| 基于遗传BP神经网络的双目相机手眼标定研究 |
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| 引用本文： | 丁雷鸣,徐海明,吕品,赵丹阳,严亚飞,孙丙宇. 基于遗传BP神经网络的双目相机手眼标定研究[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版), 2020, 43(9): 1159-1163. DOI: 10.3969/j.issn.1003-5060.2020.09.002 |
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| 作者姓名： | 丁雷鸣 徐海明 吕品 赵丹阳 严亚飞 孙丙宇 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学工业与装备技术研究院,安徽合肥 230009,中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所,安徽合肥230031,合肥工业大学工业与装备技术研究院,安徽合肥 230009;泰安华鲁锻压机床有限公司,山东泰安 271000,中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所,安徽合肥230031,合肥工业大学工业与装备技术研究院,安徽合肥 230009,中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所,安徽合肥230031 |
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| 摘 要： | 为了提高固定双目相机手眼标定精度,文章提出了一种利用遗传算法优化的反向传播(back-propagation,BP)神经网络的手眼系统标定方法。分别将靶标在相机坐标系与机械臂坐标系下的坐标作为输入量与输出量建立BP神经网络标定模型,并针对BP神经网络模型存在易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,引入遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:与BP神经网络模型和传统的多元线性回归拟合模型相比,经遗传算法优化后的BP神经网络模型能显著降低标定误差,加快收敛速度;遗传BP神经网络模型样本预测结果与实测值之间的距离平均误差为1.712 6 mm,优于BP神经网络模型的平均误差2.400 2 mm和线性回归模型的平均误差3.377 1 mm。
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| 关 键 词： | 手眼标定 固定双目视觉 反向传播(BP)神经网络 遗传算法 采摘机器人 |
Research on hand-eye calibration method based on genetic BP neural network for binocular camera |
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| DING Leiming,XU Haiming,LYU Pin,ZHAO Danyang,YAN Yafei,SUN Bingyu. Research on hand-eye calibration method based on genetic BP neural network for binocular camera[J]. Journal of Hefei University of Technology(Natural Science), 2020, 43(9): 1159-1163. DOI: 10.3969/j.issn.1003-5060.2020.09.002 |
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| Authors: | DING Leiming XU Haiming LYU Pin ZHAO Danyang YAN Yafei SUN Bingyu |
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