写一个python程序，用手眼平移向量和手眼旋转矩阵将坐标p(x1,y1,z1,rx1,ry1rz1)转换成机器人位置坐标P(x2,y2,z2,rx2,ry2,rz2)

假设你已经有手眼平移向量和手眼旋转矩阵，可以使用以下代码将坐标p转换成机器人位置坐标P。

import numpy as np

# 定义手眼平移向量
T_eye2base = np.array([x_eye2base, y_eye2base, z_eye2base])

# 定义手眼旋转矩阵
R_eye2base = np.array([[r11_eye2base, r12_eye2base, r13_eye2base],
                       [r21_eye2base, r22_eye2base, r23_eye2base],
                       [r31_eye2base, r32_eye2base, r33_eye2base]])

# 定义坐标p
p = np.array([x1, y1, z1, rx1, ry1, rz1])

# 将旋转矩阵转换成欧拉角
euler_angles = np.array([np.arctan2(R_eye2base[2,1], R_eye2base[2,2]),
                         np.arctan2(-R_eye2base[2,0], np.sqrt(R_eye2base[2,1]**2 + R_eye2base[2,2]**2)),
                         np.arctan2(R_eye2base[1,0], R_eye2base[0,0])])

# 计算旋转矩阵的逆矩阵
R_inv = np.linalg.inv(R_eye2base)

# 将坐标p转换成机器人位置坐标P
P_xyz = np.dot(R_inv, p[:3]) + T_eye2base
P_rpy = np.dot(R_inv, np.radians(p[3:])) + euler_angles

# 输出机器人位置坐标P
x2, y2, z2 = P_xyz
rx2, ry2, rz2 = np.degrees(P_rpy)
print(f"P({x2}, {y2}, {z2}, {rx2}, {ry2}, {rz2})")

上述代码中，我们首先定义了手眼平移向量和手眼旋转矩阵。然后定义了坐标p，其中前三个元素表示坐标，后三个元素表示欧拉角。接着将旋转矩阵转换成欧拉角，并计算旋转矩阵的逆矩阵。最后使用逆矩阵将坐标p转换成机器人位置坐标P。最后输出机器人位置坐标P。