机床与液压

作者：王一凡，黄涛，张小明

单位：华中科技大学，智能制造装备与技术全国重点实验室；华中科技大学，智能制造装备与技术全国重点实验室；华中科技大学，智能制造装备与技术全国重点实验室

关键词：机器人加工;全局优化;手眼标定;SVRG优化

基金：国家自然科学基金项目（52075205；92160207；52188102）

聚焦于机器人加工视觉导引中的机器人手眼关系 X 的精确求解。奇异值分解方法求解时易受到外界环境的干扰，传统分步标定方式将手眼关系 X 中的旋转矩阵和平移分量分开估计，容易导致标定误差逐渐积累。为此，提出一种基于SVRG优化方法的标定方法。采用 Kronecker 积和奇异值分解来求解标定方程，得到初步解，并随后通过SVRG迭代算法对目标函数进行进一步优化，以提升解的精确性。通过不同噪声水平以及不同标定数据数量的仿真标定试验和机器人手眼标定平台数据集进行了算法验证与分析，并与4种经典求解方法进行比较。研究结果表明，SVRG方法有效控制了迭代过程中噪声方差的收敛，其几何误差的平均值为0.564，标准差为0.271，相较其他4种经典求解方法在准确性和效率方面均具有优势，有助于提高工业机器人加工测量过程中的精度以及可靠性。

来源：2025年第9期

《机床与液压》期刊编辑部

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