一种基于凸松弛全局优化算法的机器人手眼标定方法

摘要

本发明提供了一种基于四元数理论的凸松弛全局最优化手眼标定方法，该方法是针对机器人运动学正解及相机的外参数标定存在偏差时，基于非线性最优化的手眼标定算法无法确保目标函数收敛到全局极小值的问题而提出；考虑到机械手末端相对运动旋转轴之间的夹角对标定方程求解精度的影响，首先利用随机抽样一致性(Random Sample And Consensus，RANSAC)算法对标定数据中旋转轴之间的夹角进行预筛选，再利用四元数参数化旋转矩阵，建立多项式几何误差目标函数和约束，采用基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality，LMI)凸松弛全局优化算法求解全局最优手眼变换矩阵。