tool2 base1 ;抓取上方点

tool_data[2]=tool_data[1]
lin pick tool2 base1；直线伸入产品腔体

怎么样你会了吗？