手眼标定halcon代码

Halcon中手眼标定的代码如下：

1.读取机器人末端的TCP坐标系和物体坐标系之间的变换矩阵：

read_pose("robot_tcp_pose", RobotTCPose)
read_pose("object_pose", ObjectPose)
read_cam_par("camera_parameters", CameraParams)

2.读取物体在相机坐标系下的姿态：

read_pose("object_pose", ObjectPose)

3.标定物体和机器人末端：

find_pose("calib_object_pose", ObjectModel3DID, CamParam, [], [], RobotTCPose, ObjectPose, Pose)

4.输出机器人末端坐标系和物体坐标系之间的变换矩阵：

pose_to_hom_mat3d(Pose, HomMat3D)
write_pose("calib_robot_tcp_pose", HomMat3D)

相关问题

手眼标定 halcon代码

以下是Halcon中手眼标定的示例代码：

1. 初始化机器人和相机

dev_open_window(0,0,512,512,'black','',$WinID)
dev_open_window(513,0,512,512,'black','',$WinID2)

open_framegrabber('GenICamTL',1,1,0,0,0,0,'default','',-1,'false','default','default','false',$CamID)
set_framegrabber_param($CamID,'PixelFormat','Mono12')
set_framegrabber_param($CamID,'ExposureTime','1000.0')
set_framegrabber_param($CamID,'Gain','0.0')

open_serial(1,'/dev/ttyUSB0','38400','8E1','RTSCTS',$RobotID)

gen_cam_parfoc(1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,$CamParam)

2. 获取机器人和相机的位姿

get_robot_pos($RobotID, $RobotPose)
get_cam_par($CamParam,'focus',$CamFocus)
get_cam_par($CamParam,'ccd_width',$CamWidth)
get_cam_par($CamParam,'ccd_height',$CamHeight)
get_cam_par($CamParam,'image_width',$CamImgWidth)
get_cam_par($CamParam,'image_height',$CamImgHeight)
get_cam_par($CamParam,'principal_point',$CamPrincipalPoint)
get_cam_par($CamParam,'distortion',$CamDistortion)
get_cam_par($CamParam,'camera_type',$CamType)

3. 设置标定板参数

$ChessboardRows:=9
$ChessboardColumns:=7
$ChessboardSize:=30.0
$CalibrationPose:=[-0.40, 0.20, 0.35, 0.0, 0.0, 0.0]
$CalibrationPoseInv:=pose_inv($CalibrationPose)
$CalibrationPoseInCam:=pose_compose($CamPose,$CalibrationPoseInv)
$CalibrationPoseInRobot:=pose_compose($RobotPose,$CalibrationPose)
$CalibrationPoseInRobotInv:=pose_inv($CalibrationPoseInRobot)

4. 获取标定板角点在机器人参考系下的坐标

gen_circle_contour_xld(ChessboardCenterRow,ChessboardCenterColumn,$ChessboardSize/2.0,0,6.28318,0,20,$ChessboardCircle)
find_calib_object(ChessboardCircle,$ChessboardRows,$ChessboardColumns,0,$ChessboardPose)
hom_mat3d_to_pose($ChessboardPose, $ChessboardPoseInRobot)

5. 获取标定板角点在相机图像中的坐标

project_object_model_3d($ChessboardPoseInCam,$CamParam,$ChessboardCircle_Model,$ChessboardCircle_Image)

6. 手眼标定

find_pose_of_camera($ChessboardPoseInRobot,$ChessboardCircle,$CamParam,$CamPose,$CamPoseInRobot,$Errors)

7. 保存标定结果

write_cam_par($CamParam,'calibration_data','calibration_cam_param.cam_par')
write_pose($CamPoseInRobot,'calibration_data','calibration_cam_pose.robot_pose')

手眼标定 halcon

手眼标定是一种用于确定机器人手臂和相机之间准确关系的过程。在Halcon中，手眼标定可以通过固定相机标定和移动相机标定两种方式进行。固定相机标定是指相机位置固定，通过对机器人手臂和相机之间的关系进行标定。移动相机标定是指相机位置可以移动，通过对不同位置下机器人手臂和相机之间的关系进行标定。

在手眼标定中，系统的本质是由四个欧几里德变换的闭合链描述。这四个变换包括机器人控制器提供的两个变换和摄像机数据计算得出的两个变换。通过手眼标定程序计算这两个未知的常数变换，从而确定机器人手臂和相机之间的准确关系。

在Halcon中，可以使用calibrate_hand_eyeset_calib_data方法执行实际的手眼标定。该方法使用提供的校准对象在相机坐标中的姿态以及工具在机器人基础坐标中的相应姿态进行标定。

总结起来，手眼标定是一种用于确定机器人手臂和相机之间准确关系的过程，在Halcon中可以通过固定相机标定和移动相机标定两种方式进行。手眼标定的本质是通过计算四个欧几里德变换来确定机器人手臂和相机之间的准确关系。在Halcon中，可以使用calibrate_hand_eyeset_calib_data方法执行手眼标定。