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
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2024-04-03 22:01:01
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# 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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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
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2024-08-18 13:16:03
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机器人建模----机械臂运动学模型及代码实现经典DH参数法建模建立DH坐标系建立正运动学建立雅克比矩阵逆运动学UR逆运动学解析解螺旋理论POE法建模建立螺旋坐标系建立正运动学建立雅克比矩阵代码实现正运动学雅克比矩阵UR逆运动学解析解完整可用代码 机械臂的运动学模型，正运动学指已知机械臂关节位置、速度、加速度求机械臂末端工具位置、速度、加速度，反之称为逆运动学，其中正运动学相对容易，逆运动学求解比较
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2024-07-08 16:09:48
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三维可视化系统的建立依赖于三维图形平台， 如 OpenGL、VTK、OGRE、OSG等， 传统的方法多采用OpenGL进行底层编程，即对其特有的函数进行定量操作， 需要开发人员熟悉相关函数， 从而造成了开发难度大、 周期长等问题。VTK、 ORGE、OSG等平台使用封装更好的函数简化了开发过程。下面将使用Python与VTK进行机器人上位机监控界面的快速原型开发。完整的上位机程序需要有三维显示
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2023-10-13 13:23:09
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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
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2023-12-12 20:47:45
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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。  
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2023-08-23 18:23:48
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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
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
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2023-11-14 22:26:53
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Python编程机械手正逆运动学的实现
作为一名经验丰富的开发者，我很荣幸能够教授你关于Python编程机械手正逆运动学的知识。在本文中，我将为你介绍整个实现的流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
首先，让我们来了解一下整个实现的流程。下表展示了实现编程机械手正逆运动学的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的库和模块 |
|
原创
2023-12-20 09:33:34
391阅读
# 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
131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
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
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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
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2023-12-15 11:01:17
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# Python六轴机械臂逆解算
在机器人领域，六轴机械臂是常见的应用之一，它们可以在三维空间中进行灵活的操作。在实现机械臂的运动时，逆解算（Inverse Kinematics，IK）是一个重要的技术。逆解算的目的是根据目标位置和姿态，计算出各个关节的角度值，这对于机器人路径规划和任务执行至关重要。
## 六轴机械臂概述
六轴机械臂一般有六个关节，每个关节可以独立运动。通过组合这些运动，机
计算机器人运动学逆解首先要考虑可解性(solvability)，即考虑无解、多解等情况。在机器人工作空间外的目标点显然是无解的。对于多解的情况从下面的例子可以看出平面二杆机械臂（两个关节可以360°旋转）在工作空间内存在两个解： 如果逆运动学有多个解，那么控制程序在运行时就必须选择其中一个解，然后发给驱动器驱动机器人关节旋转或平移。如何选择合适的解有许多不同的准则，其
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2024-02-01 23:54:07
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Motion Planning Library V-REP 从3.3.0开始，使用运动规划库OMPL作为插件，通过调用API的方式代替以前的方法进行运动规划（The old path/motion planning functionality is still functional for backward compatibility and available,
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2023-11-27 12:18:48
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ros用Python程序控制moveit机器人运动-正向运动学（一）笔者工作环境 ros-kinetic universal_robot功能包在进行此工作之前，我相信读者可以通过运行demo程序，在rviz-moveit中可以通过拖动机械臂的末端简单实现机器人的控制，然而我们在控制机械臂运动的时候大都是通过编程的方式控制，而不是Rviz的图形化控制。 本教程以ur3机械臂模型为例，首先看一下 正向
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2023-08-30 22:37:57
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v-rep仿真之键盘控制机械臂末端移动键盘控制机械臂末端移动原理为，设置机械臂逆运动学target，机械臂末端跟随target运动，然后通过改变target的值，从而达到控制机械臂末端移动的原理。1.第一步，首先将末端设置为跟随target运动，target为一个dummy。此时移动target，机械臂末端就会跟随target运动。如何设置不再做介绍，可以参考本文另一篇文章。 2.定义函数def
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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