手眼标定相关方法

本文探讨了眼在手上(eye_in_hand)和固定眼(eye_to_hand)两种机器人传感器标定方法,通过求解AX=XB方程实现自动化标定。提供了MATLAB和C++的实现代码资源,并介绍了易用的手眼标定工具easy_handeye。

eye_in_hand眼在手上和 eye_to_hand固定眼,都可转化为AX = XB问题的求解;自动化标定;

Shiu Y C, Ahmad S. Calibration of wrist-mounted robotic sensors by solving homogeneous transform equations

 of the form AX=XB[J]. IEEE Transactions on Robotics & Automation, 1989, 5(1):16-29.

matlab程序:

Calibration and Registration Techniques for Roboticshttp://math.loyola.edu/~mili/Calibration/index.html 提供了一些求解AX=XB方程的matlab程序。

C++程序:

https://github.com/zhixy/SolveAXXB

参考:

机器人手眼标定Ax=xB(eye to hand和eye in hand)及平面九点法标定

https://blog.youkuaiyun.com/yaked/article/details/77161160

开源程序:

easy_handeye代码分析https://blog.youkuaiyun.com/qq_36077988/article/details/84879842?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~default-1.test_version_3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~default-1.test_version_

Easy Handeye配置 https://blog.youkuaiyun.com/u012894550/article/details/116144128?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~default-4.test_version_3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~default-4.test_version_

### 手眼标定方法与实现方式 手眼标定是机器人视觉领域中的关键技术之一,其核心在于确定视觉传感器坐标系与机械臂末端执行器坐标系之间的转换关系。以下将详细介绍手眼标定的常用方法及其具体实现方式。 #### 1. 手眼标定的基本概念 手眼标定的目标是求解摄像机坐标系与机械臂末端执行器坐标系之间的相对位置和姿态。根据摄像机安装位置的不同,可以分为两种主要的手眼标定模式:**眼在手上(Eye-in-Hand)** 和 **眼在外(Eye-to-Hand)**[^1]。 - **眼在手上**:摄像机固定在机械臂的末端执行器上,随着机械臂移动而变化。 - **眼在外**:摄像机固定在外部环境中,观察机械臂末端执行器的动作。 #### 2. 常用手眼标定算法 常见的手眼标定算法包括基于数学模型的解析法和基于优化的数值方法。以下是几种典型算法: - **AX=XB 模型**:这是手眼标定中最经典的数学模型之一。通过采集多组机械臂位姿数据和对应的摄像机观测数据,求解未知的变换矩阵 \( A \) 和 \( B \)[^4]。该方法适用于精确计算摄像机与机械臂末端执行器的相对位置。 - **九点标定**:适用于二维平面内的简单场景,通过拟合多个点的对应关系建立简单的几何模型[^4]。此方法计算速度快,但精度有限。 - **十二点标定**:相较于九点标定,增加了更多的采样点以适应更复杂的非线性场景[^4]。这种方法提高了标定精度,但也增加了计算复杂度。 - **OpenCV 手眼标定**:利用 OpenCV 库提供的函数 `cv::calibrateHandEye` 实现三维空间中机器人与摄像机的坐标转换[^4]。此方法需要多组机械臂位姿和对应的摄像机观测数据,适合高精度需求的应用场景。 #### 3. 手眼标定的实现步骤 手眼标定的具体实现通常包括以下几个方面: - **数据采集**:通过控制机械臂移动到不同的位姿,并记录每种位姿下摄像机观测到的标定板位姿。常用的标定板包括 ArUco 标记或棋盘格[^3]。 - **标定算法选择**:根据应用场景选择合适的标定算法,如 AX=XB 模型、九点标定、十二点标定或 OpenCV 手眼标定- **结果验证**:对标定结果进行验证,确保标定精度满足实际需求。可以通过重复实验或误差分析来评估标定效果。 #### 4. 示例代码 以下是一个使用 OpenCV 进行手眼标定的 Python 示例代码: ```python import numpy as np import cv2 # 假设已经采集了多组机械臂位姿 (R_gripper2base, t_gripper2base) R_gripper2base = [...] # 列表形式存储旋转矩阵 t_gripper2base = [...] # 列表形式存储平移向量 # 假设已经采集了多组摄像机观测数据 (R_target2cam, t_target2cam) R_target2cam = [...] # 列表形式存储旋转矩阵 t_target2cam = [...] # 列表形式存储平移向量 # 使用 OpenCV 的 handeye 模块进行标定 R, t = cv2.calibrateHandEye(R_gripper2base, t_gripper2base, R_target2cam, t_target2cam) print("手眼标定结果:") print("旋转矩阵 R:", R) print("平移向量 t:", t) ``` ### 总结 手眼标定是机器人视觉系统中的关键环节,能够有效提升机械臂操作的精度和灵活性。通过选择合适的标定算法并结合实际应用需求,可以实现高效的标定过程。无论是基于经典数学模型的解析法还是现代优化方法,都需要高质量的数据采集作为基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值