非线性最优机器人手眼标定

• 作者: 杨艳 王君臣 王田苗 胡磊
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 机器人 手眼标定 最大似然估计
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 页码范围: 15-20,89
• 分类号: TP24
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于最大似然估计的非线性最优手眼标定算法,并采用该方法对机器人进行了手眼标定.由于机器人系统的运动学正解及相机的外参数推定都包含误差,因此不能满足手眼标定矩阵方程,从而导致现有机器人手眼标定算法对观测噪声较为敏感.新算法根据包含噪声的测量值来估计它们的真值,使得测量真值满足手眼标定方程,并且在欧拉刚性变换矩阵空间中可使真值和对应的测量值的距离最小.通过数值仿真和真实机器人手眼标定实验,将新算法与现有2种经典的手眼标定算法进行了比较,结果表明,新算法在估计误差、对位姿变换次数的敏感度和稳定性方面均优于经典算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡磊	北京航空航天大学机器人研究所	77	548	12.0	20.0
2	王田苗	北京航空航天大学机器人研究所	295	5727	37.0	65.0
3	王君臣	北京航空航天大学机器人研究所	9	85	4.0	9.0
4	杨艳	北京航空航天大学机器人研究所	3	73	3.0	3.0