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一种线结构光视觉传感器手眼标定方法及仿真
一种线结构光视觉传感器手眼标定方法及仿真
摘要：线结构光视觉传感器广泛应用于机器人的束位姿估计领域。本文提出了一种基于机器人末端执行器运动的线结构光视觉传感器手眼标定方法，该方法通过对线结构光视觉传感器拍摄的点云信息进行处理，并与机器人末端执行器的运动进行关联，实现了手眼标定的目的。同时，本文还利用MATLAB进行了基于实际数据的仿真验证，结果表明该手眼标定方法能够准确、快速地标定出线结构光视觉传感器与机器人末端执行器之间的相对坐标关系。
关键词：机器人、线结构光视觉传感器、手眼标定、仿真
1.引言
机器人技术发展迅速，已经广泛应用于工业生产和服务领域中。在机器人的应用中，机器人的束位姿估计是一个非常关键的问题。为了能够准确地进行器件的位姿估计，常常需要使用线结构光视觉传感器进行采集点云信息。但是，在实际使用过程中，点云采集后需要进行手眼标定才能够实现准确的位姿估计。因此，线结构光视觉传感器的手眼标定方法一直是一个重要的研究课题。
2.相关工作
在过去的几十年间，已经发表了很多关于手眼标定的论文和研究成果。主要的手眼标定方法包含基于相机运动的算法、基于视觉特征的算法、基于边角匹配的算法等等。其中基于相机运动的算法是最常见的手眼标定方法。但是在使用线结构光视觉传感器进行点云采集时，基于相机运动的算法可能会出现较大的误差。为了减小误差，近年来也出现了一些新的手眼标定方法，例如基于点云配准的算法和基于平面匹配的算法。
3.方法描述
本文提出的线结构光视觉传感器手眼标定方法基于机器人末端执行器的运动。具体来说，该方法主要分为以下几个步骤：
（1）控制机器人末端执行器运动：首先需要通过机器人的控制系统，控制机器人末端执行器沿着不同的轨迹移动。在移动过程中，将线结构光视觉传感器固定在机器人末端执行器上，对不同位置的点云信息进行采集。
（2）点云处理：将线结构光视觉传感器采集到的点云信息进行处理，得到相应的3D点云坐标。对于每一个采集的点云，利用最小二乘法估计出平面方程，进一步计算出相应的点云的法向量。
（3）点云匹配：利用ICP算法，将相邻两个采集点云匹配起来，得到它们之间变换的旋转矩阵和平移向量。重复以上步骤，得到所有采集点云间的相互变换矩阵。
（4）求解机器人末端执行器相对坐标：根据机器人末端执行器的运动轨迹和每个采集点云变换的矩阵，计算出机器人末端执行器的坐标系相对于线结构光视觉传感器坐标系的相对变换矩阵。
（5）计算手眼标定：根据机器人末端执行器和线结构光视觉传感器的坐标系相对变换矩阵，利用Kalman滤波算法计算出机器人末端执行器和线结构光视觉传感器的相对坐标。
4.仿真验证
本文使用MATLAB对提出的手眼标定方法进行了基于实际数据的仿真验证。实验采用了一个机器人系统和一个激光测距相机。实验采用了校准目标法进行标定，得到了机器人和激光测距相机的内参和外参。在仿真过程中，模拟了机器人末端执行器在三维空间中的不同的运动轨迹，并且根据采集到的点云信息采用提出的手眼标定方法计算出了机器人末端执行器与线结构光视觉传感器的相对坐标。
通过仿真实验，验证了提出的基于机器人末端执行器运动的手眼标定方法的准确性和可靠性。实验结果表明，该手眼标定方法能够在较短的时间内，实现对线结构光视觉传感器与机器人末端执行器之间的相对坐标关系的准确测量和计算。
5.结论
本文提出了一种基于机器人末端执行器运动的线结构光视觉传感器手眼标定方法，并在MATLAB中进行了基于实际数据的仿真验证。仿真实验结果表明，该方法能够准确、快速地标定出线结构光视觉传感器与机器人末端执行器之间的相对坐标关系。该方法具有实用性和可行性，对于机器人的束位姿估计领域有较大的应用前景。未来的研究方向可以是基于深度学习等技术的进一步优化和提升。