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申请/专利权人：汕头大学;汕头大学医学院第一附属医院
摘要：本发明公开了一种基于有SVD监督的BP神经网络的手眼标定方法及装置，方法包括以下步骤：1建立机械臂基坐标系和光学系统坐标系；2控制机械臂的末端和手持式探针在标定平台多次移动，获取手持式探针在光学系统坐标系的第一坐标集合和机械臂末端的校准工具在机械臂基坐标系的第二坐标集合，构建训练集和测试集；3利用训练集对搭建的BP神经网络模型进行预训练，得到初始BP神经网络模型；4利用受到SVD算法更新的训练集对初始BP神经网络模型进行强监督训练，得到优化BP神经网络模型；5利用测试集测试优化BP神经网络模型，达标则输出为手眼标定模型，不达标则返回步骤4。本发明可提高手眼标定算法的精度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于有SVD监督的BP神经网络的手眼标定方法，其特征在于，应用在手术机器人标定系统中，所述手术机器人标定系统包括末端携带有校准工具的机械臂、标定平台、手持式探针和光学定位仪，且所述标定平台、所述机械臂的基座和所述光学定位仪之间的位置保持相对固定；所述手术机器人手眼标定方法包括：步骤S100、建立所述机械臂所对应的机械臂基坐标系和所述光学定位仪所对应的光学系统坐标系；步骤S200、控制所述机械臂的末端和所述手持式探针在所述标定平台上进行多次移动，获取所述手持式探针在所述光学系统坐标系下的第一坐标集合和所述校准工具在所述机械臂基坐标系下的第二坐标集合，进而按照设定比例构建训练集和测试集；步骤S300、利用所述训练集对预先搭建的BP神经网络模型进行预训练，得到初始BP神经网络模型；步骤S400、利用SVD算法对所述训练集进行数据更新，再利用更新后的训练集对所述初始BP神经网络模型进行强监督训练，得到优化BP神经网络模型；步骤S500、利用所述测试集对所述优化BP神经网络模型进行测试，若测试达标，则进入步骤S600，若测试不达标，则返回步骤S400；步骤S600、将所述优化BP神经网络模型定义为最终的手眼标定模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 汕头大学 汕头大学医学院第一附属医院 基于有SVD监督的BP神经网络的手眼标定方法及装置
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