公开(公告)号：CN115601440A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211198020.5

申请日：2022-09-29

Applicant: 哈尔滨工业大学(CN)

Inventor： 王滨 ,  杨帅 ,  陶隽源 ,  段启帆 ,  李雪皑

IPC: G06T7/80 ,  G06T7/73 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提出一种基于外参与样本权重联合优化网络的手眼相机标定方法及系统，涉及机器人手眼相机标定技术领域，用以解决现有非线性优化方法对于机器人手眼相机标定结果误差较大的问题。本发明的技术要点包括：采用深度学习的框架，将相机外参与样本权重联合优化，并根据优化的样本权重自动筛除噪声较大的样本，通过训练的网络选取最优的标定参数，降低了机器人运动误差和视觉测量噪声对标定的影响，实现对手眼相机外参的精确标定。本发明有效解决了手眼相机外参标定因机器人运动误差和样本噪声导致外参标定不准确问题，避免了使用非线性优化方法求解上述方程组，计算求解简单，在机器人利用视觉进行智能化精确操作中，具有广泛的应用前景。