针对由线激光传感器引导的机器人系统手眼标定问题,提出了一种基于圆孔标定板的手眼标定方法.该方法以标定板圆孔的圆心为固定点作为约束,建立了结合机器人运动学参数的手眼标定模型,在同等实验平台下与传统标准球方法进行对比实验.得到标定结果后,参考平面度误差的评价方法对某高精度平面进行扫描,得到平面的点云并计算点...
这两种手眼系统的标定原理都是建立相机坐标系和机械臂坐标系之间的变换关系,标定过程通常需要借助标定板来建立二者的变换关系,即求解ax=xb方程,其中a表示标定板相对于相机坐标系的变换矩阵,b表示机械臂末端相对于机械臂基座坐标系的变换关系,而x即为待求的相机坐标系和机械臂坐标系之间的变换矩阵。然而现有的手眼标定...
摘要 针对由线激光传感器引导的机器人系统手眼标定问题,提出了一种基于圆孔标定板的手眼标定方法。该方法以标定板圆孔的圆心为固定点作为约束,建立了结合机器人运动学参数的手眼标定模型,在同等实验平台下与传统标准球方法进行对比实验。得...展开更多 A hand-eye calibration method based on a circular hole ...
4.现有技术公开一种基于神经网络的机器人手眼标定方法,确定ndi坐标系、ndi工具坐标系、机器人坐标系;根据ndi坐标系和工具坐标系,对机械臂tcp末端的工具尖端进行位置标定,得到工具尖端位置;采集m个点集组,每个点集组分别包括ndi坐标系下的工具尖端的坐标位置、机器人坐标系下的工具的位置和旋转矩阵,基于罗德里格旋转公式...
因此,机器人手眼标定是计算机视觉的关键技术之一。传统的利用棋盘格进行手眼标定的方法对棋盘格的制作精度要求较高,而实际中对标定精度的要求不尽相同,因此,寻找新的基于标定板的手眼标定算法以提高算法效率和精度具有重要意义。 针对相关技术中的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
作为无需标定板的基于3d视觉的通用手眼标定方法的优选方案,步骤s3中,若所述3d视觉传感器获取到的平移空间坐标为三个,则以p′=rp+t直接得到封闭解析解;若所述3d视觉传感器获取到的平移空间坐标大于三个,则以p′=rp+t为超定方程,通过最小二乘法或者ransac算法求解。
摘要 本发明公开无需标定板的基于3D视觉的手眼标定方法,且通用于眼在手外和眼在手上两种情况。其方法在于,首先保持机械臂的末端执行器的法兰盘中心的位置不变,控制末端执行器仅做旋转运动,使用3D视觉传感器采集至少四个特征点F坐标来进行球心拟合。然后保持机械臂的末端执行器的姿态不变,控制末端执行器仅做平移运动...
本发明公开了一种基于标定板三维点云的手眼标定方法,包括以下步骤:构建二维棋盘格标定板和由相机和投影仪组成的三维扫描系统;利用二维棋盘格标定板分别对相机和投影仪进行单目标定和双目标定,分别获得相机和投影仪的内部参数以及两者之间坐标系变换关系;变动至少三次二维棋盘格标定板的位姿,通过二维棋盘格标定板的点云...
本发明公开了一种基于同心圆环模板的机器人手眼标定方法,包括以下步骤:步骤一:通过模板匹配获取在相机坐标系下的同心圆环模板的多个中心点坐标;步骤二:通过获取到的同心圆环模板的多个中心点坐标,计算得到在相机坐标系下的每个TCP末端点坐标;步骤三:利用在相机坐标系下和世界坐标系下的每个TCP末端点坐标,构建坐标转换...
摘要 本发明公开了一种基于同心圆环模板的机器人手眼标定方法,包括以下步骤:步骤一:通过模板匹配获取在相机坐标系下的同心圆环模板的多个中心点坐标;步骤二:通过获取到的同心圆环模板的多个中心点坐标,计算得到在相机坐标系下的每个TCP末端点坐标;步骤三:利用在相机坐标系下和世界坐标系下的每个TCP末端点坐标,构建坐标...