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圖 采摘機器人樣機
《基于遺傳BP神經網絡的采摘機器人手眼标定研究》
作者
丁雷鳴，徐海明，呂品，趙丹陽， 嚴亞飛，孫丙宇
摘要：雙目立體視覺是果蔬采摘機器人使用較多的目辨別别與定位的方法，手眼系統的标定結果直接影響采摘機器人的作業精度。為了提高固定雙目相機手眼标定精度，文章提出了一種利用遺傳算法優化的back-propagating (BP)神經網絡的手眼系統标定算法。分别将靶标在相機坐标系與機械臂坐标系下的坐标作為輸入量與輸出量建立了BP神經網絡标定模型，并針對BP神經網絡模型存在易陷入局部極小值收斂速度慢的缺點，引入了遺傳算法來優化BP神經網絡的初始權值和門檻值。實驗表明：與BP神經網絡模型和傳統的多元線性回歸拟合模型相比，經遺傳算法優化後的BP神經網絡模型能顯著降低标定誤差，加快收斂速度。遺傳BP神經網絡模型樣本預測結果與實測值之間的距離平均誤差1.7126mm，優于BP神經網絡模型的平均誤差2.4002mm和線性回歸模型的平均誤差3.3771mm。
關鍵詞：采摘機器人；固定雙目視覺；手眼标定；遺傳BP神經網絡；線性回歸
基金項目：安徽省科技重大專項資助項目(17030901104
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