遗传BP神经网络优化的采摘机器人手眼标定

"基于遗传BP神经网络的采摘机器人手眼标定研究" 在果蔬采摘机器人领域，双目立体视觉是常用的目标识别与定位手段，而手眼系统的标定精度对采摘机器人的作业精度具有决定性影响。本文针对这一问题，提出了一种采用遗传算法优化的Back-Propagating (BP)神经网络进行手眼系统标定的新方法。 手眼标定是指将机器人末端执行器（如采摘机械臂）和视觉传感器（如双目相机）之间的坐标变换关系进行精确计算的过程。传统的标定方法可能受限于局部最优解，导致标定精度不足。为解决这一问题，该研究构建了一个BP神经网络标定模型，将靶标在相机坐标系和机械臂坐标系下的坐标作为输入和输出，以此建立神经网络的映射关系。 然而，BP神经网络在训练过程中易陷入局部最小值，收敛速度慢。为改善这一状况，研究者引入遗传算法来优化BP神经网络的初始权重和阈值。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化算法，能够有效地搜索解决方案空间，避免陷入局部最优。 实验结果显示，经过遗传算法优化的BP神经网络模型在降低标定误差和提高收敛速度方面表现出色。相比于未优化的BP神经网络模型和传统的多元线性回归模型，其平均误差显著减小。遗传BP神经网络模型的样本预测结果与实测值之间的距离平均误差仅为1.7126mm，远低于BP神经网络模型的2.4002mm和线性回归模型的3.3771mm。 这一研究成果为果蔬采摘机器人提供了更精确的手眼标定方法，有望提升机器人的定位精度和采摘效率，从而推动农业自动化领域的科技进步。关键词包括：采摘机器人、固定双目视觉、手眼标定、遗传BP神经网络和线性回归。该研究的贡献在于结合了遗传算法的全局优化能力和BP神经网络的非线性建模能力，为高精度手眼标定提供了一条新的技术路径。