这篇研究现状报告对抓取检测阐述的比较详细，我这里就只写这篇报告关于机器学习方面的抓取检测。论文下载摘要作为机器人在工厂、家居等环境中最常用的基础动作,机器人自主抓取有着广泛的应用前景,近十年来研究人员对其给予了较高的关注,然而,在非结构环境下任意物体任意姿态的准确抓取仍然是一项具有挑战性和复杂性的研究. 机器人抓取涉及3个主要方面:检测、规划和控制. 作为第1步,检测物体并生成抓取位姿是成功抓取的
基于ROS的机械臂手眼标定-Aruco使用与相机标定折腾了一段时间的机械臂的手眼标定，相关资料挺多的，但使用起来都比较复杂，新手一般比较难搞懂。于是想做一个比较简单易懂易用的手眼标定程序。
原创
2022-01-20 10:31:17
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本文主要进行的是以提高位置精度为目的，基于误差模型和最小二乘法的DH参数辨识。需要注意的是，由于DH参数使得机械臂的位置和姿态存在强耦合，因此在提高位置精度的同时，姿态精度也会获得提升。 DH参数辨识的主要步骤：建立误差模型；不能辨识的冗余参数剔除；雅可比矩阵求伪逆；迭代求解。在建立误差模型的过程中，如果机械臂存在相邻两个轴平行时，需要建立含有beta模型的DH参数。 还有需要注意的是，基于误差模
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2024-09-27 13:21:10
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机械臂手眼标定-使用AUBO机械臂自动标定通过上两节的我们已经知道怎么使用已经获取的坐标数据进行计算手眼位姿，以及怎么获取标记物在相机中的位姿了，这一节我们来讲一下怎么使用AUBO的机械臂获取机械臂的位姿，以及如果使用我们的标定程序进行自动化的标定。
原创
2022-01-20 10:22:46
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#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace std;using namespace cv;Mat
原创
2022-05-23 17:05:07
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# 机械臂手眼标定的Python实现指南
## 1. 引言
机械臂手眼标定（Hand-Eye Calibration）是一种重要的计算机视觉和机器人感知技术，主要用于协调相机和机械臂之间的操作。通过标定，可以将相机捕获的视觉信息转换为机械臂能够理解的空间信息，实现在动态环境中的精确操作。
## 2. 流程概述
在进行手眼标定时，一般需要遵循以下几个步骤。下表总结了整个流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-27 06:24:17
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执行手眼标定（eye in hand）步骤：收集数据：使用相机拍摄多张不同角度的标定板图像，并记录相机和机械臂的位姿数据。提取标定板角点：使用OpenCV库中的函数cv2.findChessboardCorners()提取标定板图像中的角点坐标。计算相机内参矩阵：使用OpenCV库中的函数cv2.calibrateCamera()计算相机的内参矩阵，包括焦距、主点和畸变系数等。计算相机外参矩阵：对
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2023-09-04 14:12:11
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机械臂手眼标定-使用JAKA机械臂自动标定通过上两节的我们已经知道怎么使用已经获取的坐标数据进行计算手眼位姿，以及怎么获取标记物在相机中的位姿了，这一节我们来讲一下怎么使用jaka的机械臂获取机械臂的位姿，以及如果使用我们的标定程序进行自动化的标定。
原创
2022-01-20 10:38:55
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大家好，我是小鱼。最近发的都是手眼标定相关的文章，昨天下午帮以为同学完成了手在眼外的程序标定，自我感觉之前写的代码不太友好，决定下周再更新一次，废话不多说，今天讲一讲如何使用jaka机械臂完成手眼标定。
原创
2022-01-20 10:03:45
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柔性机械臂是一种新型仿生机械臂，其设计受到自然界中生物结构启发，比如象鼻、章鱼爪、蚯蚓和蛇等。与传统机械臂相比，柔性机械臂可以在材料变形范围内进行任意形状的弯曲运动，通过调整自身形态在狭小复杂的空间内工作，有很强的适应能力。柔性机械臂经常应用于医疗外科手术、空间救援、设备检修等领域。这些场景下对柔性机械臂末端作业精度要求很高，但是大多数研究都集中在了提高末端控制的重复定位精度，忽略了末端轨迹跟踪过
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2023-09-25 22:54:44
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# 机械臂手眼标定算法解析
机械臂手眼标定是机器人技术中的一个重要领域，它涉及到如何准确地将机械臂的坐标系与其摄像头的坐标系进行对齐。通过手眼标定，机器人可以更好地理解其周围环境，从而提高其工作效率和准确性。本文将通过介绍手眼标定的基本概念、算法实现及示例代码来帮助读者理解这一过程。
## 1. 手眼标定基础
手眼标定是指机器人手与视觉设备（通常是相机）之间的几何关系的确定。手眼关系可以表示
原创
2024-10-11 07:30:02
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1.参数说明calibrateHandeye() 参数描述如下：R_gripper2base，t_gripper2base是机械臂抓手相对于机器人基坐标系的旋转矩阵与平移向量，需要通过机器人运动控制器或示教器读取相关参数转换计算得到；R_target2cam ， t_target2cam 是标定板相对于双目相机的齐次矩阵，在进行相机标定时可以求取得到（calibrateCamera()得到）, 也
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2023-11-29 19:18:30
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因为科研需要，所以进行眼在手上的手眼标定，期间遇到了一些bug，特此记录matlab算出的棋盘格姿态有问题，所以改用opencv进行，如果有读者也发现matlab有问题，建议改用opencv手眼标定的原理请参考网上其他资料准备工作移动机器人拍摄多张棋盘格照片，如果没有现成的棋盘格，可以从这个网址上下载：棋盘格下载，并记录机器人末端的姿态。使用opencv进行相机标定，并且输出棋盘格相对于相机的姿态
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2023-11-25 14:38:09
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标定实现机器人工具坐标系标定就是确定工具坐标系相对于末端连杆坐标系的变换矩阵TCP位置标定标定步骤控制机械臂移动工具从不同方位触碰空间中某个固定点，记录N组数据（）；计算获得工具末端点相对机械臂末端点的位置变换；TCF姿态标定标定步骤完成位置标定；控制工具末端点分别沿x方向和z方向移动一定距离，工具末端点只在该方向上有移动，其它方向上无位移，同时固定初始姿态保持不变。实际操作上可以设置三个固定点（
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2024-10-11 12:39:58
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简单的标定方案。没有使用到标定板。经过几个项目的测试，精度还算可以，如果要求高精度的场合，就用标定板标定吧！【可以购买专用的标定板，或者自己制作（像我这种穷逼），哈哈，可以阅读这个文章下这个软件自己做一个标定板嘿！】角。假设P点在图像上的位置如图，则P在机械手坐标系有一个坐标，在图像坐标系也有一个坐标。我们要做的工作就是图像上的任意一点都可以转化为机械手坐标系上的坐标点：P(Machine) =
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2024-04-16 14:57:28
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文章目录一、项目简要二、目标追踪1. 色块识别与最大色块筛选2. PID位置闭环三、机器学习1. Device12. Device2四、效果演示 一、项目简要两套二维云台设备，Device1通过摄像头捕捉目标物块点位进行实时追踪，再将自身点位传到Device2，Device2学习Device1动作，控制误差<=1°。二、目标追踪以摄像头左上角为坐标原点建立坐标系，通过识别目标物块 获取物块
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2024-06-18 20:06:40
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背景描述最近在做项目时，使用了ur六轴机器人，遇到了一些难题。起初对机械臂并不了解，通过一步步摸索，总结了一些小经验。本博客主要介绍，如何通过python与机器人建立通信，实时调整机器人位姿并保存TCP位姿和关节角位姿。 文章目录背景描述一、项目目的二、使用方法三、关键功能源码1. 服务端通信源码2. 前端交互源码3. 机器人脚本总结 一、项目目的我负责的分支是机器人搭载相机手眼标定，但是使用的是
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2023-09-02 17:25:23
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在进行“python 机械臂眼在手上标定”的过程中，我们需要系统地分析、迁移、处理兼容性、运行实例、排错以及性能优化等多个环节。以下是这一过程的详细记录。
### 版本对比
在不同版本的库中，可能会存在特性差异。以下是技术库的版本特性对比：
| 特性 | 版本1.0 | 版本1.1 | 版本2.0 |
|-
今天学习了Linux的定时器功能，并复刻了学习51单片机时玩的智能感应垃圾桶项目。总体感觉难度不大。先捏软柿子，sg90舵机，应该是市面上能能买到的最便宜的舵机了吧（我瞎说的，如果不是可以发链接给我）。我手上的sg90有3根线，红、褐线分别是Vcc和GND，橙黄线输入PWM波。通过改变PWM波的占空比可以改变sg90舵机的旋转角度。sg90舵机 输入的PWM波频率为50Hz，一个周期即为
之前阅读博客：机器人手眼标定 （四轴六轴都适用）：发现有如下问题，所写方法并不适用于四轴的情况，在传统六轴情况下式12是超定方程，可解。但是，四轴情况下相邻机械臂只有纯平移，Rc12应该等于单位矩阵，（Rc12-I）=0，也就是说M3全是0，是没办法求解t的。 从另一个角度看：四轴时，公式2在求R时已经用过了，即公式9，那么由公式2推导出的公式11是恒成立的。公式11左边项为0 ，右边项在公式9可
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2024-10-23 15:51:56
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