焊枪末端偏差校准方法、装置、存储介质与电子设备.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202311844658.6(22)申请日 2023.12.28(71)申请人 北京博清科技有限公司地址 100176 北京市大兴区经济技术开发区荣华中路19号院1号楼B座19层1908(72)发明人 冯消冰刘爱平闫佳(74)专利代理机构 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240专利代理师 王晓玲(51)Int.Cl.B23K 9/28(2006.01)B23K 9/32(2006.01)G06T 7/73(2017.01)(54)发明名称焊枪末端偏差校准方法、装置、存储介质与电子设备(57)。

2、摘要本申请提供了一种焊枪末端偏差校准方法、装置、存储介质与电子设备。该方法应用于焊接机器人，包括：获取初始标定变换矩阵和焊接过程中的焊接电弧电信号，根据焊接电弧电信号确定焊枪末端基准坐标，且采用焊枪末端基准坐标对初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，且采用修正后的标定变换矩阵与当前时刻获取得到的实时激光图像坐标确定当前时刻的最终焊枪末端坐标，以对焊枪末端偏差进行校准。采用焊接电弧电信号得到的焊枪末端基准坐标对标定变换矩阵进行修正，实现满足实时性要求的焊接在线校准及跟踪，提高移动焊接机器人在复杂三维曲线的适应性，并保证高效率高质量的焊接操作。权利要求书3页 说明书17页 附图4页C。

3、N 117697091 A2024.03.15CN 117697091 A1.一种焊枪末端偏差校准方法，其特征在于，所述方法应用于焊接机器人，包括：获取初始标定变换矩阵，所述初始标定变换矩阵为初始标定的所述焊接机器人的激光图像坐标与焊枪末端坐标之间的变换矩阵；获取焊接过程中的焊接电弧电信号，其中，所述焊接电弧电信号是安装在所述焊接机器人的焊枪上的弧压传感器测量得到的，所述焊接电弧电信号包括电弧电压信号和电弧电流信号；根据所述焊接电弧电信号确定焊枪末端基准坐标，且采用所述焊枪末端基准坐标对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，且采用所述修正后的标定变换矩阵与当前时刻获取得到的实。

4、时激光图像坐标确定所述当前时刻的最终焊枪末端坐标，以对焊枪末端偏差进行校准。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述焊枪末端基准坐标对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，包括：构建初始修正矩阵；获取所述焊枪末端基准坐标与计算坐标WRI的差值，其中，W表示所述初始修正矩阵，R表示所述初始标定变换矩阵，I表示所述当前时刻之前的历史时刻获取得到的实时激光图像坐标；采用所述差值对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到所述修正后的标定变换矩阵，所述修正后的标定变换矩阵表示为更新后的修正矩阵与所述初始标定变换矩阵相乘。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用所述差值对所述初。

5、始标定变换矩阵进行修正，得到所述修正后的标定变换矩阵，包括：构建第一目标函数其中，eiHiWRIi，i1至l，Hi表示第i个所述焊枪末端基准坐标，ei表示第i个所述差值，l表示窗口的长度；以满足所述第一目标函数为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到第一修正矩阵为W1(RI)T(RI)1(RI)TH，HHi,l,Hl，其中，所述第一修正矩阵视为对所述初始修正矩阵更新后的得到的修正矩阵；将所述第一修正矩阵与所述初始标定变换矩阵的乘积W1R确定所述修正后的标定变换矩阵。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用所述差值对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到所述修正后的标定变换矩阵，包括：构建。

6、第二目标函数其中，eiHiWRIi，ei表示第i个所述差值，l表示窗口的长度，ui表示第i个所述差值的权重；以满足所述第二目标函数为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到第二修正矩阵W2，其中，所述第二修正矩阵视为对所述初始修正矩阵更新后的得到的修正矩阵；将所述第二修正矩阵与所述初始标定变换矩阵的乘积W2R确定所述修正后的标定变换矩阵。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：权利要求书1/3 页2CN 117697091 A2采用Wt+1argmind(Wt+1,Wt)+t(Ht,Wt+1RIt)实现对所述更新后的修正矩阵修正，其中，Wt+1表示对第t+1次计算得到的所述。

7、更新后的修正矩阵的再次修正后得到的矩阵，Wt+1表述第t+1次计算得到的所述更新后的修正矩阵的，Wt表述第t次计算得到的所述更新后的修正矩阵，d(Wt+1,Wt)表示Wt+1与Wt之间的距离，t表示学习率，(Ht,Wt+1RIt)表示第t+1次计算的误差。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采用二范数算法计算d(Wt+1,Wt），得到其中，Ee1,l,el，其中，eiHiWRIi，i1至l，ei表示第i个所述差值，Uu1,l,ul，其中ui为第i个所述差值的权重。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在采用二范数算法计算d(Wt+1,Wt)，得到之后，所述方法还包括：。

8、以满足最小为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到Wt+1M1（RI)TUH+M1(RI)TUTH+M1Wt，其中，M(RI)TUT(RI)+(RI)TUT(RI)，H表示所述焊枪末端基准坐标。8.根据权利要求2至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定是否满足第一预设条件其中，eiHiWRIi，i1至l，Hi表示第i个所述焊枪末端基准坐标，ei表示第i个所述差值，l表示窗口的长度，为设置的阈值；在满足所述第一预设条件的情况下，确定对所述初始修正矩阵进行修正，所述初始修正矩阵对应于前一次得到的修正矩阵，对所述初始修正矩阵进行修正后得到的矩阵对应于当前次得到的修正矩阵；确定是否。

9、满足第二预设条件Wi+1表示第i+1次计算得到的修正矩阵，W表示第i次计算得到的修正矩阵，为设置的阈值；在满足所述第二预设条件的情况下，停止更新修正矩阵。9.一种焊枪末端偏差校准装置，其特征在于，所述装置应用于焊接机器人，包括：第一获取单元，用于获取初始标定变换矩阵，所述初始标定变换矩阵为初始标定的所述焊接机器人的激光图像坐标与焊枪末端坐标之间的变换矩阵；第二获取单元，用于获取焊接过程中的焊接电弧电信号，其中，所述焊接电弧电信号是安装在所述焊接机器人的焊枪上的弧压传感器测量得到的，所述焊接电弧电信号包括电弧电压信号和电弧电流信号；修正单元，用于根据所述焊接电弧电信号确定焊枪末端基准坐标，且采用。

10、所述焊枪末端基准坐标对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，且采用所述修正后的标定变换矩阵与当前时刻获取得到的实时激光图像坐标确定所述当前时刻的最终焊枪末端坐标，以对焊枪末端偏差进行校准。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程权利要求书2/3 页3CN 117697091 A3序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的焊枪末端偏差校准方法。11.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一。

11、个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1至8中任意一项所述的焊枪末端偏差校准方法。权利要求书3/3 页4CN 117697091 A4焊枪末端偏差校准方法、装置、存储介质与电子设备技术领域0001本申请涉及焊接技术领域，具体而言，涉及一种焊枪末端偏差校准方法、装置、存储介质与电子设备。背景技术0002在自动化焊接过程中，焊枪末端要始终对准焊缝的焊接位置并跟踪焊缝，如果焊枪末端和焊缝的相对位置存在预定的偏差，则极易导致气孔、焊不透等焊接缺陷。爬行焊接机器人通过视觉跟踪系统自动识别焊缝位置,具有较好的灵活性可满足复杂大型结构件焊接的需求。0003由于焊接机器人(例如，爬壁焊接机。

12、器人)没有固定的坐标系，需要经过标定系统，获取视觉系统与执行机构的关系模型，才能从视觉坐标系转化到执行机构末端，引导焊枪执行焊接操作。执行末端跟踪精度严重依赖离线校准结果，而在理想情况下建立的激光模块和焊枪的相对关系，会随着激光支架的震动、爬行机器人运动过程中本身的起伏、工件不平整、激光前置和焊接热变形等情况，造成这种相对关系不是精确的位置与姿态。导致标定时采用的激光平面和焊枪平面，与实际使用过程中发生了改变，最终必然会导致精度降低，影响最终的测量精度。0004另外，爬行焊接机器人所处的三维曲面环境可能是变化的，或者工件曲率不同，而将不同环境中的模型应用于新环境时效果将大打折扣，难以实现准确的。

13、校准并实现精确焊接任务。0005再者，整个多层多道焊接过程中涉及到坡口打磨、每一道焊接完成后都需要进行层间清理，很多高强钢场景还需要保温、加热等，在整个焊接工程制造过程中，不会有大量的时间让焊接机器人停下来进行精细化标定等工作，因此，为保证焊接质量，需要快速高效的方式进行焊枪末端偏差的及时校准。发明内容0006本申请的主要目的在于提供一种焊枪末端偏差校准方法、焊枪末端偏差校准装置、存储介质、处理器和电子设备，以至少解决相关技术中缺乏一种精准的及时校准焊枪末端偏差的方案的问题。0007为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种焊枪末端偏差校准方法，所述方法应用于焊接机器人，包括：获取初始。

14、标定变换矩阵，所述初始标定变换矩阵为初始标定的所述焊接机器人的激光图像坐标与焊枪末端坐标之间的变换矩阵；获取焊接过程中的焊接电弧电信号，其中，所述焊接电弧电信号是安装在所述焊接机器人的焊枪上的弧压传感器测量得到的，所述焊接电弧电信号包括电弧电压信号和电弧电流信号；根据所述焊接电弧电信号确定焊枪末端基准坐标，且采用所述焊枪末端基准坐标对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，且采用所述修正后的标定变换矩阵与当前时刻获取得到的实时激光图像坐标确定所述当前时刻的最终焊枪末端坐标，以对焊枪末端偏说明书1/17 页5CN 117697091 A5差进行校准。0008可选地，采用所述焊枪末。

15、端基准坐标对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，包括：构建初始修正矩阵；获取所述焊枪末端基准坐标与计算坐标WRI的差值，其中，W表示所述初始修正矩阵，R表示所述初始标定变换矩阵，I表示所述当前时刻之前的历史时刻获取得到的实时激光图像坐标；采用所述差值对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到所述修正后的标定变换矩阵，所述修正后的标定变换矩阵表示为更新后的修正矩阵与所述初始标定变换矩阵相乘。0009可选地，采用所述差值对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到所述修正后的标定变换矩阵，包括：构建第一目标函数其中，eiHiWRIi，i1至l，Hi表示第i个所述焊枪末端基准坐标，ei表示第i。

16、个所述差值，l表示窗口的长度；以满足所述第一目标函数为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到第一修正矩阵为W1(RI)T(RI)1(RI)TH，HHi,l,Hl，其中，所述第一修正矩阵视为对所述初始修正矩阵更新后的得到的修正矩阵；将所述第一修正矩阵与所述初始标定变换矩阵的乘积W1R确定所述修正后的标定变换矩阵。0010可选地，采用所述差值对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到所述修正后的标定变换矩阵，包括：构建第二目标函数其中，eiHiWRIi，ei表示第i个所述差值，l表示窗口的长度，ui表示第i个所述差值的权重；以满足所述第二目标函数为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到第二修正矩。

17、阵W2，其中，所述第二修正矩阵视为对所述初始修正矩阵更新后的得到的修正矩阵；将所述第二修正矩阵与所述初始标定变换矩阵的乘积W2R确定所述修正后的标定变换矩阵。0011可选地，所述方法还包括：采用Wt+1argmind(Wt+1,Wt)+t(Ht,Wt+1RIt)实现对所述更新后的修正矩阵修正，其中，Wt+1表示对第t+1次计算得到的所述更新后的修正矩阵的再次修正后得到的矩阵，Wt+1表述第t+1次计算得到的所述更新后的修正矩阵的，Wt表述第t次计算得到的所述更新后的修正矩阵，d(Wt+1,Wt)表示Wt+1与Wt之间的距离，t表示学习率，(Ht,Wt+1RIt)表示第t+1次计算的误差。001。

18、2可 选 地，所 述 方 法 还 包 括：采 用 二 范 数 算 法 计 算 d(Wt+1,Wt)，得 到其中，Ee1,l,el，其中，eiHiWRIi，i1至l，ei表示第i个所述差值，Uu1,l,ul，其中ui为第i个所述差值的权重。0013可选地，在采用二范数算法计算d(Wt+1,Wt)，得到之后，所述方法还包括：0014以满足最小为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到Wt+1M1(RI)TUH+M1(RI)TUTH+M1Wt，其中，M(RI)TUT(RI)+(RI)TUT(RI)，H表示所述焊枪末端基准坐标。说明书2/17 页6CN 117697091 A60015可选地，所述方。

19、法还包括：确定是否满足第一预设条件其中，eiHiWRIi，i1至l，Hi表示第i个所述焊枪末端基准坐标，ei表示第i个所述差值，l表示窗口的长度，为设置的阈值；在满足所述第一预设条件的情况下，确定对所述初始修正矩阵进行修正，所述初始修正矩阵对应于前一次得到的修正矩阵，对所述初始修正矩阵进行修正后得到的矩阵对应于当前次得到的修正矩阵；确定是否满足第二预设条件Wi+1表示第i+1次计算得到的修正矩阵，W表示第i次计算得到的修正矩阵，为设置的阈值；在满足所述第二预设条件的情况下，停止更新修正矩阵。0016根据本申请的另一方面，提供了一种焊枪末端偏差校准装置，所述装置应用于焊接机器人，包括：第一获取单。

20、元，用于获取初始标定变换矩阵，所述初始标定变换矩阵为初始标定的所述焊接机器人的激光图像坐标与焊枪末端坐标之间的变换矩阵；第二获取单元，用于获取焊接过程中的焊接电弧电信号，其中，所述焊接电弧电信号是安装在所述焊接机器人的焊枪上的弧压传感器测量得到的，所述焊接电弧电信号包括电弧电压信号和电弧电流信号；修正单元，用于根据所述焊接电弧电信号确定焊枪末端基准坐标，且采用所述焊枪末端基准坐标对所述初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，且采用所述修正后的标定变换矩阵与当前时刻获取得到的实时激光图像坐标确定所述当前时刻的最终焊枪末端坐标，以对焊枪末端偏差进行校准。0017根据本申请的再一方面，提。

21、供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的焊枪末端偏差校准方法。0018根据本申请的又一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的焊枪末端偏差校准方法。0019应用本申请的技术方案，通过获取初始标定变换矩阵和焊接过程中的焊接电弧电信号，根据焊接电弧电信号确定焊枪末端基准坐标，且采用焊枪末端基准坐标对初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后。

22、的标定变换矩阵，且采用修正后的标定变换矩阵与当前时刻获取得到的实时激光图像坐标确定当前时刻的最终焊枪末端坐标，以对焊枪末端偏差进行校准。采用焊接电弧电信号得到的焊枪末端基准坐标对标定变换矩阵进行修正，实现满足实时性要求的焊接在线校准及跟踪，提高移动焊接机器人在复杂三维曲线的适应性，并保证高效率高质量的焊接操作。附图说明0020构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：0021图1示出了根据本申请的实施例中提供的一种执行焊枪末端偏差校准方法的移动终端的硬件结构框图；0022图2示出了根据本申请的实。

23、施例提供的一种焊枪末端偏差校准方法的流程示意说明书3/17 页7CN 117697091 A7图；0023图3示出了根据本申请的实施例提供的根据第一修正矩阵与初始标定变换矩阵确定修正后的标定变换矩阵的步骤流程图；0024图4示出了根据本申请的实施例提供的根据第二修正矩阵与初始标定变换矩阵确定修正后的标定变换矩阵的步骤流程图；0025图5示出了根据本申请的实施例提供的一种焊枪末端偏差校准方法的预测损失计算流程示意图；0026图6示出了根据本申请的实施例提供的一种焊枪末端偏差校准装置的结构框图。具体实施方式0027需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将。

24、参考附图并结合实施例来详细说明本申请。0028为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。0029需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有。

25、”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。0030为了便于描述，以下对本申请实施例涉及的部分名词或术语进行说明：0031爬行焊接机器人：通常是具有轮子或履带的移动机器人，具有机械臂和焊接设备。它可以沿着墙壁或其他垂直表面移动，同时使用焊接设备进行焊接操作。这种机器人通常具有精确的定位和导航功能，以确保在焊接过程中能够保持稳定的姿势和精确的焊接路径。它通常被用于在高处或不易到达的位置进行焊接操作，以提高工作效率和安全性。

26、，是一种能够在平面上爬行并进行焊接工作的机器人。激光平面和焊枪平面的标定是指将机器人的激光平面和焊枪平面进行校准和调整，以确保焊接过程中的精准度和稳定性。在标定过程中，首先需要将激光平面和焊枪平面的位置进行精确定位，并确保它们的几何关系符合要求。然后通过使用专业的标定设备和软件，对激光平面和焊枪平面进行校准，调整它们的角度和位置，以使其完全重合并保持在同一平面上。通过对激光平面和焊枪平面进行精确的标定，可以确保焊接机器人在进行焊接工作时，能够准确地跟踪焊接轨迹，并保证焊接接头的质量和稳定性。这对于提高焊接效率和产品质量都具有重要意义。0032正如背景技术中所介绍的，现有相关技术中缺乏一种精准的。

27、及时校准焊枪末端偏差的方案，为解决现有相关技术中缺乏一种精准的及时校准焊枪末端偏差的方案的问题，本申请的实施例提供了一种焊枪末端偏差校准方法、装置、存储介质与电子设备。0033下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完说明书4/17 页8CN 117697091 A8整地描述。0034本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种焊枪末端偏差校准方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器。

28、MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。0035存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的焊枪末端偏差校准方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还。

29、可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(R。

30、adio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。0036在本实施例中提供了一种运行于移动终端、计算机终端或者类似的运算装置的焊枪末端偏差校准方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。0037图2是根据本申请实施例的焊枪末端偏差校准方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：0038步骤S201，获取初始标定变换矩阵，初始标定变换矩阵为初始标定的焊接机器人的激光图像坐标与焊枪末端坐标之间的变换矩阵；0039其。

31、中，激光图像坐标由激光传感器和图像传感器获得，激光传感器具有高精度和高速度的特点，适用于复杂的焊接环境和焊缝形貌，可实现焊缝的位置的实时检测和焊缝形貌变化识别，能够引导爬行焊接机人的本体和焊枪末端的运动，且激光视觉传感系统具有如下优势：0040(1)激光视觉传感器系统，获取的信息量大，精度高，可以获得结构截面精度的几何形状和空间位置状态信息；0041(2)检测空间范围大，可以在较大范围内寻找焊缝；0042(3)是智能化焊接的基础，可以自动检测和选定焊接的点，识别定位点等信息；0043(4)通用性好，适用于各类接头类型的自动跟踪和参数控制；0044(5)是多种重要焊接技术的应用的基础，多层多道的。

32、规划、引导、焊接自适应等；说明书5/17 页9CN 117697091 A90045步骤S202，获取焊接过程中的焊接电弧电信号，其中，焊接电弧电信号是安装在焊接机器人的焊枪上的弧压传感器测量得到的，焊接电弧电信号包括电弧电压信号和电弧电流信号；0046具体地，焊接机器人为爬壁(移动)焊接机器人，为只采用磁轮或履带吸附的形式，在工件表面运动并执行焊接操作的机器人。0047其中，弧压传感器主要通过电弧相对焊缝的摆动，利用焊接电弧电压和电流的参数变化，计算焊枪至焊缝的距离变化，实现焊枪高低和左右两个方向的距离测量；且弧压传感器具有如下优势：0048(1)电弧本身就是传感器，不需要附加装置，焊枪结构。

33、简单紧凑，成本低；0049(2)传感器基本不占额外的空间，焊枪运动的灵活性和可达性好；0050(3)传感器和电弧不存在距离问题，可以获取实时偏差信息；0051(4)不受电弧光、磁场、烟尘等影响，工作稳定，寿命长；0052(5)可适用于V型坡口、角焊缝、搭接焊缝等；0053(6)电弧扫描不仅可以跟踪传感，保证焊接参数的稳定，而且可以改善成型效果；0054其中，焊枪上的弧压传感器是用于监测焊接过程中电弧的电压变化的传感器。弧压传感器能够实时监测焊接电流和电压的变化，以便及时调整焊接参数，保证焊接质量和安全。电焊的弧压传感器通常会与焊接设备配合使用，以提高焊接的精度和稳定性。通过监测电弧的电压变化，。

34、可以及时发现焊接过程中可能出现的问题，并采取相应的措施进行调整，以确保焊接质量和工作安全。0055具体地，在焊接过程中，当焊炬与工件之间的相对位置发生变化时，会引起电弧电压、电弧电流的变化，这些变化可以作为特征信号提取出来，根据电弧的运动形式和焊炬与工件的相对位置关系推导出焊炬与焊缝间的相对位置偏差量。电弧参数的静态变化和动态变化都可以作为特征信号被提取出来，实现高低和水平两个方向的跟踪控制。0056本申请选用的用于标定计算的传感器：激光跟踪传感器(引导)+弧压传感器(反馈)；激光跟踪传感器前置于焊枪，弧压传感器安装在焊枪上，获得焊接状态下弧压数据。0057步骤S203，根据焊接电弧电信号确定。

35、焊枪末端基准坐标，且采用焊枪末端基准坐标对初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，且采用修正后的标定变换矩阵与当前时刻获取得到的实时激光图像坐标确定当前时刻的最终焊枪末端坐标，以对焊枪末端偏差进行校准。0058具体地，通过采用修正后的标定变换矩阵和实时激光图像坐标确定实时焊枪末端坐标来对焊枪末端偏差进行校准，这样可以保证焊枪在焊接过程中的精准以及工作效率。0059通过本实施例，通过获取初始标定变换矩阵和焊接过程中的焊接电弧电信号，根据焊接电弧电信号确定焊枪末端基准坐标，且采用焊枪末端基准坐标对初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，且采用修正后的标定变换矩阵与当前时刻获。

36、取得到的实时激光图像坐标确定当前时刻的最终焊枪末端坐标，以对焊枪末端偏差进行校准。采用焊接电弧电信号得到的焊枪末端基准坐标对标定变换矩阵进行修正，实现满足实时性要求的焊接在线校准及跟踪，提高移动焊接机器人在复杂三维曲线的适应性，并保证高效率高质量的焊接操作。且实现焊接标定系统的在线学习和模型更新，提高系统鲁棒性。0060具体实现过程中，上述步骤S203采用焊枪末端基准坐标对初始标定变换矩阵进行说明书6/17 页10CN 117697091 A10修正，得到修正后的标定变换矩阵，包括：构建初始修正矩阵；获取焊枪末端基准坐标与计算坐标WRI的差值，其中，W表示初始修正矩阵，R表示初始标定变换矩阵，。

37、I表示当前时刻之前的历史时刻获取得到的实时激光图像坐标；采用差值对初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，修正后的标定变换矩阵表示为更新后的修正矩阵与初始标定变换矩阵相乘。0061其中，初始标定变换矩阵为手眼标定矩阵R，手眼标定矩阵通常表示为4x4的齐次变换矩阵，其中包含了旋转矩阵和平移向量。0062具体地，手眼标定矩阵：0063其中，初始修正矩阵W为在线更新矩阵，0064实时激光图像坐标I获取的三维坐标值表示为0065具体地，采用差值对初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，如图3所示，步骤包括：0066步骤S20311：构建第一目标函数其中，eiHiWRIi，i1至。

38、l，Hi表示第i个焊枪末端基准坐标，ei表示第i个差值，l表示窗口的长度；0067步骤S203112：以满足第一目标函数为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到第一修正矩阵为W1(RI)T(RI)1(RI)TH，HHi,l,Hl，其中，第一修正矩阵视为对初始修正矩阵更新后的得到的修正矩阵；0068步骤S20313：将第一修正矩阵与初始标定变换矩阵的乘积W1R确定修正后的标定变换矩阵。0069上述第一修正矩阵是对初始修正矩阵W求解得到的矩阵，采用第一修正矩阵与初始标定变换矩阵的乘积表示修正后的标定变换矩阵，进而采用修正后的标定变换矩阵从实时激光图像坐标转换至最终焊枪末端坐标，以实现对焊枪末端。

39、的偏差的校准。0070更为具体地，采用差值对初始标定变换矩阵进行修正，得到修正后的标定变换矩阵，如图4所示，步骤包括：0071步骤S20321：构建第二目标函数其中，eiHiWRIi，ei表示第i个差值，l表示窗口的长度，ui表示第i个差值的权重；0072步骤S20322：以满足第二目标函数为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到第二修正矩阵W2，其中，第二修正矩阵视为对初始修正矩阵更新后的得到的修正矩阵；0073步骤S20323：将第二修正矩阵与初始标定变换矩阵的乘积W2R确定修正后的标定说明书7/17 页11CN 117697091 A11变换矩阵。0074其中，第二目标函数为增加误差。

40、差异的目标函数；0075该方法考虑滑动窗口内的不同误差对模型更新的影响差异，为了量化矩形窗口内数据间的远近关系，在更新模型引入了一个误差影响矩阵：Uu1,l,ul；得到增加误差差异的目标函数的目标模型。0076上述，将不同的差值的权重考虑进去，一般来说，滑动窗口越靠后的位置的权重越大，即与预测值越近权重越大，可以保证确定得到的修正矩阵更为准确。0077进一步地，方法还包括：采用Wt+1argmind(Wt+1,Wt)+t(Ht,Wt+1RIt)实现对更新后的修正矩阵修正，其中，Wt+1表示对第t+1次计算得到的更新后的修正矩阵的再次修正后得到的矩阵，Wt+1表述第t+1次计算得到的更新后的修正。

41、矩阵的，Wt表述第t次计算得到的更新后的修正矩阵，d(Wt+1,Wt)表示Wt+1与Wt之间的距离，t表示学习率，(Ht,Wt+1RIt)表示第t+1次计算的误差。0078具体地，对小模型的权重进行在线更新时，综合考虑两方面因素并满足约束条件：一是距离函数d(Wt+1,Wt)，表示新权重Wt+1与旧权重Wt之间的差异不要偏差过大，防止过调节。二是损失函数(Ht,Wt+1RIt)，新的权重在新的数据样本上具有较小的误差。0079上述相邻两次计算得到的更新后的修正矩阵之间的距离的设置，确保两个矩阵之间实现平稳过渡。0080更 进 一 步 地，方 法 还 包 括：采 用 二 范 数 算 法 计 算 。

42、d(Wt+1,Wt)，得 到其中，Ee1,l,el，其中，eiHiWRIi，i1至l，ei表示第i个差值，Uu1,l,ul，其中ui为第i个差值的权重。0081其中，二范数(L2范数)是向量中各元素的平方和的平方根，它常用来衡量向量的长度和大小。在求解中，二范数有以下作用效果：00821.用于正则化：在机器学习和优化问题中，二范数常被用来作为正则化项，以控制模型的复杂度和防止过拟合。通过添加二范数作为正则化项，可以使模型更加平滑和稳定，提高模型的泛化能力。00832.最小化误差：在优化问题中，二范数可以作为误差的度量标准，用于最小化误差函数。通过最小化二范数，可以使得模型的预测值与真实值之间的。

43、差距最小化，从而提高模型的准确性和可靠性。00843.特征选择：二范数还可以用于特征选择，通过最小化二范数来选择最重要的特征，从而减少特征的数量和复杂度，提高模型的效率和性能。0085总之，二范数在求解中可以起到正则化、误差最小化和特征选择等作用，从而提高模型的稳定性、准确性和效率。0086具体地，在采用二范数算法计算d(Wt+1,Wt)，得到之后，方法还包括：以满足最小为目标，采用矩阵最小二乘法求解算法，求解得到Wt+1M1说明书8/17 页12CN 117697091 A12(RI)TUH+M1(RI)TUTH+M1Wt，其中，M(RI)TUT(RI)+(RI)TUT(RI)，H表示焊枪末。

44、端基准坐标。0087上述采用二范数以及矩阵最小二乘法求解得到的Wt+1M1(RI)TUH+M1(RI)TUTH+M1Wt，对焊枪末端偏差校准的更为准确。0088在另一方面，方法还包括：确定是否满足第一预设条件其中，eiHiWRIi，i1至l，Hi表示第i个焊枪末端基准坐标，ei表示第i个差值，l表示窗口的长度，为设置的阈值；在满足第一预设条件的情况下，确定对初始修正矩阵进行修正，初始修正矩阵对应于前一次得到的修正矩阵，对初始修正矩阵进行修正后得到的矩阵对应于当前次得到的修正矩阵；确定是否满足第二预设条件Wi+1表示第i+1次计算得到的修正矩阵，W表示第i次计算得到的修正矩阵，为设置的阈值；在满。

45、足第二预设条件的情况下，停止更新修正矩阵。0089上述当前连续L组数据的误差大于阈值时，启动更新模型，即误差较小的情况下不需要启动对修正矩阵的更新，即之前的修正矩阵还可以满足要求；再者，当连续L组数据，满足时，停止更新模型，即如果相邻两次的得到的修正矩阵的差异比较小就停止更新，且可以满足要求。0090为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案，以下将结合具体的实施例对本申请的焊枪末端偏差校准方法的实现过程进行详细说明。0091本实施例涉及一种具体的焊枪末端偏差校准方法，包括：0092在对激光传感器、焊枪进行静态手眼标定的基础上，实现标定位置的预算损失模型并在线更新。建立最优权重求。

46、解模型(即修正后的标定变换矩阵)，在目标函数中引入误差影响矩阵，量化窗口内不同时刻的预测误差对模型权重影响的差异，设计一个权重衰减因子，用于在矩形窗口滑动过程中动态调节误差影响矩阵；更新修正后的标定变换矩阵，使得更新后的标定变换矩阵更加符合当前数据的情况。0093由于，对针对结构及新环境变化，较依赖于最新的有限个历史数据，而与较为久远的数据对当下预测的影响很小。因此，采用一个滑窗的方式，在线一次性预测接下来一个L长度的值，等到L个真实值来临后，选择最近的长度为L的矩形窗口内的历史数据对修正矩阵进行更新，使得更新后的修正矩阵更加符合当前的数据特点。0094如图5所示，具体流程如下：00951)、。

47、建立手眼标定矩阵(即初始标定变换矩阵)R，标定矩阵通常表示为4x4的齐次变换矩阵，其中包含了旋转矩阵和平移向量。模型激光图像坐标系获取的三维坐标值(即激光图像坐标)为It，,计算获取的焊说明书9/17 页13CN 117697091 A13枪坐标为弧压跟踪测量的焊枪坐标值为焊枪的理想值(即焊枪末端基准坐标)，t表示t时刻；00962)、建立在线更新的小模型(即初始修正矩阵)最终的目的就是求取这个矩阵；00973)、整体更新模型为：WR，采用更新模型求得的计算坐标为WRI；00984)、建立误差模型E，第i个样本的误差表达为eiHiWRIi，又令误差矩阵为：Ee1,l,el，即EHWRI，HHi。

48、,l,Hl；00995)、建立第一目标函数：01006)、模型权重求解：可通过矩阵最小二乘法求解，实现参数求解4)，得到：0101W1(RI)T(RI)1(RI)TH。01027)、增加误差差异模型：0103上述，考虑滑动窗口内的不同误差对模型更新的影响差异，为了量化矩形窗口内数据间的远近关系，在更新模型引入了一个误差影响矩阵：Uu1,l,ul，其中ui为第i个样本的权重；增加的误差差异的目标函数模型可以表示为：01048)、最优权重更新：Wt+1arg mind(Wt+1,Wt)+t(Ht,Wt+1RIt)；0105对小模型的权重进行在线更新时，综合考虑两方面因素并满足约束条件：一是距离函数。

49、d(Wt+1,Wt)，表示新权重Wt+1与旧权重Wt之间的差异不要偏差过大，防止过调节；损失函数(Ht,Wt+1RIt)，新的权重在新的数据样本上具有较小的误差。其中，Wt为更新前的权重，Wt+1为更新后的权重，(Ht,Wt+1RIt)为更新后的误差，t为学习率。01069)、最优权重求解：以二范数计算Wt+1与Wt的距离函数d(Wt+1,Wt)，则目标函数为：通过矩阵法的最小二乘法计算参数求解得到：Wt+1M1(RI)TUH+M1(RI)TUTH+M1Wt；其中，M(RI)TUT(RI)+(RI)TUT(RI)。010710)、最优权重更新策略：新环境使用时，自动开始启动误差在线更新模型；当。

50、前连续L组数据的误差大于阈值时，启动更新模型。其中，(eiexi,eyi,ezi,0)，即初始误差设置为0，当连续L组数据，时，停止更新模型。0108本申请实施例，环境变化时，减少人工干预，通过在激光传感器实现焊缝位置和形说明书10/17 页14CN 117697091 A14貌识别引导的基础上，开始施工焊接或者环境情况变化时，通过获取焊枪末端与焊缝偏差的反馈信息，实现校准模型的更新，提高机器人的自学习能力和环境适应性，实现爬壁焊接机器人既能沿着焊缝中线运动，引导机器人焊枪末端能够精确对准焊缝的当前层道的压接点，实现满足实时性要求的焊接在线校准及跟踪系统，提高移动焊接机器人在复杂三维曲线的适应。