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一种2D无标定板机器人视觉定位方法及应用摘要：通过阐述相机坐标系与机器人坐标系之间的变换关系，利用特征定位与模板匹配算法，搭建标定与定位流程，设计并实现了一套无需标定版的2D视觉定位抓取方案。
实验结果表明，视觉定位的单边误差均值为0.236mm，机器人实际抓取误差均值0.32mm，实现工业机器人抓取。
相比于需要标定板的传统视觉定位方法，该视觉定位系统标定无需高精度标定板，只需要特征明显的定位区域，满足生产要求。
关键词：模板匹配；特征定位；工业机器人；自动化；标定；视觉定位；工业相机A 2D non-calibration plate robot visual positioning method and applicationThe first author1(School of Mechanical & Electrical Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430200, China )Abstract: By elaborating the transformation relationship between camera coordinate system and robot coordinate system, the calibration and positioning process was built. A 2D visual positioning and grasping scheme without calibration was designed and realized. The experimental results show that the average unilateral error of visual positioning is 0.236mm, and the average grasping error of robot is0.32mm, realizing industrial robot grasping. Compared with the traditional visual positioning method that requires calibration plate, the vision positioning system calibration does not need high-precisioncalibration plate but only needs the positioning area with obvious characteristics, which fully meets the requirements of the enterprise automatic production line.Keywords:Template matching;Feature location;Industrial robot;Industrial camera; Automation;Calibration;Visual positioning0 引言机器视觉定位是一门涵盖图像处理、人工智能、计算机科学的交叉学科，在智能制造领域应用广泛[1,2,3]。
相机手眼标定
对于机器人和相机来说，标定是指确定相机和机器人之间的坐标转换关系。
相机知道的是像素坐标，而机器人知道的是空间坐标系，所以手眼标定就是像素坐标系和空间机器人坐标系的坐标转换关系。
在实际应用中，相机检测到目标物体在图像中的像素位置后，通过标定好的坐标转换矩阵，将相机的像素坐标变换到机器人的空间坐标系中，然后根据机器人坐标系计算出各个轴的电机如何运动，从而控制机器人到达指定位置，实现下步的动作。
相机的安装方式一般有两种：Eye In Hand（指相机安装在机械臂上）和Eye To Hand（相机安装在一个固定不动的位置）。
常用的标定方法包括：九点标定。
对于Eye In Hand的安装方式，需要标定板固定不动，机器人末端变换姿态分别移动到这九个点的位置。
这样就得到九个点在机器人空间坐标系中的坐标，同时还需要相机识别九个点得到像素坐标。
对于Eye To Hand的安装方式，则是标定板装在机器人上，机器人运动九个位置，相机分别对标定板拍照获得九个像素坐标。
技术应用基于YOLO v3和传感器融合的机器人定位建图系统陈文峰张学习蔡述庭熊晓明（广东工业大学自动化学院，广东广州510006）摘要：场景中的动态物体影响移动机器人定位算法的精度，使机器人无法建立蕴含场景信息的高精度地图，降低定位建图系统在复杂场景中的鲁棒性。
针对目前主流动态SLAM技术受限于系统需求和硬件性能，无法兼顾移动机器人定位精度和系统实时性的问题，提出一种基于YOLO v3和传感器融合的机器人定位建图系统。
首先，建立融合编码器和视觉传感器的机器人运动模型，求解移动机器人位姿；然后，利用深度学习技术剔除复杂场景中的动态物体，并针对YOLO v3目标检测网络特点，采用多视图几何方法进行性能优化；最后，经测试，本系统相比DS_SLAM具有更优的轨迹精度，耗时更短。
关键词：传感器融合；目标检测；动态物体；定位；多视图几何中图分类号：TP830.1文献标识码：A文章编号：1674-2605(2021)02-0007-06 DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2021.02.0070引言同步定位和地图构建（Simultanous Localization and Mapping,SLAM）是一种利用传感器获取移动机器人在环境中的运动信息和构建未知场景地图的技术[1]，广泛应用于机器人、未知领域（行星、空中、陆地、海洋等）探索、高风险地区搜索救援任务、虚拟现实和自动驾驶等领域[2]。
近年来，视觉SLAM（vSLAM）系统由于传感器成本低廉、性能不俗，受到研究人员的广泛关注。
经典的vSLAM系统在理想室内静态场景内，已经相当成熟。
目前，动态场景下vSLAM系统的定位和建图问题已成为国内外研究的热点。
采用多传感器融合替换单一传感器，常见的是融合IMU传感器的SLAM 系统，如港科大团队发布的VINS-Mono[3]和最新的ORB_SLAM3[4]都采用这种方案；融合深度学习方法的SLAM系统可解决动态物体对机器人建图的干扰，如ClusterSLAM[5]利用K-means算法对像素点分簇，计算不同簇的运动模型，恢复物体运动；DS_SLAM 采用语义分割方法分离图像的前景和背景，利用帧间几何一致性判断前景是否为动态物体；KinectFusion[6]和Static Fusion[7]通过聚类对图像像素点分簇，为每一簇构造独立的运动模型，然后进行三维重建，并将三维重建的投影与采集图像进行比对和优化。
问： 请阐述机器视觉测量中的各坐标系及其转换关系.答：1）图像坐标系(Pixel coordinate system)摄像机采集的数字图像在计算机内可以存储为数组，数组中的每一个元素(象素，pixel)的值即是图像点的亮度(灰度)。
如图4.1所示，在图像上定义直角坐标系u-v ，每一象素的坐标(u,v)分别是该象素在数组中的列数和行数。
故(u,v)是以象素为单位的图像坐标系坐标。
2）成像平面坐标系(Retinal coordinate system) 由于图像坐标系只表示象素位于数字图像的列数和行数，并没有用物理单位表示出该象素在图像中的物理位置，因而需要再建立以物理单位(例如厘米)表示的成像平面坐标系x-y ，如图4.1所示。
我们用(x,y)表示以物理单位度量的成像平面坐标系的坐标。
在x-y 坐标系中，原点1O 定义在摄像机光轴和图像平面的交点处，称为图像的主点(principal point)，该点一般位于图像中心处，但由于摄像机制作的原因，可能会有些偏离，1O 在坐标系下的坐标为(u0,v0)，每个象素在x 轴和y 轴方向上的物理尺寸为dx 、dy ，两个坐标系的关系如下：其中s'表示因摄像机成像平面坐标轴相互不正交引出的倾斜因子(skew factor)。
3）摄像机坐标系(Camera coordinate system)摄像机成像几何关系可由图4.2表示，其中O 点称为摄像机光心，c X 轴和C Y 轴与成像平面坐标系的x 轴和y 轴平行，C Z 轴为摄像机的光轴，和图像平面垂直。
光轴与图像平面的交点为图像主点O'，由点O 与,,C C C X Y Z 轴组成的直角坐标系称为摄像机坐标系。
OO'为摄像机焦距。
4）世界坐标系(World coordinate system)在环境中还选择一个参考坐标系来描述摄像机和物体的位置，该坐标系称为世界坐标系。
摄像机坐标系和世界坐标系之间的关系可用旋转矩阵R 与平移向量t 来描述。
相机坐标系到机械臂末端坐标系的齐次变换矩阵是机器视觉和工业机器人领域中一个非常重要的概念。
对于工业领域的自动化生产，机械臂和相机之间的精确配准是至关重要的，而齐次变换矩阵正是用来描述相机坐标系到机械臂末端坐标系之间的关系的。
本篇文章将深入探讨相机坐标系到机械臂末端坐标系的齐次变换矩阵的计算方法，并且将详细介绍该计算方法的原理和实际应用。
一、齐次变换矩阵的概念和基本原理齐次变换矩阵是一种用来描述坐标系之间关系的数学工具，它可以将一个坐标系中的点映射到另一个坐标系中去。
在工业机器人和机器视觉系统中，我们常常需要将相机坐标系中的点映射到机械臂末端坐标系中，这就需要使用到齐次变换矩阵。
齐次变换矩阵的基本形式如下所示：\[ T = \begin{bmatrix} R & t \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \]其中，\[R\]为旋转矩阵，\[t\]为平移向量。
齐次变换矩阵可以将一个点的坐标\[P\]从相机坐标系变换到机械臂末端坐标系：\[ P' = T \times P \]二、计算相机坐标系到机械臂末端坐标系的齐次变换矩阵计算相机坐标系到机械臂末端坐标系的齐次变换矩阵需要以下步骤：1. 确定相机坐标系和机械臂末端坐标系的原点需要确定相机坐标系和机械臂末端坐标系的原点位置。
这两个坐标系的原点通常是相机的光学中心和机械臂末端执行器的中心点。
确定了原点位置之后，我们可以将相机坐标系和机械臂末端坐标系的坐标系原点重合。
2. 计算旋转矩阵接下来，需要计算相机坐标系到机械臂末端坐标系的旋转矩阵。
旋转矩阵描述了两个坐标系之间的旋转关系。
在实际应用中，可以通过标定相机和机械臂的姿态来获取旋转矩阵。
3. 计算平移向量除了旋转矩阵之外，还需要计算相机坐标系到机械臂末端坐标系的平移向量。
平移向量描述了两个坐标系之间的平移关系。
平移向量可以通过相机和机械臂的空间位置信息来计算得到。
4. 组合旋转矩阵和平移向量将计算得到的旋转矩阵和平移向量组合在一起，就得到了相机坐标系到机械臂末端坐标系的齐次变换矩阵。
机器人学第二章机器人的位姿描述与坐标变换战强北京航空航天大学机器人研究所第二章 机器人的位姿描述与坐标变换 机器人的位姿连杆I 的位姿YX ZYi XiZi YwXwZw2-1、基本概念1) 自由度(Degree of Freedom, DOF)：指一个点或一个物体运动的方式，或一个动态系统的变化方式。
每个自由度可表示一个独立的变量，而利用所有的自由度，就可完全规定所研究的一个物体或一个系统的位置和姿态。
也指描述物体运动所需的独立坐标数，3维空间需要6个自由度。
2) 操作臂(Manipulator)：具有和人手臂(Arm)相似的功能、可在空间抓放物体或进行其它操作的机电装置。
----Arm3) 末端执行器(End-Effector)：位于机器人腕部的末端，直接执行工作要求的装置。
如灵巧手、夹持器。
----Hand/Gripper4) 手腕(Wrist)：位于执行器与手臂之间，具有支撑和调整末端执行器姿态功能的机构。
操作臂的组成部分之一。
5)手臂(Arm)：位于基座和手腕之间，由操作手的动力关节和连杆等组成的组件。
能支撑手腕和末端执行器，并具有调整末端执行器位置的功能。
操作臂的组成部分。
Outdated！6) 世界坐标系(World Coordinate System)：参照地球的直角坐标系。
7)机座坐标系、基坐标系(Base reference coordinate system)：参照机器人基座的坐标系，即机器人末端位姿的参考坐标系。
8)坐标变换(Coordinate Transformation)：将一个点的坐标描述从一个坐标系转换到另一个坐标系下描述的过程。
手腕机座手臂Yw XwZw9)位姿(Position&Pose)：机器人末端执行器在指定坐标系中的位置和姿态。
10)工作空间(Working Space)：机器人在执行任务时，其腕轴交点能在空间活动的范围。
由连杆尺寸和构形决定。
相机坐标系和机器人坐标系变换关系全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：相机坐标系和机器人坐标系变换关系是机器人视觉领域中非常重要的概念之一。
在机器人与相机之间进行坐标系变换，可以帮助机器人在视觉识别、导航、定位等方面达到更高的精度和效率。
下面我们就来详细介绍一下相机坐标系和机器人坐标系的概念，以及它们之间的变换关系。
我们来看一下相机坐标系。
相机坐标系是相机本身所在的坐标系，通常以相机的光心为原点，相机光轴的方向为Z轴，相机平面的法向量方向为X轴，Y轴则为相机平面上与X轴垂直的方向。
相机坐标系的建立需要考虑到相机的内外参数，内参数包括焦距、主点坐标等，外参数包括相机在世界坐标系中的位置和朝向等。
通过相机坐标系，我们可以得到相机拍摄的图像在相机坐标系中的位置和姿态。
在机器人视觉系统中，通常需要将相机坐标系中的图像信息转换到机器人坐标系中进行处理。
这就需要进行坐标系之间的变换。
变换包括两个部分，即相机坐标系到世界坐标系的变换和世界坐标系到机器人坐标系的变换。
相机坐标系到世界坐标系的变换通常需要考虑相机的内外参数。
内参数变换通常通过相机的标定来获取，外参数变换通常通过相机的姿态估计来获取。
通过纹理匹配算法可以估计相机位姿，从而得到相机在世界坐标系中的位置和朝向。
这样就可以将相机坐标系中的图像信息转换到世界坐标系中。
相机坐标系和机器人坐标系之间的变换关系对于机器人视觉系统的性能和精度有着重要的影响。
只有深入研究相机坐标系和机器人坐标系的表示方法、变换规则等，才能更好地实现机器人在复杂环境中的感知和操作任务。
相信随着机器人技术的不断发展和进步，相机坐标系和机器人坐标系的变换关系将得到更好地应用和推广，为机器人技术的发展带来新的突破和进步。
第二篇示例：相机坐标系和机器人坐标系变换关系是机器人视觉领域重要的内容之一。
在机器人和相机的协作中，理解和掌握相机坐标系和机器人坐标系之间的变换关系，对于机器人在视觉任务中的准确定位和操作具有关键意义。
相机坐标系和机器人坐标系变换关系1. 引言1.1 引言相机坐标系和机器人坐标系是机器人视觉和定位领域中的重要概念。
相机坐标系是用来描述相机的位置和姿态的坐标系，而机器人坐标系则是用来描述机器人的位置和姿态的坐标系。
在机器人的视觉应用中，通常需要将相机坐标系和机器人坐标系之间进行变换，以实现视觉数据与机器人控制系统之间的统一。
在本文中，我们将首先介绍相机坐标系和机器人坐标系的基本概念，包括坐标系的定义和表示方式。
然后我们将详细讨论相机坐标系到机器人坐标系的变换方法，包括平移和旋转矩阵的计算以及坐标变换的实现步骤。
接着我们将介绍机器人坐标系到相机坐标系的反向变换方法，以及如何将机器人的位置和姿态信息转换为相机的像素坐标。
我们将通过一个应用案例来说明相机坐标系和机器人坐标系变换方法在机器人视觉系统中的实际应用。
通过本文的学习，读者将能够更好地理解和应用相机坐标系和机器人坐标系之间的变换关系，从而提高机器人视觉系统的定位和跟踪性能。
【2000字】2. 正文2.1 相机坐标系与机器人坐标系简介相机坐标系与机器人坐标系在机器人视觉领域中扮演着重要的角色，它们为机器人在空间中的定位和导航提供了关键的参考。
相机坐标系通常是以相机的光学中心为原点，镜头光轴为Z轴的正方向，相机的视场中心为X轴的正方向，Y轴则与X、Z轴形成右手坐标系。
而机器人坐标系则可以根据机器人的结构和运动方式来确定，一般是以机器人的基准点为原点，并且定义好X、Y、Z轴的方向。
相机坐标系和机器人坐标系之间的变换是机器人视觉系统中的重要问题。
在机器人执行任务时，需要将相机获取的图像信息与机器人在空间中的位置相对应起来。
我们需要进行坐标系的变换。
在进行相机坐标系到机器人坐标系的变换时，我们需要考虑到相机姿态的表示方式、相机参数的校准、机器人基准点与相机光学中心之间的距离等因素。
通过适当的转换矩阵，我们可以将相机坐标系中的坐标点映射到机器人坐标系中，从而实现视觉信息与机器人运动的对应。
