一种基于特征差异化学习神经网络模型的机器人标定方法

本发明提供了一种基于特征差异化学习神经网络模型的机器人标定方法，该方法通过可信特征判别卷积神经网络、特征差异化学习策略和基于视锥‑链接动态图的三维边框预测网络对机器人作业参照物进行标定。本发明结合多模态视觉信息数据，构建了可信特征判别卷积神经网络、特征差异化学习策略和基于视锥‑链接动态图的三维边框预测网络，解决现存机器人标定方法易受多形态参照物和随机噪声影响的问题，以提高大规模生产环境下机器人标定精度。