最近一直在学习python,语法部分差不多看完了,想写一写python基础教程后面的第一个项目。因为我在网上看到的别人的博客讲解都并不是特别详细,仅仅是贴一下代码,书上内容照搬一下,对于当时刚学习python的我帮助有限。  下面是自己学习过程整理的一些内容。  基础版:  基础教程上面的项目例子,都会先出一个基础的代码版本,然后根据第一个版本,进行相应的补充完善。我们先来看一下util.py
转载 2024-08-18 13:16:03
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文章目录前言 一、深度相机采集含标定板的图像 二、计算深度相机相对于机械臂基坐标系的位姿(外参标定)总结 前言艾利特协作臂与Realsense深度相机的外参标定,内容包括采集照片、计算相机外参一、深度相机采集含标定板的图像使用键盘上的“空格”保存图像,每保存一张图像,注意记录机械臂末端的直角坐标系下的位姿。import cv2 import numpy as np import pyrealse
R,T=cv2.calibrateHandEye(R_all_end_to_base_1,T_all_end_to_base_1,R_all_chess_to_cam_1,T_all_chess_to_cam_1)#手眼标定一.为首的两个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,即R_all_end_to_base_1,T_all_end_to_base_1, 我们可用通过输入的机械臂提
转载 2023-11-14 22:26:53
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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
转载 2023-09-04 14:12:11
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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) =
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
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
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
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
智能机器人导论第一讲 机器人介绍山东大学本科课程智能机器人导论课程(控制学院的lz老师)电子版笔记 文章目录智能机器人导论第一讲 机器人介绍1.1 定义1.2 类型1.3 智能机器人特点1.4 智能机器人发展现状与趋势1.5 智能机器人三原则1.6 机器人介绍1.7 机器人系统 1.1 定义百度百科机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以
在进行“python 六轴机械手的手眼标定”时,我们需要应用一系列的技术策略来确保整个过程的高效与可靠性。以下是我整理的手眼标定过程的记录,针对各个环节提供了详细的策略、流程与代码示例。 ## 备份策略 为了保证标定过程中数据的安全性,我采用了思维导图整理备份策略。我的备份主要涵盖了定期自动化备份和实时数据同步。 ```mermaid mindmap root 备份策略
原创 5月前
8阅读
# 视觉识别、红外测距、机械手标定 ## 引言 在现代科技发展的推动下,越来越多的工作和任务被自动化机器人所代替。其中,视觉识别、红外测距和机械手标定是机器人领域中非常重要的技术。本文将介绍这三个技术的基本原理,并使用Python语言提供相应的代码示例。 ## 视觉识别 视觉识别是机器人感知环境的关键技术之一。通过使用摄像头或其他传感器,机器可以获取图像或视频流,并从中提取有用的信息。在P
原创 2023-09-08 06:23:35
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        网站上关于六轴机械臂piper算法的讲解有很多,但其腕点姿态的推到较为模糊,故此写一篇关于六轴机械臂piper算法的推导讲解,供有缘人参考,如果您觉得有用,可以点个赞,吾将不胜感激,若是推导过程存在错误,大佬也可以帮忙指出,感激不尽。     &nbsp
机器人和摄像机的手眼标定问题分为两类构型:eye-to-hand,摄像机固定,与机器人基坐标系相对位置不变。eye-in-hand,摄像机安装在机器人末端,随着机器人一起移动。所谓手眼系统,就是人眼睛看到一个东西的时候要让去抓取,就需要大脑知道眼睛和的坐标关系。如果把大脑比作B,把眼睛比作A,把手比作C,如果A和B的关系知道,B和C的关系知道,那么C和A的关系就知道了,也就是和眼的坐标关系也
在现代工业中,机械手的应用越来越普遍。对机械手进行控制的编程通常涉及使用 Python 语言。本文将详细探讨如何用 Python 控制机械手的过程,包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等多个方面。 ### 版本对比 在进入具体的解决方案之前,先来比较一下当前使用的 Python 版本与新版本之间的差异。这将有助于我们了解在控制机械手时所需适配的特性。 | 特性
原创 6月前
62阅读
在这篇博文中,我将与大家分享如何进行 Python 机械手的编程。这一过程涉及到环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等内容。通过这篇博文,我希望能够帮助你们更深入地理解 Python 机械手编程的过程与细节。 ## 环境准备 首先,我们需要准备好相关的开发环境和依赖库。以下是我所使用的 Python 版本、库以及其兼容性的矩阵: | 组件 | 版本
原创 6月前
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# 使用Python控制机械手的完整指南 随着科技的不断发展,机械手臂在许多领域得到了广泛应用。对于刚入行的小白而言,使用Python控制机械手并不是一种遥不可及的任务。本文将详细阐述整个流程,并用示例代码详细说明每个步骤。 ## 整体流程 以下是控制机械手的整体步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 硬件准备 | | 2 | 安装必要的库
原创 2024-10-18 10:22:36
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1、轨迹规划的目的:生成运动控制系统的参考输入,以确保机械手完成规划的轨迹。路径和轨迹 运动率:执行器施加到关节的广义力,不违反饱和度限制且不激发结构的典型谐振模式。 路径:在关节空间和操作空间中,机械手在执行指定运动时必须跟随的点的轨迹。 轨迹:一条指定了时间率的路径。轨迹规划算法的输入:路径描述、路径约束、机械手动力学约束 输出:按时间顺序给出的位置、速度、加速度序列2、路径规划的要求
转载 2023-11-30 09:59:22
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最近项目,记录下来以防将来忘记一.建立开发环境 采用技术opencv2.4.0 VS2010 1.下载opencv for windows安装包,程序采用的是opencv-2.4.0版本。双击打开解压到C:\Users\teng\working\opencv目录下,头文件目录为build\install\include,库文件目录为build\install\lib 2、建立工程名为C
# Python机械手正反解 ## 引言 机械手是一种能够模拟人手动作的设备,可以执行各种精准的操作任务。在现代工业中,机械手被广泛应用于装配、搬运、焊接等工作场景。而机械手的控制方式有很多种,其中一种常见的方式是使用逆向解析(inverse kinematics)和正向解析(forward kinematics)。 本文将介绍如何使用Python实现机械手的正向解析和逆向解析,并通过代码示
原创 2023-12-21 11:03:30
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