眼在手上的手眼标定代码
时间: 2023-07-03 11:30:24 浏览: 62
眼在手上的手眼标定是指通过计算机视觉技术将机器人手臂上的相机与其末端执行器的位置关系进行标定,从而实现机器人在执行操作时的精确定位。
以下是一个基于OpenCV实现的手眼标定代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入相机和机械臂末端执行器的位姿数据
camera_poses = ...
end_effector_poses = ...
# 定义相机内参矩阵
camera_matrix = np.array([...])
# 计算相机外参矩阵
_, rvec, tvec = cv2.solvePnP(end_effector_poses, camera_poses, camera_matrix, None)
# 将旋转向量转换为旋转矩阵
rot_matrix = cv2.Rodrigues(rvec)[0]
# 计算相机位置
camera_position = -np.matrix(rot_matrix).T * np.matrix(tvec)
# 输出相机外参矩阵
print("Rotation matrix:")
print(rot_matrix)
print("Translation vector:")
print(tvec)
print("Camera position:")
print(camera_position)
```
需要注意的是,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。
相关问题
手眼标定眼在手上python
手眼标定是一种机器人视觉引导控制的技术,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。在手眼标定中,相机和机械臂的位置都是已知的,因此可以通过采集相机和机械臂在不同位置下的图像来计算出相机和机械臂之间的变换矩阵。
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:
```python
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。另外,在手眼标定时,需要确保相机和机械臂之间的坐标系定义一致,否则会影响标定的精度。
编写眼在手外的手眼标定代码并解释
眼在手外的手眼标定是指将机器人手臂上的相机与机器人手臂的坐标系进行标定,以便机器人能够精确地控制手臂位置并进行视觉任务。以下是手眼标定的代码示例:
```python
import numpy as np
import cv2
# 机器人手臂末端执行器的位置和朝向
hand_eye_pos = np.array([0.5, 0.2, 0.7])
hand_eye_ori = np.array([0.3, 0.7, -0.6, 0.2])
# 相机的内参矩阵和畸变系数
camera_matrix = np.array([[800, 0, 640], [0, 800, 480], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([0.1, 0.2, -0.1, 0.05, 0.0])
# 生成机器人手臂姿态序列和相机位姿序列
num_poses = 10
hand_poses = np.random.rand(num_poses, 3)
hand_oris = np.random.rand(num_poses, 4)
cam_poses = np.random.rand(num_poses, 3)
cam_oris = np.random.rand(num_poses, 4)
# 计算手眼变换矩阵
hand_eye_mat = np.zeros((4, 4))
for i in range(num_poses):
hand_pose_mat = np.zeros((4, 4))
hand_pose_mat[:3, :3] = cv2.Rodrigues(hand_oris[i])[0]
hand_pose_mat[:3, 3] = hand_poses[i]
hand_pose_mat[3, 3] = 1.0
cam_pose_mat = np.zeros((4, 4))
cam_pose_mat[:3, :3] = cv2.Rodrigues(cam_oris[i])[0]
cam_pose_mat[:3, 3] = cam_poses[i]
cam_pose_mat[3, 3] = 1.0
hand_eye_mat += np.linalg.inv(hand_pose_mat) @ cam_pose_mat @ np.linalg.inv(np.array([
[hand_eye_ori[3], -hand_eye_ori[0], -hand_eye_ori[1], -hand_eye_ori[2]],
[ hand_eye_ori[0], hand_eye_ori[3], -hand_eye_ori[2], hand_eye_ori[1]],
[ hand_eye_ori[1], hand_eye_ori[2], hand_eye_ori[3], -hand_eye_ori[0]],
[ hand_eye_ori[2], -hand_eye_ori[1], hand_eye_ori[0], hand_eye_ori[3]]
])) @ np.array([
[0, -hand_eye_pos[2], hand_eye_pos[1], hand_eye_pos[0]],
[hand_eye_pos[2], 0, -hand_eye_pos[0], hand_eye_pos[1]],
[-hand_eye_pos[1], hand_eye_pos[0], 0, hand_eye_pos[2]],
[0, 0, 0, 0]
])
hand_eye_mat /= num_poses
# 输出手眼变换矩阵
print(hand_eye_mat)
```
这段代码首先定义了机器人手臂上相机的位置和朝向,以及相机的内参矩阵和畸变系数。然后生成了机器人手臂和相机的姿态序列,并通过随机生成的姿态序列计算了手眼变换矩阵。在计算手眼变换矩阵时,代码首先将手臂末端执行器和相机的姿态矩阵相乘,然后通过逆矩阵将相机位姿转换到机器人手臂坐标系下,最终将所有计算得到的手眼变换矩阵取平均值得到最终的手眼变换矩阵。
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