基于BP神经网络的包装分拣机器人视觉标定算法

作     者：章晓峰 李光 肖帆 杨家超 马祺杰 ZHANG Xiaofeng;LI Guang;XIAO Fan;YANG Jiachao;MA Qijie

作者机构：湖南工业大学机械工程学院 

出 版 物：《包装学报》 (Packaging Journal)

年 卷 期：2019年第11卷第4期

页      面：74-81页

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目,(2018YFD0400T05) 湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ4079) 湖南工业大学研究生校级创新基金资助项目(CX1908) 

主　　题：BP神经网络 RBF神经网络 手眼标定 视觉伺服 机械臂 

摘      要：手眼标定确定了机器人基座坐标系和摄像机坐标系之间的非线性映射关系,在视觉伺服中起着重要作用。针对视觉伺服控制系统中的手眼标定问题,基于机器人工具箱和神经网络工具箱,在MATLAB/Simulink环境下,使用误差反向传播(BP)神经网络算法和径向基(RBF)神经网络算法进行仿真,拟合了6自由度分拣机器人和单目摄像机之间的映射关系,通过仿真结果分析了两种算法的精度。此外,在同一实验条件下使用BP神经网络与张氏法对机械臂进行手眼标定,通过在机械臂实际工作空间内抓取同一组随机取样本点进行实验,并对比随机样本点的抓取精度。仿真和实验结果表明BP神经网络在标定精度上优于RBF神经网络算法和张氏标定法,能够在实际应用中提高手眼标定的精确度,具有一定的工程意义。