手眼标定

具身智能：零基础入门睿尔曼机械臂（五）—— 手眼标定核心原理与数学求解在机器人与计算机视觉的交叉领域，精确的空间坐标映射是实现机械臂与环境高效交互的核心前提。想象这样一个场景：工业机器人需要从传送带上抓取随机摆放的零件，或是服务机器人要精准拾取用户指定的物品——相机作为“眼睛”能识别目标的位置，但机械臂作为“手”却只理解自身坐标系下的指令。如何让“眼”看到的信息准确传递给“手”？手眼标定正是解决这一问题的关键技术。手眼标定的本质是建立相机坐标系与机械臂坐标系之间的刚性变换关系，通过这一关系，可将相机检测到的目标坐标实时转换为机械臂能够执行的运动指令。无论是工业生产中的自动

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）一种基于双目视觉的机器人螺纹装配预对准姿态估计方法论文题目：A novel pose estimation method for robot threaded assembly pre-alignment based on binocular vision（一种基于双目视觉的机器人螺纹装配预对准姿态估计方法）

起个名字费劲死了

手眼标定之已知同名点对，求解转换RT，备份记录机器人手眼标定，往往需要获取相机和机器人末端工具和相机坐标系的转换关系，此处只介绍一种眼在手外，3D相机的解算方法

手眼标定：九点标定、十二点标定、OpenCV 手眼标定因为一直使用6轴协作机器人，且主要应用是三维视觉，平常的手眼标定基本都是基于OpenCV来计算的，听说有九点标定和十二点标定，顺便了解下。

CV工程师小朱

OpenCV机械臂手眼标定手眼标定即标定相机坐标系与机械臂坐标系转换关系，使用一块棋盘格即可完成标定。眼在手上和眼在手外原理类似，其本质都是求解 A X = X B AX=XB AX=XB方程，只是这里的A和B含义不一样。

MATLAB - 机械臂手眼标定（眼在手内） - 估计安装在机器人上的移动相机的姿态本示例展示了如何为装有手眼构型摄像头的机械臂或机械手执行和验证手眼校准。执行手眼校准有助于操作配备末端执行器（简称 “手”）的机械臂，该末端执行器依赖于摄像头提供的视觉数据。一旦完成了眼在手外的校准，机械臂就能准确地移动到摄像头识别的特定像素位置。这种能力是执行精确拾放任务（如分类、堆垛和分拣）的基础，即使在摄像机的确切位置和方向未知的情况下也是如此。

MATLAB - 机械臂手眼标定（眼在手外） - 估算固定相机相对于机器人基座的姿态在拾取和放置任务中，例如垃圾桶拾取，通常会在环境中的固定位置安装摄像头，以便机器人操纵器检测工作区中的物体。基本感知管道使用该摄像头来估计目标物体相对于摄像头坐标系的姿态。然后将该姿态转换到机器人的基准坐标系，使机器人能够成功地用末端执行器拾取物体。要将物体的姿态转换到机器人基座坐标系，首先必须确定摄像机相对于机器人基座的姿态。本图显示了这种拾放构型以及所需的同质变换矩阵 TCameraToBase，它可将摄像机坐标系中的姿势变换到机器人底座坐标系中。

手眼标定 - 最终精度和误差优化心得为减少最终手眼标定的误差，可做或注意以下步骤（环节）。如：在实际焊接、码垛等工作时，机械臂的工作范围或摆动范围主要集中在X轴的[150mm ， 1500mm]范围，Y轴的[-150mm ， 350mm]范围，Z轴的[-200mm ， 600mm]范围，那么在做TCP时，应将标定针（或标定点）摆放在X =（150 + 1500）/ 2 = 825mm 左右的位置，而不宜摆放在过于靠近最小值和最大值的附近。（Y轴和Z轴计算方式同理）

嚼一嚼Halcon中的3D手眼标定要让机器人的手抓住杯子，就必须知道杯子跟手的相对位置关系，而杯子的位置则是通过机器人的眼睛看见的，所以，我们只需要知道机器人的手和眼睛的转换关系，就可以随时抓取机器人眼睛所看到的物体了。

狗头狗不狗

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