即下图中的未知变量X;机器人末端法兰中心相对于机器人基坐标系(Base)的位姿为已知量B;相机通过对标定板(calibration grid)进行拍照,获得相机光心和标定板上每个圆点之间的位姿关系,可得已知量C;标定板平放在相机视野可达区域,其相对于机器人基坐标之间的位姿关系为一固定值A;这样变量A...
手眼标定目的:得到摄像机坐标系C与机器手(或工具)坐标系H之间的转换矩阵T3,准确说应该是机器手坐标系转化为摄像机坐标系的转化矩阵。可表示为: C=T3*H; 解释:T3需要根据公式CX=XD得到;实际中,分别知道C、D求出来的X有无穷多个解。所以为了实现唯一解,我们至少需要两组C和D,即至少需要3个位置的摄像机标定结果。
C是两个摄像机坐标系之间的变换矩阵。可以根据上述任一两张标定图片所得的两个摄像机标定外参A、B按公...
01 手眼标定的原理 基坐标系(base_tree)和相机(camera_tree)两个坐标系属于不同的tree,通过将标签贴到手上,相机识别出标签的position和orention,并通过easy_handeye标定包得到tool0(机械手),进一步得到相对于base的位置关系。即子坐标系(camera_rgb_optical_frame)到父坐标系(base_link)之间的关系。 在之后如果...
手眼系统的核心是理解眼睛（A）看到的图像和手（C）的运动之间的关系，通过已知的视觉（A-B）和机械（B-C）坐标变换，我们可以推算出两者之间的相对位置。相机捕捉的是像素信息，机械手则操作在三维空间，因此，手眼标定就是建立这两者的坐标转换矩阵，以便于实时控制。在实际操作中，一旦相机检测到目标...
OpenCV手眼标定涉及至少3组位姿数据,以求解相机与机械臂末端之间的变换矩阵。 手眼标定(Hand-Eye Calibration)是机器人视觉中的一项重要技术,用于确定相机坐标系与机械臂末端执行器坐标系之间的转换关系。在OpenCV中,手眼标定通常涉及以下步骤: 数据准备: 需要至少3组位姿数据,每组数据包括机械臂末端执行器的位姿和相机相...
手眼标定的目的是确定机器人末端执行器坐标系与相机坐标系之间的转换关系,从而实现机器人与视觉系统的协同工作。本文将介绍手眼标定的原理和方法。 手眼标定的原理主要基于相机成像原理和机器人运动学原理。在手眼标定过程中,需要利用相机拍摄机器人末端执行器上的特征点或标定板,然后通过图像处理算法提取特征点的像素坐标...
此时要求取的是,End到Camera之间的坐标转换关系,也就是X=T_(E→C)这种情况下,有两个变量是不变的:摄像头与机械臂末端之间的坐标转换关系不变,也就是说, T_(E→C)始终不变;标定板与机械臂底座之间的坐标转换关系不变,也就是说, T_(B→O)不变的。把T_(B→o)按照前后两次运动展开,有T_(B→E1) ...
经典手眼标定算法C是一种用于计算摄像机内外参数的算法。它主要包括以下几个步骤: 1. 初始化:设置摄像机内外参数,包括焦距、主点坐标等。 2. 标定板准备:准备一个标定板,通常是一个带有多个特征点的平面。 3. 拍摄标定板:使用摄像机拍摄标定板,得到一系列图像。 4. 特征点检测:在标定板上的特征点上进行特征...
T_g_c:从camera到gripper(机械臂末端坐标系),这是手眼标定需要求的参数 T_b_g:从gripper到base(机械臂基底坐标系),从机械臂运动学方程得到 T_b_t:从target到base,一般是未知无法计算的 计算时,由于T_b_t未知,所以无法直接求出T_g_c。但如果考虑增量(见下图),图中Hgij为G_ij,即gripper从第 i 个位置...