机械臂进行手眼标定（眼在手上）python代码

手眼标定是指通过机器人手臂和相机的运动，求解机械手和相机之间的相对位置和姿态关系。这里提供一份Python代码，用于手眼标定（眼在手上）。

import numpy as np
import cv2

# 机械臂的位姿矩阵列表
robot_poses = [np.random.rand(4, 4) for _ in range(10)]

# 相机的位姿矩阵列表
camera_poses = [np.random.rand(4, 4) for _ in range(10)]

# 构造手眼标定矩阵
A = np.zeros((3 * len(robot_poses), 3))
B = np.zeros((3 * len(robot_poses), 1))
for i in range(len(robot_poses)):
    A[3 * i:3 * i + 3, :] = np.dot(camera_poses[i][:3, :3], np.eye(3) - robot_poses[i][:3, :3])
    B[3 * i:3 * i + 3, 0] = np.dot(camera_poses[i][:3, 3] - robot_poses[i][:3, 3], camera_poses[i][:3, :3])

# 求解手眼标定矩阵
X = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(A.T, A)), np.dot(A.T, B))

# 打印结果
print(X)

其中，`robot_poses`和`camera_poses`分别表示机械臂和相机的位姿矩阵列表。在实际应用中，这些位姿矩阵可以通过对机械臂和相机进行标定获得。`A`和`B`是手眼标定矩阵的形式化表示，其中`A`的大小为`(3*len(robot_poses), 3)`，`B`的大小为`(3*len(robot_poses), 1)`。最后通过求解矩阵`X`来得到手眼标定矩阵。