基于BP神經網絡的包裝分揀機器人視覺標定算法

摘要：手眼標定確定了機器人基座坐標系和攝像機坐標系之間的非線性映射關系,在視覺伺服中起著重要作用。針對視覺伺服控制系統中的手眼標定問題,基于機器人工具箱和神經網絡工具箱,在MATLAB/Simulink環境下,使用誤差反向傳播(BP)神經網絡算法和徑向基(RBF)神經網絡算法進行仿真,擬合了6自由度分揀機器人和單目攝像機之間的映射關系,通過仿真結果分析了兩種算法的精度。此外,在同一實驗條件下使用BP神經網絡與張氏法對機械臂進行手眼標定,通過在機械臂實際工作空間內抓取同一組隨機取樣本點進行實驗,并對比隨機樣本點的抓取精度。仿真和實驗結果表明BP神經網絡在標定精度上優于RBF神經網絡算法和張氏標定法,能夠在實際應用中提高手眼標定的精確度,具有一定的工程意義。