【CN110103217A】工业机器人手眼标定方法【专利】

手眼标定操作方法手眼标定是指通过计算机视觉技术，将机器手臂与视觉传感器之间的相对位置和姿态关系进行确定的过程。

手眼标定是机器人视觉导航和操作中的重要环节，对于实现精确的机器人姿态控制和操作准确性至关重要。

下面将详细介绍手眼标定的操作方法。

1. 实验环境准备首先，需要准备一个标定场景。

场景中需要有一个待移动物体（可以是一个标定棋盘格等），一个机器人手臂，以及至少一个视觉传感器。

此外，还需要安装一套机器人视觉导航软件和相应的标定工具。

2. 视觉传感器标定一般来说，先进行视觉传感器的相机标定。

相机标定是确定相机内外参数的过程，主要包括相机镜头的焦距、畸变参数、相机光心等。

可以使用棋盘格标定法或多角度标定法等进行视觉传感器的标定。

3. 机器人手臂标定然后，进行机器人手臂的标定。

手眼标定是将机器人末端执行器与视觉传感器之间的相对位置和姿态关系进行确定的过程。

可以使用机器人自带的标定工具进行标定，或者借助外部标定工具。

标定要求手臂末端执行器对准标定物体，通过运动学逆解算法计算手臂的关节角度和末端执行器的位姿。

4. 标定数据采集在进行手眼标定之前，需要采集一系列机器人手臂末端执行器和视觉传感器之间的位姿数据。

这些数据可以通过机器人手臂的关节角度和末端执行器的位姿进行测量，或者使用外部的测量设备进行数据采集。

采集的数据应该包括机器人手臂末端执行器的姿态和视觉传感器的位姿。

5. 标定方法选择根据实际情况选择合适的手眼标定方法。

常用的手眼标定方法包括点对点法、体素法、直接解法、最小二乘法等。

不同的方法适用于不同的标定场景和数据集。

在选择方法时，应考虑标定精度、计算复杂度和数据适应性等因素。

6. 标定参数计算通过所选择的标定方法，计算机器人手臂和视觉传感器之间的相对位置和姿态关系。

这些参数可以用于机器人导航和操作中的姿态控制和精度校准。

7. 标定结果评估使用标定结果进行相关精度评估。

可以通过将机器人手臂移动到不同位置，与标定棋盘格或其他标定物体进行匹配，检查机器人手臂的姿态控制和操作精度是否达到要求。

手眼标定方法
手眼标定是一种机器人控制技术，通过确定机械臂末端执行器的位置与相机视野之间的转换矩阵，匹配机器人运动和视觉信息。

这种标定方法在各种机器人应用中都非常常见，如机器人装配、质量检查和路径规划等。

手眼标定方法涉及机器人手臂和相机之间的几何关系。

它需要测量机器人末端执行器在特定位置走到相机视野的方式。

最常用的方法是将相机放在对准装有补偿圆柱体的标定架的位置上。

通过缩放标定架和坐标系之间的位置完成机器人与相机之间的关系的录入。

手眼标定的目标是获得机器人基坐标系（即机器人末端执行器的坐标系）与相机坐标系之间的转换矩阵。

手眼标定方法有许多实现，例如基于自动化算法和基于手动标定的方法。

在基于自动化算法的标定方法中，机器人手臂可以在自由空间中执行多个机器人姿态和相机影像，而自动化算法将执行所有必要的转换和图像处理，以推断两个参考帧之间的变换。

必要时，算法将放大探测误差并纠正最终结果。

与基于自动化算法的方法不同，基于手动标定的方法通常要求操作员在特定的检测环境中制定一系列指令，以执行机器人和相机的各种姿
态和运动。

在操作员完成该序列后，系统需要测量所有数据点，从而将两个相对位置之间的3D几何附加到标定程序中。

手眼标定方法需要一些专业的知识，因此在实际应用中，许多人使用商业软件工具进行标定，以便快速而准确地获得标定结果。

总之，手眼标定方法是一种非常常用的机器人控制技术，计算机视觉的发展有助于该技术的不断完善。

在未来，手眼标定方法将越来越重要，因为机器人技术的发展需要更精确和高效的控制方法来高效地把握机器人的动作特性。

工业机器人视觉系统的标定方法在现代工业自动化领域中，工业机器人扮演着至关重要的角色。

这些机器人能够执行一系列复杂的任务，从简单的装配工作到高度精密的制造流程。

而机器人视觉系统，作为工业机器人的“眼睛”，则赋予了机器人感知和理解周围环境的能力。

为了确保机器人视觉系统的准确性和可靠性，必须对其进行精确的标定。

本文将详细探讨工业机器人视觉系统的标定方法，包括其重要性、常见方法以及未来的发展趋势。

一、工业机器人视觉系统标定的重要性工业机器人视觉系统的标定是一个涉及多个步骤的复杂过程，其目标是通过一系列算法和技术手段，确定摄像机内外部参数，以及摄像机与机器人坐标系之间的相对位置关系。

这些参数包括摄像机的焦距、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等。

只有经过准确的标定，机器人视觉系统才能精确地识别和定位目标物体，从而实现高效的自动化生产。

标定过程对于提高机器人视觉系统的性能至关重要。

一方面，准确的标定可以显著提高视觉系统的定位精度和稳定性，从而降低生产过程中的误差率。

另一方面，标定过程还有助于优化机器人的运动轨迹和路径规划，提高生产效率。

因此，掌握有效的标定方法对于实现工业自动化生产具有重要意义。

二、工业机器人视觉系统标定的常见方法1. 传统标定方法传统标定方法主要依赖于特定的标定参照物，如标定板、标定块等。

这些参照物具有已知且精确的几何特征，可用于估计摄像机的内外部参数。

传统标定方法的优点在于标定精度高、稳定性好，适用于对精度要求较高的场合。

然而，这种方法也存在一些局限性，如标定过程繁琐、需要专业操作人员以及对标定参照物的依赖性较强等。

2. 自标定方法自标定方法是一种不需要特定标定参照物的标定方法。

它利用摄像机在运动过程中拍摄到的多幅图像之间的对应关系，通过求解一系列方程组来估计摄像机的内外部参数。

自标定方法的优点在于灵活性高、适用范围广，可以应用于各种复杂的场景中。

然而，由于自标定方法依赖于图像之间的对应关系，因此其标定精度相对较低，且容易受到噪声和光照变化等因素的影响。

机器人手眼标定原理近年来，随着机器人技术的迅猛发展，机器人手眼标定成为了机器人视觉领域中重要的研究方向之一。

机器人手眼标定是指通过对机器人的手和眼进行标定，使其能够准确地感知和操作环境中的物体。

本文将介绍机器人手眼标定的原理及其在机器人领域中的应用。

机器人手眼标定的核心思想是通过对机器人手和眼的相对位置和姿态进行准确测量和计算，从而实现机器人的精确感知和操作。

具体来说，机器人手眼标定包括两个关键步骤：手眼标定和手眼校准。

手眼标定是指确定机器人手和眼之间的相对位置和姿态关系。

在标定过程中，通常需要使用特殊的标定板或标定物体，并通过摄像头或其他传感器获取标定物体在机器人坐标系下的位置和姿态信息。

通过对多组不同位置和姿态下的标定物体进行测量和计算，可以得到机器人手和眼之间的相对关系。

这样，机器人就能够根据眼部感知到的环境信息和手部的位置和姿态信息，进行精确的操作和感知。

手眼校准是指根据手眼标定结果，对机器人进行校准和调整，以保证机器人的感知和操作的准确性。

校准过程中，通常需要对机器人的关节参数和传感器参数进行调整和校准，以消除系统误差和偏差。

通过手眼校准，机器人能够更加准确地感知和操作环境中的物体，提高工作效率和精确度。

机器人手眼标定在机器人领域中有着广泛的应用。

首先，机器人手眼标定可以用于机器人的自主导航和定位。

通过对机器人手和眼的标定，可以实现机器人对周围环境的感知和定位，从而实现自主导航和路径规划。

其次，机器人手眼标定可以用于机器人的精确操作和装配。

通过对机器人手和眼的标定，可以实现机器人对物体的精确抓取和装配，提高生产效率和质量。

此外，机器人手眼标定还可以应用于机器人的视觉检测和识别。

通过对机器人手和眼的标定，可以实现机器人对物体的准确检测和识别，从而实现自动化的视觉检测和识别任务。

机器人手眼标定是机器人视觉领域中重要的研究方向之一。

通过对机器人手和眼的准确测量和计算，可以实现机器人的精确感知和操作。

机器人手眼系统的标定方法分析与比较摘要：机器人手眼系统的准确标定对于机器人精准操作至关重要。

本文将分析和比较目前常用的机器人手眼系统标定方法，包括基于外部跟踪技术的标定方法、基于视觉特征的标定方法、基于运动约束的标定方法和基于自标定的方法。

通过比较各种方法的优缺点，旨在为机器人手眼系统的标定提供参考。

1. 引言机器人手眼系统即机器人手部和眼部的结合，是实现机器人精准操作的关键。

机器人手眼系统的精确标定对于提高机器人的操作精度至关重要。

标定系统包括标定板、相机、机器人手部和机器人控制系统等多个部分。

因此，针对机器人手眼系统的准确标定方法是一个极其重要且复杂的问题。

2. 基于外部跟踪技术的标定方法基于外部跟踪技术的标定方法使用外部传感器（如激光测距仪或相机）来追踪机器人手部和相机的运动轨迹，并通过计算来确定二者之间的相对关系。

这种方法的优势在于实时性好，定位准确。

然而，它需要额外的外部传感器并且对空间环境要求较高。

3. 基于视觉特征的标定方法基于视觉特征的标定方法是通过找到机器人手部和相机图像中的特征点，并计算它们在空间中的对应关系来进行标定。

这种方法不需要额外的外部传感器，只需利用相机获取图像信息。

优点是简单、灵活，但存在视觉特征提取困难、特征匹配误差的挑战。

4. 基于运动约束的标定方法基于运动约束的标定方法是通过分析机器人手部和相机在运动过程中的约束关系来进行标定。

这种方法充分利用了机器人手部和相机之间的物理关系，减少了外部传感器的需求。

然而，该方法对系统的运动模型要求较高，且计算过程较为复杂。

5. 基于自标定的方法基于自标定的方法是通过让机器人手部和相机自行完成一系列视觉和运动操作，从而实现标定过程。

该方法不需要任何外部帮助，可自适应不同的场景，具有较好的鲁棒性。

但准确性较低，并且需要较长时间的训练。

6. 方法比较与总结通过比较以上四种常用的机器人手眼系统的标定方法，我们可以看出每种方法都有其独特的优缺点。

手眼标定法手眼标定法是一种常见的机器视觉技术，用于将相机坐标系和世界坐标系进行映射，从而实现对物体的精确定位和跟踪。

本文将从手眼标定法的定义、应用场景、实现步骤和注意事项等方面进行介绍。

手眼标定法是指通过对机器人末端执行器（手）和相机视觉系统（眼）之间的相对运动进行观测和测量，确定机器人坐标系和相机坐标系之间的转换关系的一种方法。

通过手眼标定，可以实现机器人和相机之间的精确匹配，从而提高机器人视觉的精度和鲁棒性。

二、手眼标定法的应用场景手眼标定法广泛应用于工业机器人、无人机、自动驾驶等领域。

在工业机器人领域，手眼标定可以实现对工件的精确定位和拾取；在无人机领域，手眼标定可以实现对目标的跟踪和定位；在自动驾驶领域，手眼标定可以实现对行驶路线的规划和跟踪。

三、手眼标定法的实现步骤手眼标定法的实现步骤主要分为以下几个步骤：1. 收集数据：通过机器人和相机的运动，采集多组数据，包括机器人末端执行器和相机的位姿信息，以及机器人和相机的运动轨迹。

2. 计算相机位姿：基于相机标定的结果，计算相机的位姿信息，包括相机的旋转矩阵和平移向量。

3. 计算机器人位姿：基于机器人的编码器数据，计算机器人的位姿信息，包括机器人的旋转矩阵和平移向量。

4. 计算手眼变换：通过对机器人末端执行器和相机之间的相对运动进行观测和测量，计算机器人坐标系和相机坐标系之间的转换关系，即手眼变换矩阵。

5. 验证标定结果：通过对标定结果进行验证，判断标定的精度和可靠性，如果结果不满足要求，可以重新采集数据并重复以上步骤。

四、手眼标定法的注意事项在进行手眼标定时，需要注意以下几个问题：1. 数据采集的质量：数据采集的质量直接影响手眼标定的精度和可靠性，需要保证数据的准确性和充分性。

2. 坐标系的一致性：在进行机器人和相机的位姿计算时，需要保证坐标系的一致性，即机器人和相机采用相同的坐标系。

3. 标定算法的选择：不同的手眼标定算法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况选择合适的算法。

机器人手眼标定原理
机器人手眼标定是指通过对机器人手部末端工具和视觉系统进行标定，实现机器人在空间中准确、快速地定位和抓取目标物体。

机器人手眼标定的原理主要包括以下几个方面：
1. 机器人手部末端工具标定原理：机器人手部末端工具标定是指测量机器人手部末端工具到机器人坐标系的转换矩阵。

这个转换矩阵包括了末端工具的位置和方向信息，可以通过使用测量仪器对机器人末端工具的位置和姿态进行测量得到。

2. 视觉系统标定原理：视觉系统标定是指测量视觉系统相机到机器人坐标系的转换矩阵。

这个转换矩阵包括了相机的位置和方向信息，可以通过使用标定板或者其他标定方法对视觉系统进行标定得到。

3. 手眼标定原理：手眼标定是指测量机器人手部末端工具与视觉系统相机之间的转换矩阵。

这个转换矩阵包括了机器人手部末端工具到相机的位置和姿态信息，可以通过使用特定的手眼标定算法得到。

机器人手眼标定的目的是为了实现机器人在工作过程中的精确定位和抓取，从而提高机器人的工作效率和精度。

通过手眼标定，可以使机器人手部末端工具和视觉系统之间建立起正确的相对位置和姿态关系，使机器人能够精准地抓取和定位目标物体，提高机器人的工作效率和灵活性。

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