木板抓取机器人手眼标定方法

摘要：

针对视觉抓取木板机器人的Eye-in-Hand视觉与机器人本体之间关联的手眼标定问题,提出了基于标定方程的求解优化.首先通过机器人带动相机以多个不同位姿观测标定板,得到多个标定方程,采集一次数据建立一个标定方程,再对所有标定方程运用Kronecker product算法和最小二乘法求解.为避免误差传递,将得到的解作为优化初始值,建立雅可比矩阵、误差函数,并采用Levenberg-Marquardt算法对初始值优化,得到精确解.在ROS系统中搭建仿真试验平台,通过3D可视化工具Rviz验证了标定结果的有效性.标定结果的精度分析表明,相同采集图像数量、不同噪声水平下,本文标定方法位置解精度比传统标定方法平均提高了30％;同一噪声水平、不同采集图像数量下,本文标定方法位置解精度比传统标定方法平均提高了31.1％.木板抓取试验结果表明,视觉系统抓取定位精度比传统标定方法平均提高了39.2％,抓取成功率为96.2％.

关键词：机器人、木板抓取、手眼标定、Kronecker product算法、Levenberg-Marquardt算法

所属期刊栏目：50

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省重点研发计划产业前瞻与关键核心技术项目;江苏省政策引导类计划国际科技合作项目;江苏高校“青蓝工程学术带头人”项目2019;江苏省高等职业院校专业带头人高端研修项目;江苏省自然科学基金面上项目

在线出版日期：2020-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：420-426