【仿真】UR机器人相机标定、立体标定、手眼标定、视觉追踪（双目）

实现在CoppeliaSim环境中进行手眼标定和目标追踪的一个例子。它主要涉及到机器人、机器视觉和控制算法的编程，使用了Python语言。接下来对该代码的主要类和方法进行解析：

1. 导入相关库

• 用于与CoppeliaSim模拟器通过ZeroMQ接口通信。

• 包含Rotation类，用于执行各种旋转和方向变换操作。

• OpenCV库，用于执行各种图像处理和计算机视觉任务。

• 用于执行各种数学和矩阵运算。

• 用于进行图像和数据的可视化。

• 用于创建和操作迭代对象的库。

• 用于实现与时间相关的功能。

2. 定义全局变量

• 分别用于定义场景路径、等待间隔、超时时间、接受的旋转误差、接受的平移误差、接受的停止速度阈值。

3. 定义主要的方法和步骤

• 连接到CoppeliaSim模拟器。

• 获取模拟器中对象的句柄。

•  从摄像头获取图像，并将其转换为OpenCV的BGR格式。

• 设置从一个坐标帧到另一个坐标帧的变换矩阵。

• 获取从一个坐标帧到另一个坐标帧的变换矩阵。

• 计算实际位姿与目标位姿之间的误差。

• 等待机器人移动到目标位姿，直到误差足够小或超时。

• 设置目标位姿并等待机器人移动完成。

4. 实施手眼标定和目标追踪

• 使用二维码检测来定位目标，然后进行相机标定和手眼标定计算。

• 计算机器人末端和摄像头之间的相对位姿。

• 实现了一系列的图像获取和处理，利用OpenCV库进行棋盘角点的提取。

• 通过实验获取数据，计算相机内部参数和两个相机之间的位姿。

• 实现了基于不同位姿下的图像集合进行手眼标定。

• 完成了在模拟器中交互式地跟踪目标的过程。

5. 保存与加载数据

• 使用方法来压缩和保存相关数据，以便后续的分析和使用。