[发明专利]一种基于非最小化最优化算法的机器人手眼标定方法有效
| 申请号： | 201510288507.6 | 申请日： | 2015-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN104842371A | 公开（公告）日： | 2015-08-19 |
| 发明（设计）人： | 赵子健;李冰清 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | B25J19/00 | 分类号： | B25J19/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非最小化最优化算法的机器人手眼标定方法，该方法基于非最小化最优化算法，能够用特征值计算解决标定问题，并且不需要设置初值。本方法包括两个部分：利用运动选择算法选择合适的手眼运动数据；非最小化最优化算法，即利用张量积构造手眼标定系统的线性方程，进而得到最优化代价方程，利用特征值计算求得特征矩阵(y)的最优解。本发明提供的方法采用特征值计算代替传统的二范数计算，减少了计算量，而且避免了初始值选取不恰当而造成的问题。在噪声环境下，该方法的旋转误差和平移误差均能够满足一般应用要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最小化 优化 算法 机器人 手眼 标定 方法 | ||
【主权项】：
一种基于非最小化最优化算法的机器人手眼标定方法，其特征是，包括如下步骤：步骤(1)：利用运动选择算法，筛选机器人末端执行器的运动数据；计算每组运动数据对应的从相机到世界坐标系的变换矩阵A和机器人基部到末端执行器的变换矩阵B；步骤(2)：利用步骤(1)的从相机到世界坐标系的变换矩阵A和机器人基部到末端执行器的变换矩阵B，同时假设待测的从相机到末端执行器的手眼标定矩阵为X，利用变换矩阵A、变换矩阵B和手眼标定矩阵X构造手眼标定方程；步骤(3)：利用非最小化最优化算法对步骤(2)的手眼标定方程进行求解，得到非最小化最优化解，然后利用该非最小化最优化解得到手眼标定矩阵X。
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