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申请/专利权人：香港中文大学深港创新研究院(福田)

摘要：本发明公开了一种机械臂自主手眼标定算法，该自主手眼标定算法通过建立机械臂与视觉特征间的特征交互模型、完成自主交互式控制、设计控制器对交互参数进行线上调节、并基于步控制器对交互参数进行的线上收敛调节进而进行对手眼标定所需数据类型的定义和采集方式的设计、并最终完整计算出手眼标定矩阵Tr完成手眼标定。该手眼标定算法使用最简单的视觉特征如一个点或一条线，通过动态交互式的自主数据采集方式，实现对手眼间六自由度位姿关系的准确、高效的计算，使其在实现标定结果准确性的同时，最大限度地降低对标定过程、标定环境以及标定数据量的依赖，使该标定算法适用于任意狭窄的机械臂工作空间。

主权项：1.一种机械臂自主手眼标定算法，其特征在于，包括如下步骤：S1.建立特征交互模型：将模型单点特征点或单线特征点固定在机械臂末端执行器上任一未知位置处，使用静态图片计算基于单点特征点或单线特征点在三维空间中的位姿，建立机械臂与视觉特征间的特征交互模型，通过所述特征交互模型得到用于表征表面轨迹在空间中的姿态的交互参数的线性映射关系；S2.自主交互式控制：设定所述机械臂在初始的交互参数运动下通过相机观察到初始二维视觉特征y0，以y0作为像面参考特征，利用步骤S1建立的特征交互模型，设计控制器对交互参数进行线上调节，以完成机械臂的运动收敛控制；S3.标定数据的定义与采集：基于步骤S2所述控制器对交互参数进行的线上收敛调节，进而进行对手眼标定所需数据类型的定义和采集方式的设计，首先根据已知相机内参K，定义一对基于任意一个线段m计算出的向量对，所述向量对为直接用于计算待定的4x4手眼标定矩阵Tr所需的一组数据，可通过设定不同的二维视觉特征y0获得不同的收敛后的线段m，以得到新的向量对，进而完成对手眼标定所需数据类型的定义；其次若已知n个三维空间向量nm在三维空间内任意两个相互不平行的笛卡尔坐标系下的标识，则可通过新的向量对计算这两个坐标系之间的旋转矩阵，所述旋转矩阵为所述待定的4x4手眼标定矩阵Tr中的3x3旋转矩阵Rr，获取旋转矩阵Rr进而完成对手眼标定所需数据采集方式的设计；S4.完成手眼标定：完成步骤S3的对手眼标定数据的定义和数据采集方式设计后，基于已求出的旋转矩阵Rr，可通过收敛后的线段m的长度，通过相机透视投影模型与多特征点优化的算法进一步求解出平移向量tr，进而完整计算出手眼标定矩阵Tr，完成手眼标定。

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权利要求：

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