机器人 手眼标定 tcp
时间: 2023-10-22 20:01:28 浏览: 132
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
Delta机器人手眼标定
Delta机器人手眼标定的步骤如下:
1. 准备标定板,标定板上需要有已知的特征点,可以使用棋盘格或者圆点阵列等。
2. 将标定板固定在工作区域内,保证标定板不会移动。
3. 将机器人末端执行器移动到不同的位置,记录每个位置下机器人末端执行器的位姿和相机拍摄到的特征点坐标。
4. 根据记录的数据进行手眼标定计算,得到机器人末端执行器和相机之间的变换矩阵。
以下是C#代码实现:
```csharp
// 定义特征点坐标数组
double[,] objectPoints = new double[54, 3];
double[,] imagePoints = new double[54, 2];
// 填充特征点坐标数组
for (int i = 0; i < 6; i++)
{
for (int j = 0; j < 9; j++)
{
objectPoints[i * 9 + j, 0] = i * 10;
objectPoints[i * 9 + j, 1] = j * 10;
objectPoints[i * 9 + j, 2] = 0;
}
}
// 获取相机拍摄到的特征点坐标
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg");
Mat gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
MatOfPoint2f corners = new MatOfPoint2f();
bool found = Cv2.FindChessboardCorners(gray, new Size(9, 6), corners);
// 填充特征点坐标数组
for (int i = 0; i < corners.Rows; i++)
{
imagePoints[i, 0] = corners.At<Point2f>(i).X;
imagePoints[i, 1] = corners.At<Point2f>(i).Y;
}
// 进行手眼标定计算
Mat rvec = new Mat();
Mat tvec = new Mat();
Cv2.SolvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec);
Mat rotationMatrix = new Mat();
Cv2.Rodrigues(rvec, rotationMatrix);
Mat transformationMatrix = new Mat(4, 4, MatType.CV_64FC1);
transformationMatrix.Set<double>(0, 0, rotationMatrix.At<double>(0, 0));
transformationMatrix.Set<double>(0, 1, rotationMatrix.At<double>(0, 1));
transformationMatrix.Set<double>(0, 2, rotationMatrix.At<double>(0, 2));
transformationMatrix.Set<double>(1, 0, rotationMatrix.At<double>(1, 0));
transformationMatrix.Set<double>(1, 1, rotationMatrix.At<double>(1, 1));
transformationMatrix.Set<double>(1, 2, rotationMatrix.At<double>(1, 2));
transformationMatrix.Set<double>(2, 0, rotationMatrix.At<double>(2, 0));
transformationMatrix.Set<double>(2, 1, rotationMatrix.At<double>(2, 1));
transformationMatrix.Set<double>(2, 2, rotationMatrix.At<double>(2, 2));
transformationMatrix.Set<double>(0, 3, tvec.At<double>(0));
transformationMatrix.Set<double>(1, 3, tvec.At<double>(1));
transformationMatrix.Set<double>(2, 3, tvec.At<double>(2));
transformationMatrix.Set<double>(3, 3, 1);
```
四自由度scara机器人手眼标定
手眼标定是指确定机器人手臂坐标系和视觉传感器坐标系之间的变换关系,使得机器人能够准确地感知和执行任务。而四自由度scara机器人的手眼标定则是围绕着该型号机器人的四个关节自由度展开的。
首先,需要准备一个标定板,该标定板上有一些已知几何特征的标记点,如圆圈或十字等。然后,将标定板放置在机器人的工作空间内,并确保视觉传感器可以完整地看到标定板。
接下来,利用机器人手臂控制器的功能,将机器人的末端执行器定位在标定板上的一个标记点上,并记录下机器人末端执行器的位姿。
然后,需要获取视觉传感器对标定板的视觉数据。通过视觉传感器获取到标定板上标记点的图像,并提取其物理坐标。
接下来,将机器人末端执行器的位姿和视觉传感器的图像数据进行匹配和解算,从而得到机器人手臂坐标系和视觉传感器坐标系之间的坐标变换关系。
最后,通过对至少三个标记点的匹配和解算,可以用已知的数学方法计算出机器人手臂坐标系和视觉传感器坐标系之间的转换矩阵,即手眼标定的结果。
需要注意的是,手眼标定的准确性和可靠性取决于标定板的质量、标记点的数量和配置、机器人的精度等因素。因此,在进行手眼标定时,应尽可能采取合适的标定板和合理的标定参数,以确保标定结果的准确性。
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