申请/专利权人：江苏电子信息职业学院

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934634A

主分类号：G06T7/80

分类号：G06T7/80;G06T7/70

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种目标位姿识别定位方法，包括：准备棋盘格样式的标定板，使用多目相机拍摄多种位姿状态下的标定板图像，准确记录下每个图像中棋盘格角点的像素坐标，使用机器人抓取标定板，记录下每个位姿下的机器人实际末端执行器的位置和姿态，对相机与机器人进行联合标定，将相机和机器人的参数作为优化变量，确定优化的目标函数，准备用于优化的数据，将其数据作为优化问题的输入进行联合优化，通过联合优化相机和机器人的参数，可以最小化重投影误差和机器人标定误差，从而提高标定的精度，此方法可以确保相机和机器人之间的关联性，从而获得更准确的标定结果。

主权项：1.一种目标位姿识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、准备标定板：将一个棋盘格样式的标定板放置在各种不同的位姿下，使用多目相机拍摄多种位姿状态下的标定板图像，准确记录下每个图像中棋盘格角点的像素坐标，使用机器人抓取标定板，记录下每个位姿下的机器人实际末端执行器的位置和姿态；S2、相机与机器人标定：根据相机标定算法使用棋盘格角点的像素坐标和对应的世界坐标，对每个相机进行标定并确定相机的内部参数和外部参数，同时使用机器人末端执行器的位置和姿态，进行机器人标定，确定机器人的运动学参数；S3、定义优化问题：将相机和机器人的参数作为优化变量，包括相机的内部参数、外部参数、相机之间的相对角度以及机器人的坐标系、关节参数；同时确定优化的目标函数，包括相机标定的重投影误差和机器人标定的误差；S4、准备优化数据：准备用于优化的数据，包括相机标定的标定板图像、机器人标定的末端执行器位置数据以及多目相机之间的相对角度，将其数据作为优化问题的输入；S5、进行联合优化：选择合适的优化算法，构建相应的优化框架，定义误差函数，而后将定义好的优化问题输入到优化算法中进行求解，通过迭代优化过程，调整相机和机器人的参数，使得重投影误差和机器人标定误差逐步减小，直到达到收敛条件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏电子信息职业学院 一种目标位姿识别定位方法

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