本文選題：機器人 + 標定��； 參考：《農(nóng)業(yè)工程學報》2017年04期

【摘要】：針對視覺荔枝采摘機器人的Eye-in-Hand視覺與機器人關聯(lián)方式的手眼標定問題,該文提出一種基于優(yōu)化的求解齊次變換矩陣方程的手眼標定方法。該方法通過機器人帶動其臂上的雙目相機從多個位置觀測標定板,使用Sylvester方程變形對手眼標定近似方程線性化,再對簡單的初值進行優(yōu)化計算,最終得到精確的標定結果。該方法的軟件用C++/Open CV開發(fā)實現(xiàn),并進行了多個試驗。試驗結果表明,視覺與機器人關聯(lián)后,定位誤差與機器人運動次數(shù)相關,當距目標1 m左右,靜態(tài)時的視覺系統(tǒng)誤差均值為0.55 mm;動態(tài)工作時,視覺關聯(lián)機器人重復定位誤差的均值為2.93 mm,標準差為0.45 mm,符合具有容錯功能的視覺荔枝采摘機器人的實際使用需求。使用基于Sylvester方程變形的手眼標定方法標定的視覺荔枝采摘機器人,在野外環(huán)境下,總體采摘成功率達到76.5%,視覺系統(tǒng)成功識別、定位采摘點的情況下,采摘成功率達92.3%。
[Abstract]:Aiming at the hand-eye calibration problem of Eye-in-Hand vision and robot correlation mode of visual litchi picking robot, this paper presents a hand-eye calibration method based on optimization to solve homogeneous transformation matrix equation. This method uses the robot to drive the binocular camera on its arm to observe the calibration board from multiple positions, linearizes the approximate equation of the eye calibration using Sylvester equation, then optimizes the simple initial value, and finally obtains the accurate calibration results. The software of this method is developed with C / Open CV and many experiments are carried out. The experimental results show that the positioning error is related to the number of robot movements after the vision is associated with the robot. When the distance from the target is about 1 m, the mean value of the visual system error is 0.55 mm in static state, and the mean value is 0.55 mm when the robot is moving. The mean value of repeat location error and standard deviation of visual correlation robot are 2.93 mm and 0.45 mm respectively, which accord with the practical application requirement of visual litchi picking robot with fault-tolerant function. The visual litchi picking robot calibrated by hand eye calibration method based on Sylvester equation was used. In the field environment, the overall success rate of picking was 76.5. the successful rate of picking was 92.392.3when the vision system was successful in identifying and locating picking points.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學南方農(nóng)業(yè)機械與裝備關鍵技術重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(31571568) 廣東省科技項目(2015A020209111) 廣州市科技計劃(201510010140)
【分類號】：TP391.41;TP242

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本文編號：2081753