手眼标定法
手眼标定的两种方式
⼿眼标定的两种⽅式1.⼿眼标定的两种情形 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，跟随⼿移动；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。
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础坐标系的关系。
2.相机移动时，标定求解过程 ⽤到四个坐标系，分别是基础坐标系，机械⼿坐标系，相机坐标系，以及标定物坐标系，下⾯先给出⽰意图： 坐标系⽰意图其中baseHcal表⽰基础坐标系到标定物坐标系的转化关系，包括旋转矩阵和平移向量；camHtool表⽰相机坐标系到机械⼿坐标系的转化关系；这两个转化关系在机械⼿移动过程中是不变的；camHcal可以由相机标定求出；baseHtool可以由机器⼈系统中得出。
接下来控制机器⼿从位置 1 移动到位置 2：base = baseHtool （1）* tool（1）tool（1） = inv（camHtool）*cam（1）cam（1） = camHcal（1）*obj联合上⾯三个公式：base = baseHtool （1）* inv（camHtool）* camHcal（1）*obj移动到机械⼿臂到位置2后：base = baseHtool （2）* inv（camHtool）* camHcal（2）*obj因为base和obj是固定的所以：baseHtool （1）* inv（camHtool）* camHcal（1）=baseHtool （2）* inv（camHtool）* camHcal（2）其中只有camHtool是未知量3.相机固定时，标定求解过程 坐标系⽰意图对于固定相机的情况，还是控制机械⼿从位置1移动到位置2：obj（1） = inv（camHcal(1)) *camcam = camHbase *basebase = baseHtool（1） * tool(1)合并上⾯三个公式：obj（1） = inv（camHcal(1)) * camHbase* baseHtool（1） *tool（1）移动到位置2后：obj（2） = inv（camHcal(2)) * camHbase* baseHtool（2） *tool（2）因为obj和tool的相对位置是不变的，所以不管怎么移动：inv（camHcal(1)) * camHbase* baseHtool（1）= inv（camHcal(2)) * camHbase* baseHtool（2）其中变量只有camHbase，。
手眼标定求解方法
手眼标定求解方法
手眼标定是指在机器人的操作过程中，通过对手臂末端执行器和相机的相对位置关系进行标定，实现机器人在操作中对物体的准确抓取和定位。
手眼标定求解方法是指在手眼标定过程中，求解出相机和末端执行器的相对位置和姿态信息的方法。
手眼标定求解方法主要分为以下几种：
1. 基于单应性矩阵的求解方法：该方法基于单应性矩阵的特性，通过对相机和末端执行器的图像特征进行提取和匹配，计算出单应性矩阵，从而求解出相对位置和姿态信息。
2. 基于外参矩阵的求解方法：该方法基于机器人运动学模型，通过对机器人姿态和末端执行器的位置进行测量和计算，求解出机器人的外参矩阵，从而求解出相对位置和姿态信息。
3. 基于相机位姿反演的求解方法：该方法基于相机视野和末端执行器的位置关系，通过对相机位姿的反演计算，求解出相对位置和姿态信息。
4. 基于特征点匹配的求解方法：该方法基于特征点的匹配和识别，通过对相机和末端执行器的特征点进行匹配，求解出相对位置和姿态信息。
以上是手眼标定求解方法的主要内容，不同的方法适用于不同的场景和应用需求。
在实际应用中，需要根据具体的情况选择合适的方法进行求解。
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手眼都动的视觉标定方法
手眼都动的视觉标定方法说实话，手眼都动的视觉标定方法这事，我一开始也是瞎摸索。
我最开始就是按照那些书上或者网上查到的常规步骤来。
你想啊，这就跟你第一次做饭似的，看着菜谱一步一步来，但到后来才发现很多问题。
比如说我当时机械地按照要求把手和眼的动作分开来标定，先弄手的部分，再弄眼的部分，就感觉怎么都对不上。
这就好比你穿衣服，先穿外套再穿毛衣，最后发现毛衣被外套裹得乱七八糟的，根本不合适。
我试过好多次只盯着一个部分优化，比如把手的动作轨迹弄得超级精准，想着这样总行了吧。
但是啊，一跟眼睛那边的视觉数据一结合，完全不是那么回事儿。
就好比是你把左边的鞋带系得特别漂亮，右边鞋带不管不顾，等你要走路的时候才发现根本走不稳。
后来我就意识到得让手和眼协同起来搞这个标定。
我就从一个很简单的动作开始重新尝试，就像是从最基础的拍手动作开始，眼睛看着手的移动轨迹的同时，去收集那些视觉数据。
然后慢慢增加动作的复杂程度，像是什么伸手去抓个东西，眼睛全程盯着手和要抓的东西之间的距离和角度的变化。
我犯的一个大错就是在这个过程中没有考虑环境光线的变化。
有次我以为已经搞得差不多了，可是换了个稍微亮一点的地方，数据就全乱套了。
这就像你在室内画画，画得好好的，一拿到太阳下面去，颜色啥的全变了。
所以环境光线的因素一定得考虑进去，要不就白费劲了。
再就是数据记录的频率问题。
一开始我还想偷个懒，没有每次动作都记录数据，结果标定出来的数据很不准确。
这就好比你数数，跳着数肯定会出错一样。
所以一定要保证在每一个关键动作节点都要准确记录视觉和手的动作数据。
我还发现不同类型的动作对手眼协同标定也有影响。
简单的直线动作还好，一旦加入旋转或者不规则运动的时候就特别容易出偏差。
不过只要把每一次的偏差都仔细分析一下，把导致偏差的原因找到，就能慢慢让手眼的标定越来越准确了。
还有一点要提醒的就是，别轻易相信那些看起来特别简单的快速标定方法。
我试过一个号称十分钟就能搞定的方法，结果搞完发现完全不能用。
3d相机和六轴机械手之间的标定方法
3d相机和六轴机械手之间的标定方法3D相机和六轴机械手之间的标定方法对于精确控制机械手在三维坐标系中的位置和姿态具有重要意义。
本文将介绍几种常用的标定方法，包括基于静态标定的方法和基于动态标定的方法。
一、基于静态标定的方法1.相机参数标定相机参数标定是确定相机的内部参数和外部参数的过程。
内部参数包括焦距、主点坐标和畸变参数等，外部参数包括相机在世界坐标系中的旋转矩阵和平移向量。
常见的相机参数标定方法有棋盘格标定法、Tsai标定法和直接线性变换（DLT）标定法。
其中，棋盘格标定法是最常用的方法之一。
这种方法需要将特定大小的棋盘格放在相机视野内，通过拍摄一系列包含棋盘格的图像来计算相机的内外参数。
2.机械手远心点偏移标定机械手的远心点偏移是指机械手抓取物体时，机械手工具坐标系原点与物体中心坐标之间存在的偏移。
为了准确控制机械手，需要将远心点偏移引入到标定中。
常见的机械手远心点偏移标定方法是通过测量机械手抓取物体的坐标系与相机坐标系之间的变换关系来确定偏移。
3.相机-机械手外部参数标定相机-机械手外部参数标定是确定相机和机械手之间的变换关系的过程。
这个过程需要将机械手末端工具坐标系与相机坐标系进行对齐。
常用的方法有手眼标定法和手眼标定法的变种。
手眼标定法需要采集一系列机械手末端工具坐标系和相机坐标系之间的变换关系，通过最小二乘法等方法求解变换关系的参数。
二、基于动态标定的方法1.手眼标定法这是一种基于动态标定的方法，通过在机械手末端工具上加装一个稳定标定板，并在工作空间内移动机械手来采集一系列标定姿态。
然后，通过计算机视觉算法识别标定板上的特征点，并将标定板坐标系与相机坐标系之间的变换关系作为标定结果。
2.相机自标定法这是一种不依赖外部标定工具的方法，通过机械手在工作空间内移动时，相机观察到的物体的几何特征进行动态分析和计算。
通过分析物体在图像中的形状、大小和运动等特征，可以得到相机的内外参数。
总结：相机和六轴机械手之间的标定方法主要包括基于静态标定的方法和基于动态标定的方法。
机器人与双目相机的手眼标定方法
手眼标定的精度评估
重投影误差
重投影误差是一种评估手眼标定精度的常见方法。它计算的 是实际物体点在图像上的投影位置与通过手眼标定得到的理 论投影位置之间的欧氏距离。通常，重投影误差越小，手眼 标定的精度就越高。
均方根误差
均方根误差（RMSE）是一种衡量数据点误差分布的方法。 在手眼标定中，它可以用来评估手眼矩阵估计值的精度。通 过比较实际位姿和估计位姿之间的均方根误差，可以对手眼 标定的精度进行评估。
05
手眼标定的优化与改进
增加标定精度的方法
选用高精度的相机和标定板
使用高分辨率、高精度的相机和标定板可以增加标定精度 。
多次标定并取平均值
对同一场景进行多次标定，然后取平均值可以提高精度。
考虑非线性畸变
在相机标定时，需要考虑相机的非线性畸变，以提高标定 精度。
减少计算复杂度的方法
使用稀疏的相机标定
手眼系统的应用
在工业自动化领域，手眼系统可用于机器人在生产线上的物料分拣、装配、焊接等 作业，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，手眼系统可用于手术机器人实现精准、微创的手术操作，提高手术效 率和安全性。
在军事领域，手眼系统可用于无人车的导航、目标识别等任务，提高作战效率和准 确性。
02
手眼标定的原理
导航能力。
手眼标定技术的挑战与问题
鲁棒性问题
手眼标定的鲁棒性是一个关键问题，因为实际应 用中经常存在各种干扰和变化。
计算效率问题
手眼标定的计算效率也是一个重要问题，因为在 实际应用中需要快速计算出结果。
参数优化问题
手眼标定的参数优化是一个难点，因为需要找到 最优的参数以保证标定的精确度和鲁棒性。
THANKS
建立数学模型
手眼标定九点法步骤
手眼标定九点法步骤嘿，咱今儿就来唠唠这手眼标定九点法步骤。
你可别小瞧了这九个点，它们就像是打开精确之门的小钥匙呢！先说说第一步，那可得把这九个点整整齐齐地摆好呀，就像给它们排兵布阵一样，一个都不能乱。
这可不是闹着玩的，要是点摆得不对，后面可就全乱套啦！接着第二步，眼睛可得死死盯着这些点，就像老鹰盯着猎物一样专注。
要把每个点的位置都深深地印在脑海里，可不能有丝毫马虎哟！第三步呢，手要慢慢地靠近这些点，就像小心翼翼地去触摸宝贝一样。
要感觉出点与点之间的距离和差异，这可需要点真功夫呢！第四步，当手碰到点的时候，那感觉就像是触电一样，得迅速记住这种感觉。
这可是很关键的一步呀，就好像记住了一种独特的味道。
然后是第五步，手要在这些点之间来回移动，就像跳舞一样灵活。
要把这种移动的轨迹也给记住，这可不容易哦！第六步，不断地重复前面的步骤，一遍又一遍，直到熟练得不能再熟练为止。
这就好比练习骑自行车，不摔几个跟头怎么能学会呢？第七步，开始尝试一些小变化，比如改变点的位置或者顺序，看看自己还能不能准确地完成标定。
这就像是给游戏增加难度，挑战自己的极限。
第八步，和别人比一比，看看谁做得更好。
这时候可不能服输呀，要努力争第一！最后一步，不断地总结经验，把遇到的问题和解决方法都记下来。
这就像是给自己积累财富一样，以后遇到类似的情况就轻松多啦！你说这手眼标定九点法步骤是不是很有趣呀？就像一场奇妙的冒险，每一步都充满了挑战和惊喜。
咱可得认真对待，好好掌握这门技术，让自己成为高手哟！反正我觉得这挺重要的，你难道不这么认为吗？。
手眼标定总结
手眼标定总结
准备阶段：
1．首先要获取相机的初始内参（焦距，畸变系数，单个像素的宽，单个像素高，图像坐标的中心值横坐标，图像坐标中心值的纵坐标，图像宽度，图像高度）2．根据标定板的大小利用gen_caltab算子，生成描述文件。
（保存到指定位置）
3．拍摄14—20组标定板图像（eye_in_hand），并准确记录每组图像在拍摄时TOOL_IN_BASE位姿（此位姿从机器人中读取）。
备注：在获取标定图像时，标定板不动，机器人末端的摆动要尽可能的全面，绕各
个轴的旋转角要尽量的大。
标定板要出现在相机视野的各个角落。
理论上图像越多，
角度越全面，标定精度越高。
标定阶段：
1．读取相机初始内参，设置描述文件路径
2．创建标定数据模型create_calib_data
3．设置相机的参数类型set_calib_data_cam_parm
4．设置标定板的数据类型（此处用到了描述文件）
5．设置标定模式set_calib_data（我使用的是非线性的方法）
6．循环读取图像将标定板的位姿信息和机器人末端在基坐标系位姿（TOOL_IN_BASE）保存到标定数据模型中。
7．进行手眼标定calibrate_hand_eye
备注：手眼标定最终获得的是相机与机器人末端的位姿关系（Camera_In_Tool）。
在循环输入TOOL_IN_BASE时其输入格式一定要是YZX的（至少我试过XYZ，YZY是不行的），到此标定就结束了。
如果是使用该标定结果的话，要先选择参考的平面进行一步标定获得参考的obj_in_cam，然后再计算抓取物体点与obj_in_cam的关系。
所用到的方程如下：
时间：8.3。
三种手眼标定方法的实现与比较
目录背景基本知识三种手眼标定方法传统的两步法Ma的Self-calibrationLei的Self-calibration实验与比较提出问题①操作员处在高空、高压危险环境中仍存在人从高空跌落和触电的危险②主从控制的作业方式作业速度慢、耗费时间长。
第一代第二代实验平台??Euler表示旋转矩阵??Rodrigues表示旋转矩阵Rkθ??Cayley表示旋转矩阵??FOE点??点线对偶duality??手眼关系数学模型Euler表示旋转矩阵旋转顺序xyxxyzzyzzyx旋转坐标系局部坐标参考Tfirst rotationsecond rotation全局坐标参考: Tsecond rotationfirst rotation旋转矩阵物理意义表示坐标系A经过齐次变换T转换成坐标系B表示坐标系B相对于坐标系A的位置和姿态表示三维空间点的齐次坐标由坐标系B向坐标系A的映射。
TBAz’y’x’yxzABM??M点在A-xyz下的坐标为xyz在B-xyz下的坐标为xyz坐标原点之间的关系为PAB两个坐标的关系为1zyxT1zyxBA1 0 0 0 P zzcos zycos zxcosP yzcos yycos yxcosP xzcos xycosxxcosTxxxBARRzz90Ryy0Rxx180yxzx’z’y’RtEWRE相对W的姿态Cayley表示旋转矩阵??Cayley表示旋转矩阵11wIwI wIwIR??×××??×Cayley与Rodrigues关系k2/tanw??θ11RIRI RIRIw×FOE点??当做纯平移运动时极点ee此时的极点称为FOE点对应点连线交于FOE点且C1e与摄像机运动方向相同点线关系??由点得线xll×??由线得点??点在线上lxx×0Tlx手眼关系数学模型xdydWCR1cλ??XKu??摄像机坐标系C下的坐标与图像点之间的关系??机器人末端R下的坐标与C下坐标之间的关系rrrcccXRXt??世界坐标系W下的坐标与R下坐标之间的关系wwwrrrXRXt??图像点与世界坐标系W下的坐标之间的关系wwwrrccwrrrλ-1uRtXRKRt??机器人运动一次得到关系式AXXB??1 1 1 1 ccrr0tR0tR 0tR0tRXBAX??K已知先求R后求t。
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手眼标定法
手眼标定法是一种常见的机器视觉技术，用于将相机坐标系和世界坐标系进行映射，从而实现对物体的精确定位和跟踪。
本文将从手眼标定法的定义、应用场景、实现步骤和注意事项等方面进行介绍。
手眼标定法是指通过对机器人末端执行器（手）和相机视觉系统（眼）之间的相对运动进行观测和测量，确定机器人坐标系和相机坐标系之间的转换关系的一种方法。
通过手眼标定，可以实现机器人和相机之间的精确匹配，从而提高机器人视觉的精度和鲁棒性。
二、手眼标定法的应用场景
手眼标定法广泛应用于工业机器人、无人机、自动驾驶等领域。
在工业机器人领域，手眼标定可以实现对工件的精确定位和拾取；在无人机领域，手眼标定可以实现对目标的跟踪和定位；在自动驾驶领域，手眼标定可以实现对行驶路线的规划和跟踪。
三、手眼标定法的实现步骤
手眼标定法的实现步骤主要分为以下几个步骤：
1. 收集数据：通过机器人和相机的运动，采集多组数据，包括机器人末端执行器和相机的位姿信息，以及机器人和相机的运动轨迹。
2. 计算相机位姿：基于相机标定的结果，计算相机的位姿信息，包
括相机的旋转矩阵和平移向量。
3. 计算机器人位姿：基于机器人的编码器数据，计算机器人的位姿信息，包括机器人的旋转矩阵和平移向量。
4. 计算手眼变换：通过对机器人末端执行器和相机之间的相对运动进行观测和测量，计算机器人坐标系和相机坐标系之间的转换关系，即手眼变换矩阵。
5. 验证标定结果：通过对标定结果进行验证，判断标定的精度和可靠性，如果结果不满足要求，可以重新采集数据并重复以上步骤。
四、手眼标定法的注意事项
在进行手眼标定时，需要注意以下几个问题：
1. 数据采集的质量：数据采集的质量直接影响手眼标定的精度和可靠性，需要保证数据的准确性和充分性。
2. 坐标系的一致性：在进行机器人和相机的位姿计算时，需要保证坐标系的一致性，即机器人和相机采用相同的坐标系。
3. 标定算法的选择：不同的手眼标定算法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况选择合适的算法。
4. 标定结果的验证：在进行标定结果的验证时，需要充分考虑误差
来源和误差传递，以及标定结果的可靠性和精度。
手眼标定法作为一种重要的机器视觉技术，在工业自动化、无人机、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。
通过合理的数据采集和标定算法选择，可以实现对机器人和相机之间的精确匹配，为实现智能制造和智能交通等领域的发展提供有力支撑。