基于LSTM网络的机器人异空间手眼标定方法

乐恒韬; 赵康康; 吴松林; 付中涛; 陈绪兵

doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202401027

武汉工程大学学报 ›› 2024, Vol. 46 ›› Issue (5) : 574 -578. DOI: 10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202401027

基于LSTM网络的机器人异空间手眼标定方法

乐恒韬, 赵康康, 吴松林, 付中涛, 陈绪兵

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摘要

针对现有机器人操作空间与相机视野异空间的情况，基于长短期记忆（LSTM）网络，提出了一种新颖的机器人异空间手眼标定方法。首先依次提取并记录标定板上各圆心的像素坐标，然后利用传送带将标定板平移送至机器人工作空间内，并记录机器人末端顶针的位姿信息。其次利用LSTM网络数据训练获得手眼映射关系。最后使用采集的36组真实数据作为验证集来验证预测精度。结果表明，该方法训练的模型所预测的机器人基坐标系坐标平均平移误差仅为0.69 mm，并且针对随机分布于传送带所有工作空间中的验证集数据，平移误差波动值均小于1 mm，有效验证了该方法的鲁棒性和有效性。相较于经典平面标定方法，本文所提出的方法有效工作空间大，标定精度高，并且可以有效补偿相机镜头畸变、深度值变化等因素所带来的误差。