一种基于最优传输理论的李群手眼标定方法

本发明提出了一种基于最优传输理论的李群手眼标定方法，包括以下步骤：S1，在机械臂机进行多次非共面位姿变换后，同步采集每次位姿变换后执行器末端的位姿数据和相机的位姿数据；S2，将采集的位姿数据中的旋转矩阵映射到李代数空间，构建两组位姿数据的离散概率分布；S3，根据两组位姿数据的离散概率分布，基于最优传输理论计算位姿数据的权重；S4，加权求解手眼标定矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵，得到手眼标定矩阵。本发明利用最优传输理论实现标定参数的全局一致性优化，突破了传统最小二乘法的局部优化局限，确保旋转矩阵和平移向量的求解结果不受异常初始值影响，在复杂运动轨迹下仍保持极高的标定精度，彻底避免了误差累积导致的系统性失效。