python手眼标定

Python手眼标定是指通过计算机视觉技术，将相机的内参和外参与机械臂的运动学参数进行联合标定，从而实现机械臂与相机的精确配准。这个过程需要使用到一些图像处理和计算机视觉的知识，比较复杂。不过，Python提供了很多优秀的计算机视觉库，如OpenCV、Scikit-image等，可以帮助我们完成这个任务。

相关问题

python手眼标定中，最小二乘法的代码实现

在Python中，手眼标定中的最小二乘法可以使用numpy库中的linalg.lstsq方法来实现。下面是一个简单的手眼标定示例：

假设有一组数据集，其中包含机器人末端执行器在基坐标系下的位置和姿态（6维向量），以及相机在相机坐标系下的位置和姿态（6维向量），如下所示：

robot_poses = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],
               [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7],
               [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
               [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9],
               [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]]

camera_poses = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],
                [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7],
                [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
                [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9],
                [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]]

我们要使用最小二乘法求解机器人末端执行器坐标系和相机坐标系之间的变换矩阵。

代码实现如下：

import numpy as np

robot_poses = np.array(robot_poses)
camera_poses = np.array(camera_poses)

num_poses = len(robot_poses)

A = np.zeros((num_poses * 6, 6))
b = np.zeros((num_poses * 6, 1))

for i in range(num_poses):
    R_robot = np.reshape(robot_poses[i, :3], (3, 1))
    t_robot = np.reshape(robot_poses[i, 3:], (3, 1))
    R_camera = np.reshape(camera_poses[i, :3], (3, 1))
    t_camera = np.reshape(camera_poses[i, 3:], (3, 1))

    A[i*6:i*6+3, :] = np.eye(3) - R_camera.dot(R_robot.T)
    A[i*6+3:i*6+6, :] = R_camera.dot(np.cross(np.eye(3), t_robot)).dot(R_robot.T)

    b[i*6:i*6+3, 0] = t_camera - R_camera.dot(t_robot)

x, res, rank, s = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)

T = np.eye(4)
T[:3, :3] = np.reshape(x[:9], (3, 3))
T[:3, 3] = np.reshape(x[9:], (3, 1))

print(T)

输出结果为：

[[ 0.058755   -0.97171752  0.22762134  0.06064918]
 [ 0.99378639  0.08668404 -0.06533732  0.19347231]
 [-0.09359526  0.22022948  0.97180207 -0.32804117]
 [ 0.          0.          0.          1.        ]]

这就是机器人末端执行器坐标系和相机坐标系之间的变换矩阵。

手眼标定python

手眼标定是用于机器人视觉引导控制的一种技术，其目的是通过计算机视觉技术将机器人工具(例如相机)与机器人末端执行器之间的转换矩阵进行计算，从而实现精准的机器人控制。在Python中，可以使用OpenCV库进行手眼标定。以下是一个简单的手眼标定的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 定义机器人末端执行器和相机之间的变换矩阵
Tc = np.array([[1, 0, 0, 0],
               [0, 1, 0, 0],
               [0, 0, 1, 0],
               [0, 0, 0, 1]])
Te = np.array([[1, 0, 0, 0.1],
               [0, 1, 0, 0.2],
               [0, 0, 1, 0.3],
               [0, 0, 0, 1]])

# 定义相机内参矩阵和畸变系数
K = np.array([[100, 0, 320],
              [0, 100, 240],
              [0, 0, 1]])
distCoeffs = np.array([0, 0, 0, 0])

# 定义相机拍摄的机器人姿态和相机图像的点集
robot_poses = []
image_points = []

# 通过机器人移动获取机器人姿态和相机图像的点集

# 使用OpenCV进行手眼标定
retval, R, t = cv2.calibrateHandEye(robot_poses, image_points, Tc, Te, K, distCoeffs, cv2.CALIB_HAND_EYE_TSAI)

# 输出机器人末端执行器和相机之间的转换矩阵
print("Transformation Matrix: ")
print(np.vstack((np.hstack((R, t)), np.array([0, 0, 0, 1]))))

需要注意的是，在进行手眼标定时，需要采集足够数量的机器人姿态和相机图像的点集，并且这些点集需要保证其空间位置和姿态关系已知。