【CN109910014A】基于神经网络的机器人手眼标定方法【专利】
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910276856.4
(22)申请日 2019.04.08
(71)申请人 上海嘉奥信息科技发展有限公司
地址 201304 上海市浦东新区书院镇丽正
路1628号4幢1-2层
(72)发明人 肖建如 吕天予
(74)专利代理机构 上海汉声知识产权代理有限
公司 31236
代理人 庄文莉
(51)Int.Cl.
B25J 9/16(2006.01)
(54)发明名称
基于神经网络的机器人手眼标定方法
(57)摘要
本发明提供一种基于神经网络的机器人手
眼标定方法，确定NDI坐标系、NDI工具坐标系、机
器人坐标系；根据NDI坐标系和工具坐标系，对机
械臂TCP末端的工具尖端进行位置标定，得到工
具尖端位置；采集m个点集组，每个点集组分别包
括NDI坐标系下的工具尖端的坐标位置、机器人
坐标系下的工具的位置和旋转矩阵，基于罗德里
格旋转公式对从机器人坐标系转换到NDI坐标系
的转换矩阵进行转换，构建正向传播网络，基于
正向传播网络，生成反向传播网络，得到参数的
偏导数；采用牛顿梯度下降进行计算，得到手眼
标定矩阵。本发明方便快捷，易于实施，标定精
确，在标定过程中无需机械臂绕一点转动，可在
空间中任意采集姿态。权利要求书1页 说明书5页 附图1页CN 109910014 A 2019.06.21
C N 109910014
A
1.一种基于神经网络的机器人手眼标定方法，其特征在于，包括：
坐标系确定步骤：分别确定红外定位装置NDI的NDI坐标系、机械臂TCP末端的NDI工具坐标系、机器人坐标系；
尖端标定步骤：根据NDI坐标系和工具坐标系，对机械臂TCP末端的工具尖端进行位置标定，得到工具尖端位置；
数据采集步骤：采集m个点集组，每个点集组分别包括NDI坐标系下的工具尖端的坐标位置P ndi 、机器人坐标系下的工具的位置和旋转矩阵M robot ，设置NDI工具坐标系下工具尖端的位置P robot ，从机器人坐标系转换到NDI坐标系的转换矩阵M robot2ndi ，所述工具尖端的坐标位置P ndi 满足P ndi ＝M robot2ndi *M robot *P robot ；
神经网络构建步骤：基于罗德里格旋转公式对转换矩阵M robot2ndi 进行转换，构建正向传播网络，基于正向传播网络，生成反向传播网络，得到参数的偏导数；
坐标求解步骤：基于偏导数，采用牛顿梯度下降进行计算，得到手眼标定矩阵。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的机器人手眼标定方法，其特征在于，所述尖端标定步骤是将工具尖端插入机械臂工具中，以设定角度做绕点旋转运动，采用最小二乘法求出尖端位置。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的机器人手眼标定方法，其特征在于，所述设定角度是30度至45度。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的机器人手眼标定方法，其特征在于，所述NDI 坐标系是NDI红外定位装置的坐标系；
所述NDI工具坐标系是绑定在工具上的四个红外小球构成结构所定义的坐标系；所述机器人坐标系是机器人底座中心所在位置的坐标系。
5.根据权利要求1所述的基于神经网络的机器人手眼标定方法，其特征在于，所述对转换矩阵M robot2ndi 进行转换使用以下公式：
θ←norm(r)
r ←r/
θ
其中，θ表示绕旋转轴旋转的角度；
r表示旋转轴；
norm(r)表示旋转轴单位向量；
r T 表示旋转轴的转置；
r x 、r y 、r z 分别表示旋转轴向量的xyz分量；
I表示单位矩阵；
R表示旋转矩阵。
6.根据权利要求1所述的基于神经网络的机器人手眼标定方法，其特征在于，采用tensorflow工具正向传播网络、生成反向传播网络，得到参数的偏导数。
权 利 要 求 书1/1页2CN 109910014 A