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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文章目录前言一、人脸检测是什么？二、案例：总结 前言随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。案例:Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、人脸检测是什么？“人脸检测（Face Detection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。
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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1.单目摄像机标定目的单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态。单目摄像机标定最终将确定9个参数，摄像机内参数有4个，透镜畸变参数5个。2.单目摄像机标定流程制作标定板使用摄像机拍摄不同角度的标定板将照片放置于预设的文件夹中编写程序计算摄像机内参数和透镜畸变参数保存9个参数3.关键源代码说明3.1bool findChessboardCorners((InputArra
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2024-05-01 15:15:16
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一、标定技术常见的机器人视觉伺服中要实现像素坐标与实际坐标的转换，首先就要进行标定，对于实现视觉伺服控制，这里的标定不仅包括摄像机标定，也包括机器人系统的手眼标定。以常见的焊接机器人系统为例，有两种构型，如下：即：摄像机固定于机器手和摄像机固定于外部场景；本文针对前一种构型：摄像机固定于机器手。1、摄像机标定技术（1）理论部分：以张正友的棋盘标定法为摄像机标定方式，由于摄像机标定结果要用到后面的手
引言经过这前两天的系统学习以及出差后的两天工作关于康耐视的VersionPro标定大概已经掌握了，可能很多人没有熟悉这个软件 搜遍全网没有找到特别仔细的教程 现在利用摸鱼时间出一个VersionPro介绍1：VersionPro并不是一个开源的软件 需要加密狗才能运行2：VersionPro这个软件比较局限 主要针对于生产线上固定位置的 格式统一的器件3：VersionPro功能强大在
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2024-09-17 17:04:29
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本文主要参考中的内容。手眼标定的原理比较简单主要为几个坐标系的转换。其中，包括的坐标系有：机械臂基坐标系、机械臂末端法兰坐标系、相机坐标系、棋盘格坐标系。有的地方会将机械臂末端法兰坐标系写为末端关节坐标系。在以上4个坐标系中，已知的有：机械臂基坐标系到机械臂末端法兰坐标系的转换关系（通常可以从机械臂的示教器中读取参数，参数包括末端法兰的位置X，Y，Z，和转角RX，RY，RZ。部分示教器中RX和RZ
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2024-08-05 09:30:48
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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
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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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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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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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
