【手眼标定 九点标定之一:xy模型】


1. 概述

九点标定是手眼标定的其中一种简易的实现方式,它通过使用已知的且在世界坐标系位置已知的九个点来计算图像坐标与机械坐标的转换矩阵。

适用于三轴+旋转轴非标系统、SCARA机器人、六轴机器人(在运行过程中保证Rx&Ry不动即可)。

在这里插入图片描述

1.1 九点标定实质

九点标定是通过9组坐标点(图像坐标点和机械坐标点)计算图像坐标与机械坐标的转换矩阵的手眼标定方式。其本质是图像坐标和机械坐标的二维仿射变换,所以在应用过程中需要保证相机平面和目标平面相对平行。

对于二维平面,从原理上讲只需要3组坐标点即可求出转换矩阵,增加点位组数是为了提高精度。

1.2 Eye In Hand 和 Eye To Hand

1)Eye In Hand:眼在手内,求解相机坐标系&机器人工具坐标系的关系

2)Eye To Hand:眼在手外,求解相机坐标系&机器人基座坐标系的关系

1.3 xy模型和xyu模型

1)xy模型(本章节讨论)

a. 机器人只需要xy轴(直线引导),不需要u轴旋转引导 >> 标定xy。

b. 机器人需要xyu轴(直线+旋转引导),但旋转中心已知(法兰同心or工具坐标) >> 标定xy + 示教基准角。

2)xyu模型(下章节讨论)

a. 机器人需要xyu轴(直线+旋转引导),旋转中心未知 >> 标定xy + 标定旋转中心。

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### 手眼标定精度低的解决方案及优化方法 手眼标定精度低可能由多种因素引起,包括硬件限制、标定过程中的误差以及算法本身的局限性。以下是一些常见原因及对应的优化方法: #### 1. 标定图案放置方式 棋盘格的放置方式对手眼标定的精度有显著影响。如果棋盘格倾斜角度过大或摆放位置不合适,可能导致相机无法获取足够的有效信息[^3]。 - **优化方法**:优先选择水平放置棋盘格,并确保工具姿态(工具向量与机器人坐标系下的XY平面夹角)尽量接近TCP标定时的姿态。若必须倾斜棋盘格,则应缓慢调整角度,直到工具姿态接近TCP姿态且相机能够清晰拍摄到棋盘格为止。 #### 2. 拍照次数不足 当相机精度较低时,单次拍照可能引入较大误差,从而影响最终的手眼矩阵计算结果[^3]。 - **优化方法**:增加拍照次数以减少误差。通过多次采集不同视角的图像数据,可以提高标定结果的鲁棒性和精度。然而需要注意的是,过多的倾斜角度可能会限制相机的全方位可用性,因此需要在精度和实用性之间找到平衡点。 #### 3. 硬件设备性能 相机分辨率、镜头畸变程度以及机械臂运动精度等硬件因素都会直接影响手眼标定的效果[^4]。 - **优化方法**:使用高精度相机和高质量镜头,同时对相机进行精确的标定以消除畸变影响[^2]。此外,确保机械臂运动平稳无抖动,避免因机械误差导致标定结果偏差。 #### 4. 标定算法选择 不同的手眼标定算法具有各自的优缺点,在某些特定场景下可能表现不佳。例如,基于AX=XB模型的传统算法在处理大范围旋转时可能存在误差累积问题[^4]。 - **优化方法**:根据实际需求选择合适的算法。对于复杂场景,可以尝试结合深度学习的方法来提升标定精度。同时,校验并优化标定算法中的关键参数设置,如迭代次数、收敛条件等。 #### 5. 数据预处理与噪声抑制 采集到的图像数据中可能存在噪声干扰,这会降低标定结果的准确性。 - **优化方法**:在标定前对图像进行必要的预处理操作,如去噪、增强对比度等。此外,可以通过滤波技术去除异常值,确保输入数据的质量。 ```python # 示例代码:简单图像去噪 import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image): # 中值滤波去噪 denoised = cv2.medianBlur(image, 5) # 提高对比度 enhanced = cv2.equalizeHist(denoised) return enhanced # 加载图像 image = cv2.imread('calibration_image.jpg', 0) processed_image = preprocess_image(image) cv2.imwrite('processed_image.jpg', processed_image) ``` #### 6. 标定环境控制 光照条件、背景干扰等因素也可能对手眼标定产生负面影响。 - **优化方法**:在标定过程中尽量保持稳定的光照环境,避免强光直射或阴影遮挡棋盘格图案。同时,选择简洁无干扰的背景以提高特征点检测的准确性。 --- ###
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