coppeliasim相机手眼标定

### CoppeliaSim 中相机手眼标定的方法

在CoppeliaSim环境中实现相机的手眼标定涉及多个方面，包括环境搭建、数据采集以及算法应用。具体来说：

#### 一、准备工作
1. **安装必要的软件包**
需要导入一系列支持库来辅助开发工作，比如`numpy`, `opencv-python`等[^1]。

2. **配置仿真场景**
构建合适的虚拟实验平台，在此过程中需注意设置合理的光照条件和物体摆放位置以便于后续图像处理操作。

#### 二、数据收集流程
通过编写脚本自动控制机械臂移动到不同姿态并拍摄相应视角下的图片序列作为训练样本集的一部分；同时记录下每次变换后的末端执行器坐标系相对于基座的位置关系矩阵T_{ee}^{base}(i)，其中i表示第几次采样动作。

#### 三、实施手眼标定
利用OpenCV提供的函数接口完成最终的参数估计任务。对于内参已知的情况可以直接调用`cv::fisheye::calibrateHandEye()`来进行计算得到外参转换矩阵R,t，从而建立起摄像头与机器人之间的几何联系模型[^2]。

import numpy as np
import cv2.aruco as aruco
from scipy.spatial.transform import Rotation as R


def calibrate_hand_eye(R_gripper2base, t_gripper2base, R_target2cam, t_target2cam):
    """
    Calculate the hand-eye calibration using Tsai-Lenz method.
    
    Args:
        R_gripper2base (list): List of rotation matrices from gripper to base frame.
        t_gripper2base (list): List of translation vectors from gripper to base frame.
        R_target2cam (list): List of rotation matrices from target pattern to camera frame.
        t_target2cam (list): List of translation vectors from target pattern to camera frame.

    Returns:
        tuple: A pair containing the rotation matrix and translation vector that transforms points 
              expressed in the end-effector coordinate system into the camera's one.
    """

    success, rvec, tvec = cv.calibrateHandEye(
        R_gripper2base=R_gripper2base,
        t_gripper2base=t_gripper2base,
        R_target2cam=R_target2cam,
        t_target2cam=t_target2cam)

    rot = R.from_rotvec(rvec).as_matrix()

    return rot, tvec