16、基于场景特征的手眼校准方法与五自由度辅助喂食机械臂轨迹规划

基于场景特征的手眼校准方法与五自由度辅助喂食机械臂轨迹规划

基于场景特征的手眼校准方法

在机器人视觉领域，手眼校准是一个关键环节，它能确保机器人准确地感知和操作物体。这里介绍一种基于场景特征的手眼校准方法，该方法具有高精度、无需人工标记等优点。

实验平台与相机参数

实验采用了 Intel RealSense D435 相机，其具体参数如下：
| 参数 | 描述 |
| — | — |
| 传感器 | 立体红外 + RGB |
| 彩色图像分辨率（最大） | 1920 * 1080 |
| 深度图像分辨率（最大） | 1280 * 720 |
| 最大帧率（fps） | 90 |
| 工作距离（m） | 0.105 - 10 |
| 接口 | Type - C, USB3.0 |

实验结果与分析

1. 相机内参标定

   • 首先获取 30 帧小运动的彩色图像序列，并将第一帧作为参考帧，同时捕捉参考帧的深度图像以初始化每个特征点的深度值。由于是小运动，各帧之间差异较小，每帧分辨率为 640 * 480。
   • 实验结果以 10 次独立重复的平均值为准，并将 Zhang 方法的结果作为标准值。对比结果如下表所示：
     | 参数 | Zhang 方法 | 本方法 | 相对误差（%） |
     | — | — | — | — |
     | fx | 614.18 | 617.24 | 0.5 |
     | fy | 614.17 | 61