机械工程学报

北大核心,CA,INSPEC,JST,Pж(AJ)

国内刊号:11-2187/TH

国际刊号:0577-6686

机械工程学报杂志2023年第17期:基于LMI-SDP优化的机器人手眼关系精确求解

发布日期:

作者:付中涛, 饶书航, 潘嘉滨, 李淼, 黄涛, 陈绪兵

单位:1. 武汉工程大学机电工程学院 武汉 430205;2. 上海大学机电工程与自动化学院 上海 200444;3. 武汉大学工业科学研究院 武汉 430072;4. 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 武汉 430074

关键词:同步标定,Kronecker积,LMI-SDP优化,手眼方程;

基金:国家自然科学基金(51875415,51805380)、湖北省重点研发计划(2022BCA138)、湖北省中央引导地方科技发展专项(2019ZYYD010)和数字制造装备与技术国家重点实验室开放基金(DMETKF2022019)资助项目。

机器人手眼关系(X)的精确求解对于视觉导引的机器人操作及其重要,通常用方程AX=XB表示。现有方法通常采用旋转矩阵与平移分量分离方式分步标定X,从而导致标定误差的累积。同时,推导的线性方程中回归矩阵的最小奇异值影响标定结果的精度。为此,提出了一种新颖且通用的AX=XB标定方法,采用LMI-SDP (线性矩阵不等式与半正定规划)优化同步标定出方程AX=XB的最优解。在此方法中,通过Kronecker积获得标定方程的线性形式,结合回归矩阵的QR分解形式转化为关于未知变量X的凸约束优化问题,通过LMI-SDP工具箱得到精确的同步解。通过考虑到不同噪声水平和数据对的仿真分析以及标定试验,对提出的方法与迭代算法、对偶四元数方法进行比较。结果表明,所提出的方法相比传统方法表现出更好的准确性和有效性,对于实现机器人手眼系统的推广与应用具有重要意义。

来源:2023年第17期

《机械工程学报》期刊编辑部

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