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。

相关问题

手眼标定halcon

### Halcon 中的手眼标定实现方法

#### 定义与概述
机械手手眼标定是指将相机获取的图像坐标系下的位置信息转换为机器人基座坐标系下相应的位置信息的过程。这种转换使得机械手可以根据视觉反馈来调整自己的动作，从而更精准地完成任务[^1]。

#### 主要算子
用于执行手眼标定的主要Halconc算子是`calibrate_hand_eye`，该函数实现了基于已知位姿变换矩阵计算外参矩阵的功能，在较早版本如HALCON 10中则使用的是`hand_eye_calibration`来进行同样的工作[^2]。

#### 关键步骤说明
为了成功实施手眼标定流程，通常需要经历以下几个阶段：

- **准备数据**：读入包含有特征点的标准棋盘格图片并提取这些角点作为后续处理的基础。

    HObject board_image;
    HTuple row, col;

    board_image = halcon.ReadImage("board.png");
    halcon.FindChessboard(board_image, out row, out col);

- **设置优化方式**：指定采用何种策略去求解最优解。“非线性”和“线性”的两种不同模式可供选择，具体取决于应用场景的需求以及期望达到的效果精度。

    string optimizationMethod = "nonlinear"; // 或者 "linear"
    set_calib_data("optimization_method", optimizationMethod);

- **调用手眼标定接口**：利用之前设定好的参数集合作为目标输入给`calibrate_hand_eye()`或其旧版替代品`hand_eye_calibration()`,进而获得最终的结果——即描述摄像机相对于末端执行器姿态关系的一组旋转和平移向量。

#### 示例代码片段
下面是一段简化后的C# + HALCON混合编程例子，展示了如何加载图像资源、定位图案元素并且启动手眼标定程序:

using System;
using Mvtec.HalconDotNet; 

class Program {
    static void Main(string[] args){
        try{
            // 加载测试图样文件
            HObject ho_Image = new HObject();
            ReadImage(out ho_Image,"board");

            // 查找棋盘格上的交差点
            FindChessboard(ho_Image,out double Row,out double Col);

            // 设置优化算法类型
            SetCalibData("optimization_method","nonlinear");

            // 调用Hand-Eye Calibration API
            calibrate_hand_eye(/* 参数列表 */);  

        }catch(Exception e){
            Console.WriteLine(e.Message);
        }
    }
}

手眼标定halcon代码

以下是一个简单的手眼标定的 Halcon 代码示例：

read_cam_par('calibration_data/camera_parameters.cam', CameraParam)
read_pose('calibration_data/robot_poses.pose', PoseWorldToRobot)

NumImages := 10
for I := 1 to NumImages
  read_image(Image, 'calibration_data/image_' + I + '.png')
  find_markers(Image, Markers2D)
  find_pose(Markers2D, CameraParam, PoseCamToTarget)
  PoseWorldToTarget := PoseWorldToRobot * PoseRobotToCam * PoseCamToTarget
  append_pose('calibration_data/target_poses.pose', PoseWorldToTarget)
endfor

calibrate_hand_eye('calibration_data/target_poses.pose', 'calibration_data/robot_poses.pose', 'calibration_data/hand_eye.calib', CalibrationMethod)

上述代码假设您已经使用其他工具（如 OpenCV）对相机和机器人进行了标定，并将结果保存在 `calibration_data` 目录中。代码读取每个图像，找到其中的手眼标记（可能是一组 AR 标记或其他类型的标记），并估计相机与标记之间的变换。然后，它使用先前标定的相机和机器人参数，将相机与机器人之间的变换计算出来，并将结果附加到 `target_poses.pose` 文件中。最后，它使用已知的标记和机器人位置数据，计算手眼标定，并将结果保存在 `hand_eye.calib` 文件中。

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，需要根据实际情况进行修改和调整。您需要根据您的具体应用程序和硬件设置调整相机和机器人的参数，并修改代码以使用适当的手眼标记和计算方法。