coppelia simV-REP仿真实现 机器人于3D相机手眼标定与实时视觉追踪
- [一 标定板的制作](#一 标定板的制作)
- [二 仿真场景设置](#二 仿真场景设置)
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- 加载机器人
- [加载的控制dummy !在这里插入图片描述(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b48549d355d8441d8dfc20bc7ba71962.png)](#加载的控制dummy
) - 加载3D相机
Coppelia Sim (v-REP)仿真 机器人3D相机手眼标定与实时视觉追踪 （二）
一 标定板的制作
生成标定的PDF文件
在这个地址可以生成需要用的标定板的文件，设置标定板的大小，棋盘格的大小，等相关的参数，之后可以保存PDF文件。该文件可以可以直接打印。
PDF转为图像格式
由于需要导入到仿真场景中PDF文件不能直接导入，所以需要生成图下文件，使用windows自带的画图工具，生成以厘米为单位的图像格式，大小和标定板的设置大小一直
然后直接屏幕截图把PDF的图像放大图像中，这样就有了标定板的图了，作为仿真，应该够用了。
图像加载到仿真中
新建一个plane
设置plane的大小
设置材质，选择之前的图像文件
仿真场景的标定板
二 仿真场景设置
加载机器人
拖放机器人到场景中
加载的控制dummy
加载3D相机
感觉用kinect的模型不是很好，比较大，而且坐标显示不是很好，所有用vision sensor加上detp相机
先把这连个都添加到场景中，然后把kinect的depth相机拖到vision sensor中，把kinect的script也拖到vision sensor中，同时要注意修改深度相机的坐标，及修改script，删掉/rgb部分
运行仿真，应该可以显示出来相机的实时图像
把相机安装到机器人末端，调整好标定板的位置，最终的仿真场景
仿真的文件
接下来需要通过zmq API来获取rgb和深度相机的凸显，用API来控制机器人