手眼标定方法汇总

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手眼标定方法汇总

线性和非线性

1. 线性方法：

传统的两步法：
将旋转矩阵和平移向量进行解耦，该方法需要已知相机的内部参数，通过内部参数与标定点坐标来计算旋转矩阵和平移向量。该算法的缺点在于旋转矩阵正交化之后再求出平移部分，而此时平移部分的解不再满足手眼矩阵。
共同标定法
同时进行摄像机标定和手眼标定，此方法会忽略掉摄像机的畸变，其系统的精度无法保证
例如 M a提出的无标定物的主动视觉算法， 就是通过机械手末端平台带动摄像机运动获取数据参数，利用极点建立约束方程组， 求出摄像机的内部参数以及手眼标定矩阵。（详细内容参见文献2）
数学法
通过“四元数、矩阵直积、拉直运算”等数学工具，求出机械手与摄像机之间的关系。该方法的优点在于不需要对旋转矩阵和平移向量进行解耦，而且相对于传统的两步法，其精度更高、鲁棒性强的优点。
运动限制法
她通过控制机器手做相对正交和平移的运动来实现求解手眼矩阵，但在实现时相困难，需要机器人本身的运动精度和重复精度高，并能实现一些特殊的运动

2.非线性方法

非线性运动： （见参考文献3）Ruda 采用数学工具四元数求出初值，然后利用非线性优化得出最终解
王君臣提出一种基于最大似然估计的非线性最优手眼标定算法等（见参考文献4）
但由于非线性方法的实现要求相对较高，实现相对复杂，实用性较弱，在使用中，很少见。

以及参考文献1中，提出的基于矩阵直积的手眼标定的改进算法，详情见文献。

参考文献

[1]胡为,刘冲,傅莉,陈新禹.一种高精度的机器人手眼标定算法[J].火力与指挥控制,2018,43(09):19-24.
[2]M A S D. A self- calibration technique for active vision system［J.IEEE Trans on RobotAutomation，1996，12（1 ） ：114- 120
[3]STROBL K H， HIRZINGER G. Optimal hand- eye calibra-tion ［C］ // Proceeding of the IEEE/RSJ International Confer-ence on Intelligent Robots and Systems，Beijing， 2006：4647- 4653.
[4]WANG J C H， WANG T M， YANG Y， et al. Nonlinear opti-mal robot hand- eye calibration ［J］ .Journal of Xi’ an JiaotongUniversity， 2011， 45 （9 ） ： 15- 20.