机械臂手眼标定原理及代码

2024年2月12日发(作者：东尧叟)

机械臂手眼标定原理及代码

机械臂手眼标定是指通过对机械臂和相机之间的相对位置关系进行测量和计算，确定机械臂末端执行器与相机之间的转换矩阵，从而实现机械臂和相机的协同工作。

机械臂手眼标定的原理如下：

安装标定板：在工作区域内放置一个特殊的标定板，标定板上有一些已知的特征点，如二维码、圆圈等。标定板的位置和朝向应该能够被机械臂和相机同时观察到。

采集数据：机械臂通过不同的姿态移动到标定板的不同位置，并通过相机采集图像。对于每个机械臂姿态，相机会得到一个对应的图像。

特征提取：从每个图像中提取出标定板上的特征点，如二维码的角点坐标。

特征匹配：根据标定板上的特征点和机械臂的姿态，建立机械臂末端执行器和相机之间的对应关系。

计算转换矩阵：根据已知的机械臂姿态和相机观测到的特征点，使用标定算法计算机械臂末端执行器和相机之间的转换矩阵，即手眼矩阵。

验证和优化：使用计算得到的转换矩阵进行验证，如果误差较大，则可以进行优化调整，重新计算转换矩阵。

关于机械臂手眼标定的代码实现，可以使用机器视觉库如

OpenCV、PCL等进行图像处理和特征提取，使用数学库如Eigen进行矩阵计算。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

import numpy as np

# 读取图像

image = ('calibration_')

# 定义标定板的参数

board_size = (9, 6) # 内角点数量

square_size = 0.025 # 格子的尺寸（米）

# 寻找角点

gray = or(image, _BGR2GRAY)

ret, corners = essboardCorners(gray, board_size, None)

# 生成世界坐标系下的角点坐标

obj_points = ((board_size[0] * board_size[1], 3), 32)

obj_points[:, :2] = [0:board_size[0],

0:board_size[1]].e(-1, 2) * square_size

# 进行标定

ret, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs =

ateCamera([obj_points], [corners], [::-1], None,

None)

# 输出结果

print("相机内参矩阵：")

print(camera_matrix)

print("畸变系数：")

print(dist_coeffs)

print("旋转向量：")

print(rvecs)

print("平移向量：")

print(tvecs)

以上代码是一个简单的相机内参标定示例，可以根据具体的需求和相机模型进行修改和扩展。实际的机械臂手眼标定代码实现可能更加复杂，需要考虑机械臂的运动学模型、相机的畸变校正等因素。