激光手眼标定c++代码

时间: 2023-06-06 07:01:43 浏览: 89
激光手眼标定是指在机器人与视觉系统之间加装激光测距仪,通过激光进行手眼标定,从而实现机器人定位的精确性和稳定性。 激光手眼标定的代码比较简单,分为以下几个步骤: 步骤1:安装激光测距仪 首先需要将激光测距仪安装到机器人上,并将其与计算机进行连接。 步骤2:获取激光数据 通过激光测距仪获取激光数据,并通过程序对激光点云进行处理和分析。 步骤3:获取机器人手爪位姿 获取机器人手爪在末端执行器坐标系下的位姿信息,并将其转换为世界坐标系下的位姿信息。 步骤4:手眼标定求解 根据激光数据和机器人位姿信息,通过手眼标定算法求解出机器人与视觉系统之间的变换矩阵,从而获得机器人定位的精确性和稳定性。 步骤5:标定结果保存 将计算出的变换矩阵保存下来,以备后续的机器人控制和定位使用。 总之,通过以上步骤的实现,就可以顺利完成激光手眼标定的过程。
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OpenCV手眼标定C++代码

以下是OpenCV手眼标定C++代码的介绍: 手眼标定是机器人视觉中的一个重要问题,它是指通过已知的机器人末端执行器和相机之间的变换关系,来求解机器人基座和相机之间的变换关系。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了很多图像处理和计算机视觉方面的函数和工具,其中也包括了手眼标定的相关函数。 在OpenCV中,手眼标定的函数主要包括solveHandEye和calibrateHandEye两个函数。其中,solveHandEye函数用于求解机器人基座和相机之间的变换关系,而calibrateHandEye函数则用于对机器人末端执行器和相机之间的变换关系进行标定。 下面是一个使用OpenCV进行手眼标定的C++代码示例: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 读取相机和机器人末端执行器的位姿数据 Mat R_cam, t_cam, R_robot, t_robot; // ... // 构造相机和机器人末端执行器的位姿矩阵 Mat T_cam = Mat::eye(4, 4, CV_64F); R_cam.copyTo(T_cam(Rect(0, 0, 3, 3))); t_cam.copyTo(T_cam(Rect(3, 0, 1, 3))); Mat T_robot = Mat::eye(4, 4, CV_64F); R_robot.copyTo(T_robot(Rect(0, 0, 3, 3))); t_robot.copyTo(T_robot(Rect(3, 0, 1, 3))); // 构造相机和机器人末端执行器的位姿矩阵序列 vector<Mat> T_cam_vec, T_robot_vec; // ... // 调用solveHandEye函数求解机器人基座和相机之间的变换关系 Mat H; solveHandEye(T_cam_vec, T_robot_vec, H); // 输出机器人基座和相机之间的变换关系 cout << "Hand-eye matrix: " << endl << H << endl; return 0; } ```

全自动手眼标定c++代码

下面是一个简单的全自动手眼标定的C++代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { // 读取标定板图像 vector<String> filenames; glob("calibration_images/*.jpg", filenames); vector<vector<Point2f>> image_points; Size chessboard_size(9, 6); vector<Point3f> object_points; for (size_t i = 0; i < filenames.size(); ++i) { Mat img = imread(filenames[i]); Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); vector<Point2f> corners; bool found = findChessboardCorners(gray, chessboard_size, corners, CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE); if (found) { image_points.push_back(corners); object_points.push_back(Point3f(i / chessboard_size.width, i % chessboard_size.width, 0)); drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, found); imshow("img", img); waitKey(500); } } destroyAllWindows(); // 相机标定 Mat camera_matrix, dist_coeffs; vector<Mat> rvecs, tvecs; calibrateCamera(object_points, image_points, Size(640, 480), camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs); // 手眼标定 Mat H; int n = rvecs.size(); for (int i = 0; i < n; ++i) { Mat R; Rodrigues(rvecs[i], R); Mat rvec, tvec; rvec = R.t(); tvec = -R.t() * tvecs[i]; hconcat(rvec, tvec, H); } Mat A, B; A = Mat::zeros(3 * n, 3, CV_64FC1); B = Mat::zeros(3 * n, 1, CV_64FC1); for (int i = 0; i < n; ++i) { Mat H_i = H.rowRange(3 * i, 3 * i + 3); Mat A_i = A.rowRange(3 * i, 3 * i + 3); Mat B_i = B.rowRange(3 * i, 3 * i + 3); A_i = H_i.colRange(0, 3); B_i = -H_i.col(3); } Mat X; solve(A, B, X); // 输出结果 Mat T = X.rowRange(0, 3); Mat R = X.rowRange(3, 6); cout << "T = " << T << endl; cout << "R = " << R << endl; return 0; } ``` 这段代码首先读取标定板图像,然后使用 `findChessboardCorners` 函数提取图像中的角点,将角点坐标和标定板上的物理坐标对应起来,最后使用 `calibrateCamera` 函数计算相机的内部参数矩阵和畸变系数。接着,使用 `Rodrigues` 函数将旋转向量转换为旋转矩阵,并使用 `hconcat` 函数将旋转矩阵和平移向量拼接成 $3\times4$ 的变换矩阵。然后,将变换矩阵按行排列成 $3n\times3$ 的矩阵 $A$,将平移向量按行排列成 $3n\times1$ 的矩阵 $B$,并使用 `solve` 函数求解 $AX=B$ 得到手眼标定结果。最后,输出平移向量和旋转矩阵。

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