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申请/专利权人:中山大学
摘要:本申请公开了基于复合学习和单应性矩阵的机器人3D视觉伺服方法,包括:基于参数化相机模型,确定机械臂各个特征点的当前像素坐标和期望位姿的期望像素坐标;结合单应性矩阵对特征点进行单应性分解,得到当前像素坐标与期望像素坐标的旋转误差和深度比值;根据旋转误差和深度比值,采用归一化复合学习相机参数更新律更新在线标定参数;根据在线标定参数,采用控制器表达式计算力矩;根据力矩,将机械臂调整到期望位姿。本申请实施例能够对在线标定参数进行更为精确的标定,进而使得根据该在线标定参数计算的力矩能够更为精确,解决局部极小值的问题,能够精准地将机械臂调整到期望位姿,完成机器人3D伺服,可广泛应用于机器人技术领域。
主权项:1.基于复合学习和单应性矩阵的机器人3D视觉伺服方法,其特征在于,包括:基于参数化相机模型,确定机械臂各个特征点的当前像素坐标和期望位姿的期望像素坐标;结合单应性矩阵对所述特征点进行单应性分解,得到所述当前像素坐标与所述期望像素坐标的旋转误差和深度比值;根据所述旋转误差和所述深度比值,采用归一化复合学习相机参数更新律更新在线标定参数;根据所述在线标定参数,采用控制器表达式计算力矩;根据所述力矩,将机械臂调整到所述期望位姿;其中,所述结合单应性矩阵对所述特征点进行单应性分解,得到所述当前像素坐标与所述期望像素坐标的旋转误差和深度比值,包括:构建投影投射模型;根据所述投影投射模型以及世界坐标系像素坐标之间的关系表达式,确定所述当前像素坐标与期望像素坐标之间的转换关系表达式;根据相机内参、所述当前像素坐标和所述期望像素坐标求解所述转换关系表达式,得到单应性矩阵;对所述单应性矩阵进行分解得到旋转误差和深度比值;其中,所述根据所述旋转误差和所述深度比值,采用归一化复合学习相机参数更新律更新在线标定参数,包括:根据所述参数化相机模型计算得到普通预测误差;根据所述参数化相机模型和区间激励矩阵计算得到扩展预测误差;根据旋转轴和旋转角度,将所述旋转误差变换为轴角表达形式,得到轴角表达式;基于所述深度比值确定平移误差向量;基于正定学习率矩阵、所述轴角表达式、所述平移误差向量、所述普通预测误差和所述扩展预测误差,确定归一化复合学习相机参数更新律;通过所述归一化复合学习相机参数更新律更新在线标定参数。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中山大学 基于复合学习和单应性矩阵的机器人3D视觉伺服方法
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