文献类型：期刊文章

作　　者：徐呈艺[1,2] 刘英[1] 贾民平[3] 肖轶[2] 曹健[2]

XU Chengyi;LIU Ying;JIA Minping;XIAO Yi;CAO Jian(College of Electronic and Mechanical Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China;College of Mechanical Engineering,Nantong Vocational University,Nantong 226007,China;School of Mechanical Engineering,Southeast University,Nanjing 211189,China)

机构地区：[1]南京林业大学机械电子工程学院,南京210037 [2]南通职业大学机械工程学院,南通226007 [3]东南大学机械工程学院,南京211189

出　　处：《农业机械学报》

基　　金：江苏省重点研发计划(产业前瞻与关键核心技术)项目(BE2019112);江苏省政策引导类计划(国际科技合作)项目(BZ2016028);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(2019GRFX084);江苏省自然科学基金面上项目(BK20191209)

年　　份：2019

卷　　号：50

期　　号：12

起止页码：420-426

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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

分 类 号：TP242]