机器人视觉标定（机器人视觉标定的好处）

目录：

• 1、机器人用户坐标系的标定方法
• 2、机器人手眼标定原理与代码接口(全开源免费,无商用依赖软件)
• 3、「知乎知识库」——手眼标定
• 4、机器人视觉标定(二)手眼标定

机器人用户坐标系的标定方法

机器人用户坐标系的标定方法？ 包括手动标定和自动标定两种方式。 手动标定需要手动输入机器人关节和工具末端的位置信息，然后由软件计算出机器人用户坐标系。自动标定则是通过机器人进行一系列特定的运动，然后通过工具末端的光电传感器获取其位置信息，再由软件自动计算出机器人用户坐标系。

该坐标系的标定方法如下：工具坐标系的定义：工具坐标系是将机器人的工具有效方向定为Z轴，将坐标定义在工具尖端点，所以工具坐标的方向随腕部的移动而发生变化。

兄弟，机器人标定的数据对于每台机器人是不一样的，一般会贴在控制柜门内侧，当然必须是绝对值编码器的机器人才行，像abb，发那科。但如果像库卡机器人及柯马机器人使用的是增量式编码器，没有不变的零点数据这个说法的，丢了必须用仪器重新记录。

了解工具坐标系的标定：需借助激光发生器和吸盘，创建“工具坐标系1”与“工具坐标系2”。以激光发生器工具坐标系为例，先规划在编写机器人程序前建立此坐标系。因激光发生器标定不便，故采用标定尖锥代替进行。完成标定后，参照图4-14展示的坐标系。建立步骤总结于表4-6。

机器人坐标系的方向可以通过以下两种方法判定： 末端执行器方向法：通过观察机械臂末端执行器（如夹爪或工具）在各个方向上的运动来判断各个坐标轴的正负方向。具体方法如下：（1）将夹爪或工具固定在机械臂末端，并使其张开。

定义基准点和坐标系：在工件数据中，通常需要定义一个基准点或多个基准点，以及与之相关的坐标系。这些基准点和坐标系将帮助机器人确定工件的位置和方向。校准工件坐标系：根据机器人控制系统的功能，您可能需要进行工件坐标系的校准。

机器人手眼标定原理与代码接口(全开源免费,无商用依赖软件)

针对眼在手内的标定原理，库中定义了机器人基坐标、标定物、相机与工具等关键概念，通过标定板与机器人基坐标的不变关系及相机与工具位置关系的不变，建立等式进行标定。眼在手外的标定原理类似，通过标定板与夹爪及相机与机器人基座坐标的固定关系进行。

手眼标定所需的软件和库通常与Python版本有一定关联，但并非特定的计算任务只能在Python 2或以上版本使用。使用Python进行手眼标定，通常依赖如下库或框架：OpenCV： 开源计算机视觉库，提供了广泛的视觉处理和分析工具，包括但不限于图像处理、特征提取、物体检测等，适用于手眼标定中的图像捕获和处理。

前文介绍了机器人手眼标定的原理和具体实现的公式：文中提到需要解决AX=XB的问题，并给出2种解决方案。其中第一种有较大缺陷，不多说，这篇主要讲讲第二种四元数解AX=XB的原理。很巧妙的思路，没有什么太复杂的计算和数学理论。全网铺天盖地四元数的介绍，这里不多说。

根据CDDN官网，以下是一些用于基于扫描数据进行手眼标定的软件：ARTrack：该软件使用扫描数据进行自动标定，并提供实时的手眼转换矩阵。可以用于增强现实应用和工业自动化等领域；EasyCal：这是一个易于使用的手眼标定软件，可用于计算机视觉和机器人导航中。

「知乎知识库」——手眼标定

在机器人技术中，手眼标定是一个关键环节，用于建立机器人（手）与相机（眼）之间的坐标系关系，以便于机器人根据视觉信息进行精确操作。通常分为eye-in-hand（移动相机）和eye-to-hand（固定相机）两种情况。

机器人视觉标定(二)手眼标定

在前文中，我们已经探讨了线结构光标定技术，通过这种技术，机械臂安装的线结构光传感器能获取物体被激光照射部分的相机三维坐标，使其具备视觉，即相机能观察物体位置。接下来，关键在于如何将这种视觉信息转化为机械臂的实际操作，这就涉及到手眼标定，即相机与机械臂之间位置关系的确定。

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。

在机器人技术中，手眼标定是一个关键环节，用于建立机器人（手）与相机（眼）之间的坐标系关系，以便于机器人根据视觉信息进行精确操作。通常分为eye-in-hand（移动相机）和eye-to-hand（固定相机）两种情况。