信息科学 | 平面带约束线轮廓点集配准的手眼标定方法
信息科学 | 平面带约束线轮廓点集配准的手眼标定方法
摘要:为解决传统标定方法操作复杂、标定参照物难以加工且标定精度偏低等问题,以平面直角三角形标定参照物为例,基于线激光轮廓扫描仪提出一种带约束线轮廓点集配准的手眼标定方法。首先,阐述使用带约束线轮廓点集配准方法开展手眼标定的基本思想,结合所设计的非对称直角三角形标定参照物说明标定实施流程。其次,根据直角三角形线轮廓信息建立带约束点集配准模型,先采用基于角点的粗配准方法缩小空间搜索范围,再根据特征点到轮廓线的投影约束关系进行精配准。最后,利用协方差矩阵自适应进化策略求出轮廓特征最优适配解,并提出轮廓损失误差评估指标,来衡量标定结果的性能。基于所述方法利用机器人和线激光轮廓传感器开展标定实验,结果表明:12个机器人组合姿态下所求标定参数的平均轮廓损失误差为0.0842,重建标准球直径的平均拟合偏差为0.0185mm,球面投影误差的最大标准差为0.065mm,具有良好稳定性与求解效率,标定精度较高;计算标定参照物在三种不同位姿下的标定结果,标准球直径拟合偏差与球面投影误差的标准差均小于0.1mm;拟合出标准球球心坐标的标准差均值为0.101mm,低于单步标定法求得的0.1487mm,呈现出较高的鲁棒性,同时兼顾了标定效率与通用性,可满足工业标定精度要求。