卢韶芳 费斌 张超 陈玄真

(吉林大学通信工程学院，长春 130025)

立体视觉的定位已成为这些年来视觉导航定位系统的研究热点之一，在寻求定位的同时，对定位的精度要求也不断提高，从某种程度上说，定位精度已成为视觉导航定位系统的关键，定位的精确与否将关系到整个工作的成败.所以，研究能够有效提高视觉导航系统定位精度的方法至关重要.

对于机器人辅助外科(robot assisted surgery，RAS)来说，立体视觉定位系统是机器人辅助微创手术系统的子系统，是手术导航系统的重要组成部分，其定位精度的要求非常之高，它直接关系到整个系统的精度以及计算机辅助手术的成败.对于传统误差补偿，系统数学模型较难建立，因此本文提出使用模糊推理和遗传算法改进神经网络方法［1-2］对误差进行预测，结果表明模糊推理和遗传算法误差补偿技术精度较高，具有较强的拟合能力.

1 误差分析

1.1 误差产生

1)硬件的误差

硬件引起的误差对于定位精度的影响非常大.考虑实验的条件，又分为定标工具误差、摄像机镜头畸变误差和透视误差［3］.

对于定标工具误差，由于“两步法”标定是利用打印的标准模板，使用已知尺寸工具建立坐标系而实现的，因此标准模板、工具尺寸的误差直接影响着最终的结果.对于镜头畸变误差而言，根据几何光学成像理论，近轴区的成像被认为是理想成像，而实际光学系统的成像和近轴区的成像是有差异的，它们之间的差异……