机器人 手眼标定 tcp

机器人手眼标定（Hand-Eye Calibration）是指通过对机器人手部和摄像头等传感器的相对位置关系进行测量和校准，以实现机器人对目标物体的准确感知和操作。

TCP（Tool Center Point）是指机器人末端执行器（比如夹具、工具等）的中心点，也可以理解为机器人末端执行器的参考点。

机器人手眼标定是将机器人末端执行器和视觉传感器（摄像头）的坐标系统进行转换，以便能够在机器人操作中准确地感知和处理环境中的目标物体。这种标定通常需要使用特殊的校准板或标定物体，并通过计算机视觉算法来完成。

在进行手眼标定时，首先需要安装校准板或标定物体，并设置摄像头以固定角度和位置拍摄物体。然后，机器人末端执行器会以不同的姿态移动并触摸校准物体，从而获得不同的视觉数据。利用这些数据，可以计算出机器人末端执行器和摄像头之间的相对位置关系。

通过手眼标定，机器人可以准确地计算出目标物体在世界坐标系中的位置和姿态信息，进而进行精确的抓取、装配、检测等操作。

总之，机器人手眼标定是一项重要的技术，它能够保证机器人在感知和操作过程中的准确性和稳定性，为机器人应用提供更高的效率和可靠性。

相关问题

如何通过手眼标定消除机器人tcp精度的误差

通过手眼标定是一种常用的方法，可以帮助消除机器人TCP（工具中心点）精度的误差。

首先，进行手眼标定前需要准备一份标定板，标定板上应具有一些已知的特征点或者标记，如棋盘格标定板。然后，机器人手臂需要移动到一组事先选定的位置，通过视觉系统拍摄多张机器人末端姿态和相机位置的图像。

接下来，使用计算机视觉算法从图像中提取机器人末端姿态和相机位置的特征信息。这些特征信息包括特征点的像素坐标、机器人TCP的位置和姿态信息等。

然后，将提取得到的特征信息输入到标定算法中。标定算法会根据这些特征信息计算出机器人末端姿态和相机位置之间的转换关系，以及机器人和相机坐标系之间的转换关系。通过这些转换关系，我们可以将机器人末端姿态和相机位置进行精确的匹配和校正。

最后，将标定结果应用于机器人的控制系统中。通过将校正过的TCP位置和姿态信息传递给控制系统，可以有效地消除机器人TCP精度的误差，从而提高机器人的定位和操作精度。

总结起来，通过手眼标定可以通过计算机视觉算法和标定算法来消除机器人TCP精度的误差。这种方法可以帮助机器人定位更加精准，从而提高机器人的操作精度和性能。

Halcon手眼标定

### Halcon 手眼标定教程与示例代码

#### 使用 `calibrate_hand_eye` 进行手眼标定

在 HALCON 中，手眼标定的主要目的是建立机器人基座坐标系和相机坐标系之间的变换关系。对于不同版本的HALCON，使用的函数有所不同，在较新的版本中推荐使用 `calibrate_hand_eye` 函数来完成这一过程[^1]。

// 定义存储位姿向量的元组列表用于保存每次拍摄时机械臂末端执行器的位置姿态以及对应的图像中标定点位置的姿态
create_tuple_array (NumPoses, 'empty', Poses_Robot_Base)
create_tuple_array (NumPoses, 'empty', Poses_Cam_World)

for Index := 0 to NumPoses-1 by 1
    // 获取当前机械臂末端执行器相对于基座坐标的位姿
    get_robot_pose(Pose_Robot_Base, Index)
    
    // 将获取到的位姿加入到之前创建好的数组当中去
    tuple.concat(Poses_Robot_Base, Pose_Robot_Base, Poses_Robot_Base_Out)
    Poses_Robot_Base = Poses_Robot_Base_Out
    
    // 读入对应序号下的模板图片并计算其中心点的世界坐标得到相机看到的目标物体相对世界坐标系的位置信息即为poses_cam_world中的元素之一
    read_image(Image, 'image_' + Index)
    find_calib_object_model_domain(ModelDomain, Image, CalibObjectID)
    determine_calib_object_pose(CalibObjectID, ModelDomain, Image, CamParam, Pose_Cam_World)
    
    // 同样地把这一次求得的结果也追加进去形成完整的数据集以便后续调用手眼标定算法处理
    tuple.concat(Poses_Cam_World, Pose_Cam_World, Poses_Cam_World_Out)
    Poses_Cam_World = Poses_Cam_World_Out
endfor

// 调用 calibrate_hand_eye 来获得最终的手眼矩阵 T_c_e （eye-on-hand模式下）
calibrate_hand_eye ('eye_on_hand', Poses_Robot_Base, Poses_Cam_World, [], CalibrationData, HandEyePose)

此段伪代码展示了如何通过多次移动机器人的末端执行器至不同的已知位置，并在同一时刻记录下此时由视觉系统观测所得目标物的空间位置信息；之后再利用这些成对的数据作为输入参数传递给 `calibrate_hand_eye()` 函数从而实现对手眼几何关系的有效估计[^2]。

#### 坐标转换的理解

当提到手眼标定时，不可避免会遇到各种各样的坐标系及其相互间的转换问题。例如，“眼在手上”的情况下，需要考虑的是摄像机相对于工具中心点(TCP)的关系；而在“眼在外”情形，则要关注整个传感器模块是如何被安装于外部固定结构上的。无论哪种情况，核心都是为了能够准确描述出任意一点在整个工作空间内的确切方位[^3]。