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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种机器人辅助的多视角三维扫描测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116309879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310297593.1，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种机器人辅助的多视角三维扫描测量方法是由殷春;高延;闫中宝;程玉华;陈凯设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人辅助的多视角三维扫描测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人辅助的多视角三维扫描测量方法，首先，采集棋盘格标定板图像，获取n组相机信息和对应拍摄位置的机器人姿态信息，再基于Kronecker积而无需特殊的数学工具而有效求解线性方程闭解，减少标定过程中系统噪声、计算带来的误差影响，完成初步手眼标定；然后以手眼关系矩阵为初值，根据摄影测量光束平差为优化模型，建立最小化重投影误差为代价函数，引入粒子群算法迭代对手眼关系矩阵进行优化，进一步提升了手眼标定精度，保证了点云图像的配准质量；最后，通过控制机器人运动承载双目相机在多个测量位姿下采集大型复杂零部件的单元测量点云信息，基于优化后手眼矩阵转换至同一坐标系下，完成多视角点云配准功能，以提高大型复杂零部件的三维形貌测量效率。

本发明授权一种机器人辅助的多视角三维扫描测量方法在权利要求书中公布了：1.一种机器人辅助的多视角三维扫描测量方法，其特征在于，包括： 1、建立手眼标定方程 将双目相机安装于机器人末端法兰处，控制机器人运动至第i个拍摄位姿，对棋盘格标定板上一角点进行拍摄，在该拍摄位姿获得标定板图片，同时记录机器人位姿信息以及角点在相机坐标系中的位置Pi，这样对n个拍摄位姿进行拍摄，得到n组标定板图片和相对应机器人姿态信息； 根据张氏标定法获得每组标定板图片中标定板相对于相机的旋转向量Rci和平移向量Tci，并转换成旋转平移矩阵，即得到相机外参矩阵Hci,i＝1,2,...,n，根据机器人位姿信息计算相对于基座的旋转向量Rgi和平移向量Tgi，得到机器人位姿矩阵Hgi,i＝1,2,...,n，其中： 对于任意两次变换拍摄位姿u,v之间相机外参矩阵Hcu、Hcv以及机器人位姿矩阵Hgu、Hgv，建立手眼标定方程： 其中： 其中，Rgu,v表示矩阵中的旋转矩阵，Tgu,v表示矩阵中的平移向量，Rcg表示手眼关系矩阵Hcg中的旋转矩阵，Tcg表示手眼关系矩阵中的平移向量，Rcu,v表示矩阵的旋转矩阵，Tcu,v表示矩阵中的平移向量； 2、利用Kronecker积将手眼标定方程转化为最小二乘问题并利用奇异值分解计算出手眼关系矩阵Hcg 建立线性方程组：其中，I为单位矩阵，表示Kronecker积，vec表示向量化操作； 将所有两次变换拍摄位姿u,v下的矩阵按列放置，得到一个矩阵R； 对矩阵R进行奇异值分解，将得到的V矩阵即右奇异矩阵的最后一列的9个元素取出并还原成3×3矩阵形式，得到矩阵 对矩阵进行正交化奇异值分解即其中，UR为右奇异矩阵，∑R为奇异值矩阵，VR为左奇异矩阵，得到手眼关系矩阵Hcg的旋转矩阵Rcg即 将所有两次变换拍摄位姿u,v下的矩阵Rgu,v-I按列放置，得到一个矩阵Rg，将所有两次变换拍摄位姿u,v下的矩阵RcgTcu,v-Tgu,v按列放置，得到一个矩阵T， 根据旋转矩阵Rcg计算得到手眼关系矩阵Hcg的平移向量Tcg： Tcg＝Rg-1T 3、基于最小化重投影误差优化手眼关系矩阵 3.1、构建种群规模为K的粒子群，每个粒子的位置为pk和速度为vk，然后初始值化K个粒子的位置pk和速度vk： pk＝Hcg vk＝randvmin,vmax 其中，vmin,vmax表示粒子每次迭代时设置的速度上下阈值，rand为随机取值操作，这样得到每个粒子位置初始值均为手眼关系矩阵Hcg，每个粒子速度随机取值的种群规模为K的粒子群； 3.2、建立重投影误差代价函数作为粒子群优化算法的适应度函数： 其中，si为尺度因子，K为相机内参矩阵，exp[·]3×4表示括号内矩阵左上角的3×4子矩阵，||||2表示求二范数操作，Pj不为第i个拍摄位姿的任意一次拍摄的角点在相机坐标系中的位置； 3.3、根据计算粒子的适应度函数值找到各粒子当前的个体极值位置并更新为粒子的历史最优位置以及群体极值位置即适应度函数最小粒子位置并更新为全局最优位置g*： 3.4、更新每个粒子的速度vk和位置pk： pk＝pk+vk 其中，ω为惯性因子，c1和c2为加速常数，然后返回步骤3.3，直到达到设定的终止条件为止； 3.5、将全局最优位置g*作为优化后的手眼关系矩阵 4、三维形貌测量 调试所述双目相机，使其能清晰地拍摄到测量对象即需要进行测量的大型复杂零部件，使得左右相机保持在同一水平位置，并且保留一定距离，并完成双目标定；调试所述机器人，使其能承载双目相机进行三维测量任务，保证拍摄完测量对象的全貌； 在每个测量位姿进行结构光图像拍摄，并重构出测量对象的单元测量点云数据记录测量位姿并计算得到该测量位姿机器人的位姿矩阵其中，m为对测量对象进行三维形貌测量的测量位姿数量 根据获得的单元测量点云数据各视角位姿矩阵以及步骤4得到的优化后的手眼关系矩阵计算出每幅单元测量点云数据从双目相机坐标系到机器人基座坐标系的刚体变换矩阵： 将双目相机获取的单元测量点云数据转换至机器人基座统一坐标系下，得到配准后的第q个测量位姿下的单视角点云 实现多视角点云数据的配准，从而完成大型复杂零部件的三维形貌测量。

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