机器人工具中心点标定

机器人工具中心点标定

机器人工具中心点(TCP)标定

1. TCP的定义与作用

  • 定义:工具中心点(Tool Center Point, TCP)是机器人末端工具的参考点,代表整个工具的空间位置。
  • 作用
    • 作为工具坐标系的原点。
    • 机器人轨迹运动本质是TCP的运动(如焊枪、夹爪的精准定位)。

2. TCP的标定方法

2.1 位置标定(四点标定法)
  • 步骤
    1. 保持工具末端位置不变,改变机器人关节角。
    2. 记录四个不同姿态下的机械臂位置。
    3. 通过四点数据计算TCP坐标原点。
  • 注意事项
    • 标定时需升起机械臂,避免与标定针碰撞。
2.2 方向标定(目标坐标系法)
  • 方法
    • 使用目标坐标系及平面上一点确定工具坐标系方向。
    • 调整工具姿态,使TCP坐标轴与目标坐标系Z轴对齐。

3. 操作演示流程

3.1 准备工作
  • 先创建用户坐标系(需与机械臂移动轨迹一致)。
3.2 创建工具坐标系
  1. 进入配置界面,新建TCP名称。
  2. 使用四点标定法测量工具位置。
  3. 设置四个路点并确认。
  4. 测量方向:对齐目标坐标系Z轴。
  5. 完成标定并验证(如沿RZ轴旋转测试)。

4. 课堂小结与练习

  • 重点内容
    • TCP的定义、作用及标定方法。
  • 课后练习
    • 为机器人构建一个新工具中心点并验证其准确性。
### UR机器人工具坐标系标定代码示例 对于UR机器人工具坐标系(TCP)标定,通常涉及通过一系列已知位置的姿态来计算TCP相对于末端执行器的位置和方向。此过程可以借助Python脚本以及ROS (Robot Operating System) 来实现。 下面是一个基于Python的简单示例,用于演示如何使用六个不同的姿态点来进行TCP标定: ```python import numpy as np from ur_robot_driver.srv import * import rospy def tcp_calibration(points): """ 计算工具中心点TCP)相对于法兰盘原点的位置向量。 参数: points -- 包含6个不同位姿下的笛卡尔坐标列表 [[x1, y1, z1], ... , [x6, y6, z6]] 和对应的关节角度 [[j1_1, j2_1,..., j6_1], ..., [j1_6, j2_6,..., j6_6]]. 返回值: TCP_offset -- 工具中心点偏移量[x,y,z,a,b,c]. """ service_name = '/ur_hardware_interface/set_tcp' set_tcp_srv = rospy.ServiceProxy(service_name, SetTcp) try: response = set_tcp_srv(tcp=[0., 0., 0., 0., 0., 0.]) # Reset to default before calibration A = [] B = [] for point in points: cartesian_position = point[:3] joint_angles = point[3:] # Add your code here to move the robot arm according to `joint_angles` and record actual tool position measured_tool_pos = get_measured_tool_pose() # Function that returns current tool pose from sensor data or FK calculation A.append(cartesian_position) B.append(measured_tool_pos) P = np.array(A).T @ np.linalg.inv(np.array(B).T) tx, ty, tz = P.diagonal() rx, ry, rz = rotation_matrix_to_euler(P / P.diagonal()) TCP_offset = [tx, ty, tz, rx, ry, rz] result = set_tcp_srv(tcp=TCP_offset) return TCP_offset except Exception as e: print(f"Service call failed with error {e}") def rotation_matrix_to_euler(R): """Converts a rotation matrix into Euler angles.""" sy = math.sqrt(R[0,0] * R[0,0] + R[1,0] * R[1,0]) singular = sy < 1e-6 if not singular : x = math.atan2(R[2,1] , R[2,2]) y = math.atan2(-R[2,0], sy) z = math.atan2(R[1,0], R[0,0]) else : x = math.atan2(-R[1,2], R[1,1]) y = math.atan2(-R[2,0], sy) z = 0 return np.array([x, y, z]) def get_measured_tool_pose(): """Placeholder function representing how one would obtain real-time measurements of the tool's pose""" pass if __name__ == "__main__": rospy.init_node('tcp_calibrator') sample_points = [ [-0.4,-0.2,0.5, -90,-90,0], ... ] # Insert six different poses consisting of both Cartesian positions and corresponding joint configurations. calibrated_TCP = tcp_calibration(sample_points) print(calibrated_TCP) ``` 上述代码展示了如何定义一个函数`tcc_calibration()`,该函数接收一组由六个不同位姿组成的输入数据集,并返回所估计出来的TCP偏移量[^1]。注意,在实际应用中,获取测量到的工具姿势(`get_measured_tool_pose`)部分应该替换为从传感器读取真实世界的数据或者正运动学计算的结果。
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