[发明专利]一种使用双层非线性优化的双目视觉手眼标定方法

权利要求书

1.一种使用双层非线性优化的双目视觉手眼标定方法，至少包含一套双目相机系统、一块棋盘格标定板和一个工业机器人，双目相机系统固定在机器人末端上，标定过程中棋盘格标定板位置保持固定；所述双目相机系统是指两台相机平行安装构成的视觉系统；该方法将棋盘格标定板置于双目相机系统视场内，通过采集双目相机系统的图像进行手眼矩阵的标定，其特征在于双目视觉手眼标定方法使用双层非线性优化算法，其至少包含以下步骤：

步骤1：同时采集双目相机视觉系统下的棋盘格标定板图像：调整机器人末端位姿，采集双目相机视觉系统拍摄的棋盘格标定板图像，要求共采集n(n≥4)组图像，每组包含两张分别由两台相机采集到的图像；棋盘格标定板能完整呈现在双目相机视觉系统视野中；棋盘格标定板在图像采集过程中相对于机器人基坐标系1-1保持不变；

步骤2：计算特征点P在机器人基坐标系1-1下的坐标P_B：由双目相机视觉系统中两台固定的相机之间的旋转平移关系求解特征点P在相机坐标系1-3中的坐标P_C，然后根据计算P_C在机器人基坐标系1-1下的坐标P_B的表达式；所述特征点P是指棋盘格标定板某固定的角点；所述是由机器人运动参数计算得到，为待求的手眼矩阵初始值；

步骤3：求解手眼矩阵的初始值包含了旋转分量R_h2e和平移分量t_h2e，并保证旋转矩阵R的正交性：建立手眼矩阵方程式中为第i次拍照采集的样本中，特征点P在相机坐标系1-3下坐标的齐次形式；使用线性最小二乘法求解手眼矩阵的初始值并对初始手眼矩阵中的旋转分量R_h2e进行欧拉角变换，以保证旋转矩阵R的正交性；

步骤4：对手眼矩阵初始值进行第一次优化：构建手眼矩阵的初始优化模型H₁，并使用LM非线性优化法对手眼矩阵初始值进行第一次优化，得到第一次优化后的手眼矩阵所述初始优化模型H₁包含第一次LM优化中的误差函数W₁和损失函数L₁；

步骤5：对第一次优化后的手眼矩阵进行加入样本筛选的第二次优化；对手眼矩阵的初始优化模型H₁进行修正，得到二次优化模型H₂，再使用加入样本筛选的LM非线性优化法对第一次优化后的手眼矩阵进行第二次优化，得到第二次优化后的手眼矩阵所述的加入样本筛选的LM非线性优化法，是在LM算法的基础上，在迭代部分加入了样本筛选方法；所述对模型H₁进行修正是指优化误差函数W₁和损失函数L₁得到二次优化模型H₂；所述二次优化模型H₂包含带样本筛选功能的第二次LM优化中的修正误差函数W₂和修正损失函数L₂。

2.根据权利要求1所述的一种使用双层非线性优化的双目视觉手眼标定方法，其特征在于：所述步骤1中调整机器人末端位姿，采集双目相机视觉系统拍摄的棋盘格标定板图像，共采集n(n≥4)组图像，每组包含两张分别由两台相机采集到的图像；棋盘格标定板能完整呈现在双目相机视觉系统视野中；所述棋盘格标定板的角点分布为横向8角点，纵向5角点；所述调整机器人末端位姿是指在拍摄的过程中要求机器人末端位置和姿态发生改变。

3.根据权利要求1所述的一种使用双层非线性优化的双目视觉手眼标定方法，其特征在于：所述步骤2中计算特征点P在机器人基坐标系1-1下的坐标P_B，获取所述坐标P_B的计算过程为：由相机标定得到的左、右相机的内外参数求解特征点P在相机坐标系1-3下的坐标P_C；根据可得到特征点P在机器人基坐标系1-1下的坐标P_B。