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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种用于大型航天构件的机器人自动标定与三维测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116352710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310297058.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种用于大型航天构件的机器人自动标定与三维测量方法是由殷春;高延;闫中宝;程玉华;邱根设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于大型航天构件的机器人自动标定与三维测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于大型航天构件的机器人自动标定与三维测量方法。首先，基于Kronecker积和Moore‑Penrose逆对手眼关系方程进行线性求解，在保证更准确的封闭解的同时更有针对性地减少标定过程中系统噪声、计算带来的误差影响，并且采用Rodrigues公式对所求解手眼关系矩阵Hcg的旋转部分进行正交化以消除测量噪声的影响，提高算法运行效率；然后，为了进一步提高手眼标定精度，提升点云配准误差，引入基于最小化欧式变换误差的差分进化DE算法应用于手眼标定，以解决由于缺少对旋转矩阵的约束条件导致手眼方程解的不稳定性；最后，采集大型航天构件的多幅单元测量点云数据，完成大型航天构件作为待测物的三维形貌测量任务。

本发明授权一种用于大型航天构件的机器人自动标定与三维测量方法在权利要求书中公布了：1.一种用于大型航天构件的机器人自动标定与三维测量方法，其特征在于，包括：1、建立手眼标定方程将双目相机安装于机器人末端法兰处，控制机器人运动至第i个拍摄位姿，对棋盘格标定板上一角点进行拍摄，在该拍摄位姿获得标定板图片，同时记录机器人位姿信息以及角点在相机坐标系中的位置Pi，这样对n个拍摄位姿进行拍摄，得到n组标定板图片和相对应机器人姿态信息；根据张氏标定法获得每组标定板图片中标定板相对于相机的旋转向量Rci和平移向量Tci，并转换成旋转平移矩阵，即得到相机外参矩阵Hci,i＝1,2,...,n，根据机器人位姿信息计算相对于基座的旋转向量Rgi和平移向量Tgi，得到机器人位姿矩阵Hgi,i＝1,2,...,n，其中： 对于任意两次变换拍摄位姿u,v之间相机外参矩阵、机器人位姿矩阵，建立手眼标定方程： 其中： 其中，Rgu,v表示矩阵中的旋转矩阵，Tgu,v表示矩阵中的平移向量，Rcg表示手眼关系矩阵Hcg中的旋转矩阵，Tcg表示手眼关系矩阵中的平移向量，Rcu,v表示矩阵的旋转矩阵，Tcu,v表示矩阵中的平移向量；2、利用Kronecker积和Moore-Penrose逆将手眼标定方程转化为最小二乘问题并利用奇异值分解计算出手眼关系矩阵Hcg建立线性方程组： 其中，I为单位矩阵，表示Kronecker积，vec表示向量化操作；将所有两次变换拍摄位姿u,v下的矩阵： 按列放置，得到一个矩阵R；对矩阵R进行奇异值分解，得到U矩阵即左奇异矩阵、奇异值矩阵∑以及V矩阵即右奇异矩阵；将所有两次变换拍摄位姿u,v下的矩阵： 按列放置，得到一个矩阵Tg；取列向量V∑-1UTTg的前9个元素还原成3×3矩阵形式，得到矩阵然后，对矩阵进行正交化奇异值分解即其中，UR为右奇异矩阵，∑R为奇异值矩阵，VR为左奇异矩阵，得到手眼关系矩阵Hcg的旋转矩阵Rcg即将所有两次变换拍摄位姿u,v下的矩阵Rgu,v-I按列放置，得到一个矩阵Rg，将所有两次变换拍摄位姿u,v下的矩阵RcgTcu,v-Tgu,v按列放置，得到一个矩阵T，根据旋转矩阵Rcg计算得到手眼关系矩阵Hcg的平移向量Tcg：Tcg＝Rg-1T3、对计算出的手眼关系矩阵Hcg进行修正，得到用于多视角点云粗配准的手眼关系矩阵3.1、获取J组角点真实坐标和点云坐标之间的对应点集3.1.1、用探针装置固定于机器人末端法兰上，通过五点法和示教器建立工具坐标，得到探针末端相对于机器人末端法兰坐标系的位置坐标ΔP0，机器人带动探针移动至标定板左上角的第一个方格的四个角点正上方处，从示教器上记录此时机器人末端法兰相对于基座坐标系的坐标，不断带动探针移动到标定板的方格的四个角点正上方处，得到角点正上方处机器人末端法兰相对于基座坐标系的坐标并且推算出标定板所有角点的真实坐标： 其中，为第l个角点正上方处机器人末端法兰相对于基座坐标系的三维坐标，Δx0,Δy0,Δz0为探针末端相对于机器人末端法兰坐标系的位置坐标，L标定板上角点的数量，T表示转置，B表示机器人基座坐标系；3.1.2、在一确定的机器人位姿下拍摄并重建标定板三维点云，重建得到标定板三维点云，依次点击并获取所述标定板左上角的第一个方格的四个角点相对于双目相机坐标系的点云坐标，根据推算可以获得同所述角点真实坐标相对应的所有标定板角点的点云坐标 其中，为点云坐标的三维坐标表示，C表示双目相机坐标系；3.1.3、根据机器人位姿信息，得到拍摄标定板点云时的机器人位姿矩阵为Hg，由已知的角点真实坐标得到转换至该机器人姿态的法兰坐标系下的角点坐标 其中，为角点坐标的三维坐标表示，G表示机器人末端法兰坐标系；由此得到一组对应点集3.1.4、改变机器人位姿J-1次，重复步骤3.1.2、3.1.3，得到第j组对应点集重新记为这样得到J组角点真实坐标和点云坐标之间的对应点集的集合P；3.2、基于最小化欧式变换误差优化手眼关系矩阵Hcg3.2.1、以手眼关系矩阵Hcg初始化种群构建规模为M的种群，并初始化每个个体xh为： 其中，h表示为个体编号，h＝1,2,…M，0表示第0代种群，下标数字为个体中分量编号，[rox,roy,roz]为手眼关系矩阵Hcg中旋转矩阵Rcg对应的旋转向量，[xo,yo,zo]为手眼关系矩阵Hcg中的平移向量Tcg的转置，即： 其中，Rodrigues表示旋转向量转旋转矩阵操作；rand0,1表示取0到1之间的随机数操作；rxmaxmin,rymaxmin,rzmaxmin,xmaxmin,ymaxmin,zmaxmin分别表示手眼关系矩阵中旋转向量x、y、z以及手眼关系矩阵中平移向量x、y、z的最大值最小值之差；3.2.2、个体变异与交叉对种群中个体进行变异和交叉： 其中，为第t代种群中第h个个体的第k个分量，Mutation为变异操作，为第t代第h个变异个体的第k个分量，Crossover为交叉操作，为第t代第h个实验个体的第k个分量，k＝1,2,…,6；3.2.3、利用贪婪算法来选择进入下一代种群的个体xht+1： 其中： 其中，分别为第t代种群中第h个个体xht对应的旋转矩阵： 其中，分别为第t代种群中第h个个体uht对应的旋转矩阵： 3.2.4、t＝t+1，返回步骤3.2.2，直到达到设定的终止条件为止；3.2.5、比较M个个体xht+1,h＝1,2,…,M的适应度函数值fxh+1t,P，将最小适应度函数值对应个体记为x′t＝{x′1t,x′2t,x′3t,x′4t,x′5t,x′6t}，则修正后手眼标定矩阵为： 4、三维形貌测量调试所述双目相机，使其能清晰地拍摄到测量对象即需要进行测量的大型航天构件，使得左右相机保持在同一水平位置，并且保留一定距离，并完成双目标定；调试所述机器人，使其能承载双目相机进行三维测量任务，保证拍摄完测量对象的全貌；在每个测量位姿进行结构光图像拍摄，并重构出测量对象的单元测量点云数据记录测量位姿并计算得到该测量位姿机器人的位姿矩阵其中，m为对测量对象进行三维形貌测量的测量位姿数量根据获得的单元测量点云数据各视角位姿矩阵以及步骤3得到的优化后的手眼关系矩阵计算出每幅单元测量点云数据从双目相机坐标系到机器人基座坐标系的刚体变换矩阵： 将双目相机获取的单元测量点云数据转换至机器人基座统一坐标系下，得到配准后的第q个测量位姿下的单视角点云 实现多视角点云数据的配准，从而完成大型航天构件的三维形貌测量。

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