1、数据采集将标定板放置在机械臂工作区域下，控制机械臂从不同位置和角度采集标定板的图像； 每次数据采集从机械臂控制程序中读取机械臂基于基坐标下的空间位姿，并同该位姿下的图像对应保存；2、Matlab相机标定使用Malab相机标定APP程序自动标定相机，然后从保存到工作变量空间中的标定参数获取相机外参；3、统一位姿数据格式位姿数据格式：X,Y,Z.Rx,Ry,Rz或者直接以T(4*4)保存 相机外参
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
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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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、
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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之前做的眼在手上的手眼标定，流程结束后，会得到相机坐标系到机械臂末端坐标系的变换关系T_cam2end。我一般直接量取机械臂末端到相机的直线距离来校对z轴方向的距离，但只是做个估算，并未进行精确测量。 我认为手眼标定的误差计算流程： 以眼在手上为例，标定结束后得到T_cam2end，再根据公式计算得到目标和机械臂基底的位姿关系，让相机识别到某一点，然后在机械臂末端加装一个锥形的尖端，通
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2024-04-12 12:20:26
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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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在手眼系统的坐标系理论变换中，从像素坐标到机器人坐标系转换过程中需要经过内参矫正、外参矩阵平移旋转的变换。本章节将进一步讨论手眼系统在标定过程中的应用，如何通过opencv来求解我们需要的内参、外参矩阵参数。opencv是一个开源的计算机视觉库，封装了很多相机标定所需要用到的算法，因此使用opencv来进行标定将能够极大简化手眼标定的步骤。我们将从代码层面简单剖析手眼标定的步骤以及注意事项。代码示
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2023-12-23 14:29:48
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文章目录说明Code 说明1、手眼标定实际上是求解矩阵方程：AX = XB ; A是摄像机（单目或双目）前后两次空间变换的齐次矩阵 ； B是机械臂末端坐标系前后两次变换的齐次矩阵 ； X为待求解的手眼矩阵；通过多次求解该方程，即可解出X（A 、B矩阵求法如下）2、calibrateHandeye() 参数描述如下：R_gripper2base，t_gripper2base是机械臂抓手相对于机器人
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2023-08-20 14:00:01
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1.基本介绍手眼标定两种形式 眼在手外 eye to hand 眼在手上 eye in hand2.公式推导 眼在手上类似3.方程AX=XB求解4.opencv完成手眼标定 眼在手上 1.Rend2base机械臂末端到基点的变换矩阵，可从示教器或者在ROS直接订阅相关tf 2.Rboard2cam 标定板到相机，pnp求出眼在手外 1.Rbase2end，跟眼在手上相反 2.跟眼在手上相同。5.初
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2023-11-02 09:07:14
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传感器设备的标定1：单目标定单目标定opencv不稳定,matlab更好 Ubuntu下matlab安装方法ImageSize：图像大小 Radial Distortion：径向畸变 Tangential Distortion：切向畸变 World Points：世界坐标系下的点 World Units：世界坐标下的单位 Estimate Skew：估计倾斜 Num Radial Distorti
一、标定原理机器人手眼标定分为eye in hand与eye to hand两种。介绍之前进行变量定义说明：对于 Eye-in-hand 手眼标定方式，需要求解工业机器人的末端坐标系与相机坐标系之间的坐标转换关系。 Eye-in-hand 手眼标定的原理示意图如图 1所示。这其中有几个坐标系， 基础坐标系（用 base 表示） 是机器臂的基底坐标系，末端坐标系（用 end 表示） 是机器臂的末端坐
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2024-08-20 21:45:49
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手眼标定eyes to hand1、写在前面线扫做了一些，现在希望将重建出来的模型转换到机器人坐标系下，进行机器人编程，加工，看了不少大神写的原理，代码，勉强把代码调通了，记录一下，还有些原理没懂，后面懂了再来填坑2、大概思路1）. 测出标定板在相机坐标系位姿 根据棋盘格角点实际坐标和相机检测到的角点坐标，利用opencv的solvePnP(objectPoints, cornerL, camer
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2024-04-02 08:56:33
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一、概论现在的机器人少不了有各种传感器，传感器之间的标定是机器人感知环境的一个重要前提。所谓标定，是指确定传感器之间的坐标转换关系。由于标定的传感器各异，好像没有特别通用的方法。手眼标定法是标定摄像头与机械臂的一个经典方法，不过这个思想也适用于其他传感器，比如自动驾驶中激光雷达与摄像头之间的标定，比如东京大学的这篇工作《LiDAR and Camera Calibration using Moti
前言本人最近在做单目相机的手眼标定，相机的安装方式为固定在机械臂末端，为此最近翻阅了很多的资料和代码，很多资料已经将手眼标定的原理解释的非常清楚，因此本文就不再过多的阐述手眼标定的原理，如果希望熟悉原理的话可以参考这篇文章：手眼标定之基本原理。本文重点放在了手眼标定的代码以及使用代码的注意事项，虽然网上有很多相关代码，但是个人感觉解释不够清楚或者没有提示需要注意的地方，因此本人希望本篇文章帮助大家
本文主要是讲解经典手眼标定问题中的TSAI-LENZ 文献方法，参考文献为“A New Technique for Fully Autonomous and Efficient 3D Robotics Hand/Eye Calibration”，并且实现了基于OpenCV的C++代码程序，code可下载，MATLAB版本作者为苏黎世理工的Chr
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2023-12-08 09:51:07
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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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相机标定A：相机是用小孔成像原理来采集图像，为了使物体成像更加清晰，就采用了透镜的方式。但是透镜本身在成像过程中会不可避免地引入径向畸变和切向畸变（径向畸变和切向畸变）。因此，为了使现实中的图像能真实地呈现在图片中，也为了之后机械臂的抓取，则需要对相机进行畸变校正。最常用的相机标定的方法：张正友相机标定法（原理：利用棋盘格标定板每个角点像素坐标的相对关系以及在已知真实坐标相对关系的条件下计算出来的
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2024-04-16 14:49:59
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这里相机标定主要内容包括：图像的采集、相机参数获取、TOOLBOX_calib可视化描述 一、相机标定感谢博主的代码分享，这里主要参考了一些（）下边是详细步骤代码：代码可以直接运行，只是有几条要求：1、要将照片路径换成自己的，照片获取很简单，只要打印一张棋盘格，用手拿着在不同位置用摄像头拍摄就可以了2、下边头文件很多，有些没有用，如果出现找不到头文件的问题就把相应头文件删除就行了3、棋盘
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2024-08-27 14:06:33
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