基于标定球的线激光和结构光眼在手上标定

一.标定原理

    基于标定球的线激光和结构光标定原理类似,都是通过算法拟合标定球的球心,通过
AX = XB公式求取手眼标定矩阵,在此对原理做简单说明:
手眼结构简图

  通过手眼标定原理我们可知有如下公式:

                                                                               

   式子中的下标依据图示为准

   通过AX = XB的求解方法,我们可以获取手眼标定的矩阵(R_{t},T_{t}),我们利用Ransac算法和最小二乘法可以获得线激光拟合的球心和半径或结构光拟合的球心及半径,如下图所示:

结构光拟合

线激光拟合

二.相关软件实现

     软件界面如下图:

 

    软件采用Qt及PCL和VTK在C++环境下进行开发,融合线激光手眼标定和结构光手眼标定两种场景

    标定精度根据数据采集的精度和算法处理精度,基本可以保证在±0.8mm左右,如果标定数据更加精准,标定精度可以提高到±0.2mm左右

### 光图与电图的区别 在IT通信领域,图是一种重要的工具,用于评估信号质量及其传输特性。以下是光图的主要区别: #### 定义 - **电图**是指通过电信号的形式观察到的图,通常由示波器捕获并显示出来。它反映了接收端接收到的电信号的质量状况[^1]。 - **光图**则是指通过对光纤链路中的光信号进行采样得到的图,主要用于分析光通信系统的性能[^3]。 #### 形成机制 - 电图主要依赖于传统的示波器技术来捕捉电信号的变化情况,并将其转化为可视化的图形表示形式。 - 光图则需要专门的光学测试设备(如光电转换模块),先将光信号转变为电信号后再绘制而成[^2]。 #### 应用场景 - 在高速串行接口设计中,由于其高带宽需求以及较低的设计复杂度优势明显,因此更倾向于使用基于电气特性的测量手段——即构建电图来进行调试优化工作。 - 对于长距离的数据传输而言,尤其是涉及到光纤网络部署时,则更多地依靠光图来监测整个链路上是否存在失真或其他异常现象。 #### 数据处理方式 - 当前存在两种不同类型的电图测量方法:一种是沿用了较长时间的传统模式;另一种属于更加先进的现代化方案,在效率上有所提升的同时也提供了更为详尽的结果展示选项。 - 而对于光图来说,因为涉及到了额外的物理层变换过程(从光域至电域),所以往往还需要考虑诸如激光器线宽效应等因素的影响,这些都会进一步影响最终所呈现出来的图像特征。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设这是某种理想化情况下生成的一个简单版"睛图案" t = np.linspace(0, 1, 500) y = (np.sin(2 * np.pi * t) + 1)/2 plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(t,y,'b-',label='Signal') plt.title('Eye Diagram Example', fontsize=14) plt.xlabel('Time',fontsize=12); plt.ylabel('Amplitude',fontsize=12); plt.grid(True); plt.legend(); plt.show(); ``` 上述代码片段仅作为示意用途,展示了如何利用Python库创建一个基本形态的睛图案模拟效果。 ---
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