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一种机器人手眼矩阵和TCP联合标定方法及设备 

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申请/专利权人:华中科技大学

摘要:本发明属于机器人测量相关技术领域,其公开了一种机器人手眼矩阵和TCP联合标定方法及设备,该方法对标定过程的整个坐标链统一建模,综合考虑了手眼误差、TCP误差和机器人的关节误差,建立了联合同步的模型,该模型更贴合实际情况,可同步辨识多源误差,避免了机器人运动学误差对手眼标定和TCP标定精度的影响,有效提高了标定精度。同时,所述方法利用李代数解决了旋转矩阵在优化过程中对加法不封闭的问题,实现旋转分量和平移分量同步迭代优化,最终得到准确的手眼矩阵和TCP位置关系。

主权项:1.一种机器人手眼矩阵和TCP联合标定方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:1在机器人末端安装操作工具,移动机器人至任一可测量位姿,记录此时机器人位姿数据并利用测量设备测量此时TCP的三维坐标,进而采集预定数量的机器人位姿及每个关节的转动角度数据;2手眼矩阵定义为TCP在机器人末端坐标系中的齐次坐标Ep和在外部摄影测量系统中的齐次坐标Sp满足关系将齐次矩阵拆分为旋转矩阵和平移矩阵和组合,有对于n次测量,采用Kronecker积和矩阵向量化方法构建最小二乘线性方程,基于伪逆求解x即可得到和Ep的粗辨识结果,记为和Epr;3分别在手眼矩阵,TCP位置向量和机器人各个关节处均添加误差矩阵E进行补偿,将每个误差矩阵看成一个由六维李代数向量δξ对当前值添加的一个左乘扰动eδξ^,基于李代数构建手眼-TCP-关节联合标定精辨识模型;4基于精辨识模型,经过非线性优化迭代过程即可得到手眼、机器人关节和TCP误差矩阵进而采用得到的误差矩阵来更新手眼矩阵和TCP向量,得到标定结果手眼矩阵及TCP位置向量

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