1 引言工业机器人虽然重复定位精度很高，但由于绝对定位精度很低限制了工业机器人的应用，因此提高绝对定位精度能扩展工业机器人的应用范围。机器人可以将传感器安装在固定位置，具有固定的位置(eye-in-hand)，也可以将传感器安装在机器人的手上，以便通过改变摄像头的视角来获取新图像(即eye-to-hand)。为了使机器人能够准确估计零件相对于其自身底座的三维位置和方向，需要知道机器手臂和其自身底座
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2024-03-10 20:47:32
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机器人配备相机，从而可以通过相机进行物体识别，并进行抓取等一系列操作。本文针对相机畸变问题，进行纠正和标定。一 畸变原因相机成像其实就是基于小孔成像原理的，采用光学镜头取代小孔，使得更多光线汇聚于成像平面，从而可以获得清晰的影像。 但是，由于光学镜头在一定程度上改变了光线的传播路径，导致光线会偏离小孔成像的光路，造成图像的畸变。另外，在光信号转换为数字信号的过程中，也会产生图像的几何畸变。二 标定
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2024-06-05 10:39:39
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机器人与视觉标定 1.相机固定不动, 上往下看引导机器人移动 2.相机固定不动, 下往上看 3.相机固定在机器人上，离旋转中心较近 4.相机固定在机器人上，离旋转中心很远 5.特殊固定方式 – 分离轴 目录 1.相机固定不动, 上往下看引导机器人移动 1.相机固定不动, 上往下看引导机器人移动 1.相机非线性校正 使用标定板做非线性校正 2.相机与机器人做9点标定 可以使用机器人扎9个点，或者机器
文章目录手眼标定原理手眼标定流程定位引导1、单相机抓取定位引导2、单相机纠偏定位引导3、上下相机对位引导 随着工业生产中对自动化的要求越来越高，视觉技术已被广泛引入工业机器人行业，具备视觉的工业机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。基于图像分析的视觉技术在机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物（待抓取物体）和目标物（待组装物体）的坐标位置和角度，并将图像坐标转换为机器人能
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2023-12-27 17:14:25
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本文档仅用于记录自己在科研过程中研究手眼标定的过程。关于原理的总结，见上一篇博客。手眼标定学习总结：原理、Tsai方法和Matlab代码又经过了元旦3天的调试，今天终于搞定了标定过程。特此记录！1. camera to target首先标定相机在target（棋盘格）的坐标。采用核心matlab代码如下：% calcCameraPose
function [R, t, imagePoints] =
由于近期一个项目需要做机器人相机手眼标定，找到一些基于c++ / opencv的demo代码，见（OpenCV手眼标定（calibrateHandeye()））但是输入项目测量的数据后怎么都不对，为了验证到底是demo代码问题，还是实际测量数据问题，只得先产生一组随机仿真数据，用来验证。这组随机数据的产生过程和结果贡献给大家。一 图示 图1
图
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2024-04-18 14:08:05
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常用术语：位姿：位置与姿态，为了描述空间物体的位置与姿态，我们一般先在物体上设置一个坐标系（位姿）。工具坐标系：我们通常采用设置于机器末端执行器上的工具坐标系（相对于设置于操作臂固定底座的基坐标系）来描述操作臂的位置。TCP：工具中心点，Tool Central Point。操作点。手眼标定的作用将机器人的行为与机器人视觉传感器有机的结合到一起，通过运算使得机器人的手眼成为一个整体，使得机器人的手
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2023-12-14 12:37:12
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1、工具坐标系在工业机器人中，机器人的坐标系分为世界坐标系（WCS）、基坐标系、工件坐标系、工具坐标系。世界坐标系和工件坐标系一般重合，机器人工具坐标的标定就是确定工具坐标系相对于末端法兰盘中心坐标系的变换矩阵。本文对工具坐标系的算法进行总结说明。工具中心点（TCP）位置标定采用最小二乘法进行拟合；工具坐标系（TCF）姿态标定采用坐标系变换进行计算。 为什么进行工具坐标系的标定呢？首先根据实际对象
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2024-01-17 14:59:03
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相机机械臂手眼标定-眼在手外（二）眼在手外标定原理 眼在手外标定原理公式推导如下： 可推出如下公式： 其中：:从机械臂基座标系到相机坐标系的变换矩阵（个人习惯这么说），实际代表相机坐标系在机械臂基坐标系下的位姿。: 从机械臂基坐标系到机械臂末端坐标系的变换矩阵，代表末端工具坐标系在机械臂基坐标系下的位姿。: 从机械臂末端坐标系到标定板坐标系的变换矩阵，代表标定板坐标系在末端坐标系下的位姿。: 从
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2024-10-19 20:29:59
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第二节 物体跟踪OpenCV的video模块提供了几种基于光流的物体跟踪方法。1、cv::buildOpticalFlowPyramid、cv::calcOpticalFlowPyrLK1）cv::buildOpticalFlowPyramid：构造可以传递给calcOpticalFlowPyrLK的图像金字塔。int cv::buildOpticalFlowPyramid (InputArray
1. 车载无线标定机械臂连接到树莓派，在树莓派上执行下面脚本，启动标定python lerobot/scripts/control_robot.py \
--robot.type=lekiwi \
--robot.cameras='{}' \
--control.type=calibrate \
--control.arms='["main_follower"]'零位旋转位休息位2
内 容 简 介前 言上 篇Kalman滤波方法第1章 绪 论1.1 引言1.2 机器人手眼协调1.3 无标定手眼协调及其控制方法1.4 本篇的主要工作第2章 基于图像雅可比矩阵的无标定手眼协调2.1 图像雅可比矩阵模型2.2 图像雅可比矩阵的例子2.3 应用图像雅可比矩阵建立视觉反馈控制2.4 基于图像雅可比矩阵的手眼协调系统的性能分析2.5 无标定环境下雅可比矩阵的辨识方法第3章 基于Kalma
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2023-11-29 19:21:57
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近年来人工智能不断发展，从工业领域扩散到多个领域，功能逐渐变多，从以前的工业机器人到现如今的服务类机器人，人工智能在不断提升与完善。本文针对老年人，儿童，病人等实际的应用需求，通过人脸识别算法和自然语言处理技术，设计了一款基于OpenCV的陪护机器人。该机器人使用OpenCV库开启人脸检测，识别出用户人脸，以便于针对不同用户提供不同的陪护服务。具有安全监测、人机互动、教育、娱乐等功能。可以增加人们
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2024-01-17 08:38:36
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对于初学者而言，对相机的标定经常模糊不清。不知道机器坐标与相机坐标如何转换，两个坐标系又是如何建立？ 我们通常是利用张氏标定法，针对于相机的畸变进行标定，利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。这个方法网上用的人很多，资料也较为全面。这里就不做说明了。本文主要是针对机械手的手眼标定，一般而言目 ...
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2021-07-23 14:34:00
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相机固定向下安装是手眼搭配中最简单的应用模式，也是大家最常用，最容易理解的一种方式。就让我们从这种简单的应用场景一起思考其中的一些奥妙吧。— Edited By Hugo 如上图所示：要让机器人的手抓住杯子，就必须知道杯子跟手的相对位置关系，而杯子的位置则是通过机器人的眼睛看见的，所以，我们只需要知道机器人的手可以眼睛的转换关系，就可以随时抓
首先，需要设定变量$MASTER_ENB 的值为 1，具体步骤为。1.MENU-下一页-变量。2. ITEM-输入313-变量$MASTER_ENB 的值设为 1。接下来，通过MENU-下一页-系统-零点标定/校准，进入校准页面。（注：可以提前把机器各轴移动至原点位置）后一步，单击“更新零点标定结果
原创
2023-07-16 09:57:47
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在机器人真正进入我们的日常生活之前，还要解决很多挑战，有许多甚至简单到你根本想不起来：比如说自然地在人群中穿行，就是其中一个典型。MIT工程师们新发明了这样一个自主的机器人，它不仅能安全顺畅地在人流中穿行，还做到了不对周围人形成干扰。为什么这一点很重要呢？因为未来的服务机器人不得不穿行于人流很密集的地方，比如医院，购物中心，街区和校园。这就是在Yu Fan Chen研究员的带领下，这支M
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2024-08-26 23:03:20
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我们在上节完成了围棋规则和棋盘状态监测功能，本节我们在基于上节的基础上，设计一个能自己下棋的围棋机器人主要有两点：一个是让机器人能自己跟自己下棋一个是让机器人跟我们下棋在完成这一节之后，AlphaGo所需要的所有基础设施就基本完备了。 首先我们设计一个类叫Agent,它的初始化代码如下class Agent:
def __init__(self):
pass
def
相机固定不动, 上往下看引导机器人移动机器人与视觉标定理论详解相机固定不动, 上往下看引导机器人移动1.相机非线性校正使用标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用机器人扎9个点，或者机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定3.计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标
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2021-04-08 16:25:22
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相机与机器人做9点标定
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2021-07-16 17:37:47
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