一、手眼标定的原理图例说明：{b}：base基座标系{g}：gripper抓手坐标系{t}：target标定板坐标系{c}：camera相机坐标系正交矩阵的特性：眼在手上eye in hand，眼在手上，相机移动眼在手外eye to hand，眼在手外，相机固定二、手眼标定的操作将标定板固定在机械臂末端开启机械臂，开启摄像头在距离摄像头40、60、80cm的距离上，在摄像头可见范围内，使用各种角度
吐槽一，手眼标定两个多月前就做好了，这篇文章也是两个多月前就写了，但当时不知出了什么差错，在我还没有写完想暂时保存一下草稿的时候，写的内容竟然没了小半。于是就拖到现在，拖到忘记了当时写作的思路，操作细节有些也记不得了。可能内容要缩水一下了。吐槽二，笔者实际操作过程遇到好多坑。本文很长，并不是简单表述怎么操作。而且不太适合纯新手。先来个概述：笔者先用easy_hand_eye ros包，针对kino
0.准备工作1.相机驱动安装：传送门 2.Ur5机器人驱动安装：传送门 硬件条件UR5机器人Realsense D435i工控机i7-11700F RTX 3060系统Ubuntu 18.041.安装一些标定的文件夹mkdir -p ~/hand_eye/src
cd ~/hand_eye/src
#下载aruco_ros
git clone -b melodic-devel https://gi
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原创
2023-12-22 21:00:50
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什么是手眼标定手眼标定是为了得到相机坐标系与机器人坐标系之间的位姿关系，包括两种：eye in hand （相机安装在机械臂末端）和eye to hand (相机安装在机械臂外侧)。手眼标定的目的在机械臂抓取时，往往需要知道抓取目标与机械臂之间的位置关系，使用相机获得抓取目标的位置是有效的方法。 但是单纯使用相机得到的目标点位置是在相机坐标系下的位置，而抓取任务要得到的是目标点与机械臂之间的位置，
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2024-01-13 14:32:58
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目录传统手眼标定感性认识：传统手眼标定原理图： Eye in hand Eye to hand传统手眼标定代码：SVD手眼标定法原理：SVD求解数学原理：SVD手眼标定法代码：九点标定法感性认识：九点标定法代码：九点标定法流程：总结：传统手眼
手眼标定基于Tsai的两步法标定，是经典的Ax = xB 求解模型。Tsai的两步法标定是基于径向校正约束；第一步：利用最小二乘法求解线性方程组，得出相机的外参数；第二步：根据获得的相机外参数，求取相机的内参数；如果无透视畸变，可以使用一个线性方程求出。 罗第6、7章；特别：P164-166）1.手眼标定就是
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2023-11-15 10:54:55
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文章目录前言一、为什么手眼标定？二、使用步骤九点标定算法（halcon）三、总结参考链接 前言一、为什么手眼标定？为什么手眼标定？因为相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。在实际控制中，相机检测到目标在图像中的像素位置后，通过标定好的坐标转换矩阵将相机的像素坐标变换到机械手的空间坐标系中，然后根据机械手坐标系计算出各个电机该如何
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2024-08-19 02:58:59
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利用Tsai-lenz算法实现手眼标定 目录利用Tsai-lenz算法实现手眼标定自己的理解算法的推导标定数据的获取和使用 自己的理解手眼标定我主要参考了 link.通过该作者的连续几篇内容，我基本搞清楚了利用Tsai-lenz算法实现手眼标定的基本原理和算法所做的工作。以防后期忘了，因此写出来以便自己查阅。 按照我的理解，手眼标定说白了就是各种坐标系之间的转换。通过坐标系的转换从而使得相机和机械
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2024-04-10 18:49:25
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记住一个很关键的点:我们最终求的是base 和Object之间的关系，无论是eye to hand 还是 eye in hand ，找不变的关系，推导中间量，最后推导base 和Object之间的关系。一、eye to hand（Camera Moving）什么动，什么不动？如下图：tool 坐标系和object 坐标系 是相对静止的固定关系camara 坐标系是发生移动的数学推导二、
一 手眼标定的两种情形首先讲一下在工业应用中，手和眼（摄像机）的两种位置关系，第一种是将摄像机（眼）固定在机械手（手）上面，眼随手移动；第二种是摄像机（眼）和机械手（手）分离，眼的位置相对于手是固定的，下面用网上的两张图来说明下：一种情况：相机移动 第二种情况：相机固定从上面两副示意图可以看出，第一种情况中我们要求的是相机坐标系和机械手坐标系的转化关系；第二种情况中要求的是相机坐标系和基
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2024-08-16 22:29:58
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手眼标定1. 写在前面2. 手眼标定基本分类2.1 手眼标定坐标系2.2 眼在手外（EYE TO HEAD）2.3 眼在手上（EYE IN HEAD）3. 九点法（二维）- 算法实现流程4. AX=XB方法（二维或三维）- 推导 < 什么是AX=XB >4.1 坐标系转换&运算规则4.1.1 齐次坐标系4.2 实际坐标系转换公式推导4.2.1 眼在手外4.2.2 眼在手上4.
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2024-05-17 16:13:41
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因为有人问到这方面的问题，那么就在这里谈一下，作为一个开篇。下一章想笼统整体的聊一下自己对视觉的一些经验。 手眼标定中，一般是指相机搭载在机械手臂上，并且以六轴机器人为主，想要达到的目的是，搭载相机的机械手在移动中，可以通过相机来获
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2024-06-28 11:30:41
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相机标定(一)——内参标定与程序实现相机标定(二)——图像坐标与世界坐标转换相机标定(三)——手眼标定一、简述手眼标定目的在于实现物体在世界坐标系和机器人坐标系中的变换。在标定时，一般在工作平面设置一个世界坐标系，该坐标系与机器人坐标系不重合，在完成相机的内外参标定后，可计算获得物体在世界坐标系中的位置。若需要机器人与视觉联动，需要获得物体在在机器人坐标系中的坐标。二、实现步骤通过张正友法标定相机
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2023-10-27 20:05:26
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手眼标定 - 标定误差优化项一、TCP标定误差优化1、注意标定针摆放范围2、TCP标定时的点次态与工作姿态尽可能保持相近二、深度相机对齐矩阵误差1、手动计算对齐矩阵三、手眼标定拍照姿态1、TCP标定姿态优先2、水平放置棋盘格优先 为减少最终手眼标定的误差，可做或注意以下步骤（环节）。一、TCP标定误差优化1、注意标定针摆放范围如：在实际焊接、码垛等工作时，机械臂的工作范围或摆动范围主要集中在X轴
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2024-08-22 20:06:41
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A New Technique for Fully Autonomous and Efficient 3D Robotics Hand/Eye Calibration(Tsai手眼标定算法)符号定义坐标系定义: 手爪（末端执行器）的坐标系。: 相机的坐标系。: 对于相机的世界坐标系（一般由标定板确定）。: 机器人基座坐标系。坐标系变换定义手爪——>基座camera world ——>c
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2024-05-21 11:07:35
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经典手眼标定算法之Navy的OpenCV实现 在我的上一篇博客中已经介绍了Tsai的手眼标定算法，下面主要介绍Frank C. Park and Bryan J. Martin在文献Robot sensor calibration: solving AX=XB on the Euclidean group中提出的手眼标定算法，该算法也被称为Nav
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2024-08-29 16:13:40
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1.相机内外参标定标定目的：为了获得相机的内参（焦距、畸变系数等）和外参（从世界坐标系转换到摄像机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵） 标定步骤： （1）相机固定，在放置物体的平面上放置halcon标定板； （2）拍摄标定板图像，拍摄要求如下图所示：（3）拍摄完毕后，打开halcon相机标定助手：（4）将第二步拍摄到的标定板图像输入，进行标定。（5）点击标定，内外参即可标定完毕。2.眼在手外的手眼标定眼在
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2023-12-15 19:16:35
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手眼标定 下相机，相机向上拍照 8-16-20201.先吸起产品拍照，进行九点标定，设定好拍照位（以后都将在这个位置上拍照），得到Mark点在图像的row,col,angle坐标，经过九点标定得到的矩阵，可以转换出Mark当前的机械手坐标RobotX,RobotY,然后将产品放到指定的位置（治具位），这个位置将是偏差补偿位。以上动作必须一次做完（如果多次吸放产品，有可能每次
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2023-09-06 12:13:16
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alcon算子 calibrate_hand_eye名称 calibrate_hand_eye —执行手眼校准。原型calibrate_hand_eye( : : CalibDataID : Errors)描述 操作员根据校准数据模型确定机器人（“手”）相对于相机或3D传感器（“眼睛”）的3D姿势。借助确定的3D姿态，可以将摄像机坐标系中的校准对象的姿态转换为机器人的坐标系，然后可以例如抓取被检零
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2024-01-21 09:35:52
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