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申请/专利权人：河南工业大学

摘要：本发明提出了一种包含噪声估计的手眼关系鲁棒标定方法，用以解决现有手眼标定问题的标定误差较大的技术问题。本发明的实现方法为：通过移动机械臂末端执行器和相机的位姿来获得初始数据集；利用对偶四元数的线性标定方法进行初次手眼标定；通过对手眼标定方程AX=XB进行改写，依次迭代更新相机的相对变换数据集、机械臂末端执行器相对变换数据集和手眼关系的轨迹；当相机的相对变换数据集、机械臂末端执行器相对变换数据集和手眼关系三者的相对变化率均小于阈值时，选取更新后的相机和机械臂末端执行器的相对位姿变换进行标定得到最终的手眼关系矩阵。本发明降低了由于相机和机械臂末端执行器位姿在测量过程中的误差对手眼关系的影响，降低了相机和机器臂末端执行器数据集中测试误差和噪声的影响，提高了手眼关系的标定精度。

主权项：1.一种包含噪声估计的手眼关系鲁棒标定方法，其特征在于，其步骤如下：步骤S1：分别确定机器人的基座坐标系和世界坐标系，用于确定相机相对于世界坐标系、机械臂末端执行器相对于基座坐标系的位置关系；步骤S2：获取相机视野内标定板的图像以及对应的机械臂末端执行器的位姿矩阵；通过移动相机和机械臂N次来获取相机和机械臂的N个位姿；将相机或机械臂末端执行器的位姿两两组合，计算相机或机械臂末端执行器位姿的相对变换，分别得到初始的相机位姿变换的数据集A和机械臂末端执行器位姿变换的数据集B；步骤S3：采用对偶四元数的线性标定方法完成初始标定，获得手眼参数矩阵X；步骤S4：通过机械臂末端执行器位姿变换的数据集B和手眼参数矩阵X估计相机位姿变换数据集A’，将数据集A和相机位姿变换数据集A’中的各个位姿的相对变换矩阵的旋转矩阵通过罗德里格斯公式转化为1×3的旋转向量，并将旋转向量与相对应的平移向量组合成1×6的向量；然后，将向量化后的相机位姿变换数据集A’与相机位姿变换数据集A作差得到相机位姿变换的误差数据集errA；接着，计算误差数据集errA的标准差σ，并根据3σ原则筛选出在3σ之外的数据，删除对应的相机位姿变换的数据集A和机械臂末端执行器位姿变换的数据集B中的相对变换，更新数据集A和数据集B，使用更新后的数据集A和数据集B重新标定手眼参数矩阵X；步骤S5：通过现有的相机相位姿变换数据集A和手眼关系矩阵X估计末端执行器位姿变换数据集B’，将数据集B和末端执行器位姿变换数据集B’中的各个相对变换矩阵的旋转矩阵通过罗德里格斯公式转化为1×3的旋转向量，并将旋转向量与相对应的平移向量组合成1×6的向量，将向量后的末端执行器位姿变换数据集B’与机械臂末端执行器位姿变换的数据集B作差，得到末端执行器位姿变换的误差数据集errB；接着，计算误差数据集errB的标准差σ1，并根据3σ原则筛选出在3σ1之外的数据，删除对应的相机位姿变换的数据集A和机械臂末端执行器位姿变换的数据集B中的相对变换，更新数据集A和数据集B，采用更新后的数据集A和数据集B重新标定手眼参数矩阵X；步骤S6：重复步骤S4至S5，当相机的相对位姿变换数据集、末端执行器位姿变换数据集和手眼关系三者的相对变化率均小于阈值时，迭代自动停止，得到最终的手眼参数矩阵X。

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