基于LMI-SDP优化的机器人手眼关系精确求解

机器人手眼关系(X)的精确求解对于视觉导引的机器人操作及其重要，通常用方程AX=XB表示。现有方法通常采用旋转矩阵与平移分量分离方式分步标定X，从而导致标定误差的累积。同时，推导的线性方程中回归矩阵的最小奇异值影响标定结果的精度。为此，提出了一种新颖且通用的AX=XB标定方法，采用LMI-SDP(线性矩阵不等式与半正定规划)优化同步标定出方程AX=XB的最优解。在此方法中，通过Kronecker积获得标定方程的线性形式，结合回归矩阵的QR分解形式转化为关于未知变量X的凸约束优化问题，通过LMI-SDP工具箱得到精确的同步解。通过考虑到不同噪声水平和数据对的仿真分析以及标定试验，对提出的方法与迭代算法、对偶四元数方法进行比较。结果表明，所提出的方法相比传统方法表现出更好的准确性和有效性，对于实现机器人手眼系统的推广与应用具有重要意义。