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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明属于手眼标定技术领域，具体涉及一种基于结构光相机的改进的手眼标定方法，包括以下步骤：步骤1：建立针孔相机模型，然后深度相机检测三维坐标，得到已知深度的图像坐标系中每个点相对于相机坐标系的物理坐标；步骤2：建立机械臂DH模型，然后使用逆运动学运动至确定坐标；步骤3：采集n组点云数据，代入深度缩放系数进行SVD分解，并使用Nelder‑Mead求解最优系数；步骤4：根据求解的最优系数完成机械臂的手眼标定。本发明对基于结构光相机的手眼标定，本发明具有操作性强，鲁棒性强的优点。
主权项：1.一种基于结构光相机的改进的手眼标定方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立针孔相机模型，然后深度相机检测三维坐标，得到已知深度的图像坐标系中每个点相对于相机坐标系的物理坐标；步骤2：建立机械臂DH模型，然后使用逆运动学运动至确定坐标；步骤3：采集n组点云数据，代入深度缩放系数进行SVD分解，并使用Nelder-Mead求解最优系数；步骤4：根据求解的最优系数完成机械臂的手眼标定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于结构光相机的改进的手眼标定方法
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