程序过滤

校准机器人后，可通过以下两种方式应用校准参数：：

●过滤现有程序：自动修正程序中所有目标点坐标以提升运动精度，支持手动操作或API调用

●离线编程生成优化程序：通过RoboDK生成的程序已内置校准参数（含API生成程序）。

要手动过滤现有程序：将机器人程序文件拖放到RoboDK的主屏幕上（或选择文件➔打开），然后选择仅过滤。程序将被过滤并保存在同一文件夹中。过滤摘要将提及过滤算法是否存在问题。如果你想在RoboDK中模拟程序，也可以选择导入程序。如果程序有任何依赖关系（工具坐标系或基本坐标系定义、子程序......），它们必须位于导入第一个程序的同一目录中。

将程序导入RoboDK后，你可以在有或没有绝对精度的情况下重新生成程序。在RoboDK的主要精度设置中（工具➔选项➔精度），你可以决定是否始终使用精确运动学生成程序，是否希望RoboDK每次都询问，或者是否希望使用当前的机器人运动学。右击机器人，激活/禁用标签：使用机器人运动学模型，即可更改当前机器人运动学。如果激活，则会看到一个绿点；如果未激活，则会看到一个红点。

使用API过滤程序

在给机器人和机器人程序校准过的情况下，使用RoboDK可以通过调用FilterProgram过滤整个程序：

robot.FilterProgram(file_program)

在资源库的"宏"部分，有一个名为"过滤程序"（FilterProgram）的宏示例。以下代码是使用RoboDKAPI过滤程序的Python脚本示例。

from robolink import *    # API to communicate with RoboDK

from robodk import *      # basic matrix operations

import os                 # Path operations

# Get the current working directory

CWD = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))

# Start RoboDK if it is not running and link to the API

RDK = Robolink()

# optional: provide the following arguments to run behind the scenes

#RDK = Robolink(args='/NOSPLASH /NOSHOW /HIDDEN')

# Get the calibrated station (.rdk file) or robot file (.robot):

# Tip: after calibration, right click a robot and select "Save as .robot"

calibration_file = CWD + '/KUKA-KR6.rdk'

# Get the program file:

file_program = CWD + '/Prog1.src'

# Load the RDK file or the robot file:

calib_item = RDK.AddFile(calibration_file)

if not calib_item.Valid():

    raise Exception("Something went wrong loading " + calibration_file)

# Retrieve the robot (no popup if there is only one robot):

robot = RDK.ItemUserPick('Select a robot to filter', ITEM_TYPE_ROBOT)

if not robot.Valid():

    raise Exception("Robot not selected or not available")

# Activate accuracy

robot.setAccuracyActive(1)

# Filter program: this will automatically save a program copy

# with a renamed file depending on the robot brand

status, summary = robot.FilterProgram(file_program)

if status == 0:

    print("Program filtering succeeded")

    print(summary)

    calib_item.Delete()

    RDK.CloseRoboDK()

else:

    print("Program filtering failed! Error code: %i" % status)

    print(summary)   

    RDK.ShowRoboDK()

使用API过滤目标

以下代码是一个 Python 脚本示例，使用 FilterTarget 命令，利用 RoboDK API 过滤目标（位姿目标或关节目标）：

pose_filt, joints = robot.FilterTarget(nominal_pose, estimated_joints)

如果第三方应用程序（RoboDK 除外）使用位姿目标生成机器人程序，本示例将非常有用。

Note：如果程序是使用 API 自动生成的，则不需要这样做。

from robolink import *    # API to communicate with RoboDK

from robodk import *      # basic matrix operations

def XYZWPR_2_Pose(xyzwpr):

    return KUKA_2_Pose(xyzwpr) # Convert X,Y,Z,A,B,C to a pose

def Pose_2_XYZWPR(pose):

    return Pose_2_KUKA(pose) # Convert a pose to X,Y,Z,A,B,C

# Start the RoboDK API and retrieve the robot:

RDK = Robolink()

robot = RDK.Item('', ITEM_TYPE_ROBOT)

if not robot.Valid():

    raise Exception("Robot not available")

pose_tcp = XYZWPR_2_Pose([0, 0, 200, 0, 0, 0]) # Define the TCP

pose_ref = XYZWPR_2_Pose([400, 0, 0, 0, 0, 0]) # Define the Ref Frame

# Update the robot TCP and reference frame

robot.setTool(pose_tcp)

robot.setFrame(pose_ref)

# Very important for SolveFK and SolveIK (Forward/Inverse kinematics)

robot.setAccuracyActive(False) # Accuracy can be ON or OFF

# Define a nominal target in the joint space:

joints = [0, 0, 90, 0, 90, 0]

# Calculate the nominal robot position for the joint target:

pose_rob = robot.SolveFK(joints) # robot flange wrt the robot base

# Calculate pose_target: the TCP with respect to the reference frame

pose_target = invH(pose_ref)*pose_rob*pose_tcp

print('Target not filtered:')

print(Pose_2_XYZWPR(pose_target))

joints_approx = joints # joints_approx must be within 20 deg

pose_target_filt, real_joints = robot.FilterTarget(pose_target, joints)

print('Target filtered:')

print(real_joints.tolist())

print(Pose_2_XYZWPR(pose_target_filt))