相机知道的是像素坐标,机械手是空间坐标系,所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。
在实际控制中,相机检测到目标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械手的空间坐标系中,然后根据机械手坐标系计算出各个电机该如何运动,从而控制机械手到达指定位置。这个过程中涉及到了图像标定,图像处理,运动学正逆解,手眼标定等。
常用的标定方法有:九点标定
九手雀点标定:
九点标定直接建立相机和机械手之间的坐标变换吵锋关系。
让机械手的末端去走这就9个升薯晌点得到在机器人坐标系中的坐标,同时还要用相机识别9个点得到像素坐标。这样就得到了9组对应的坐标。
由下面的式子可知至少需要3个点才能求出标定的矩阵。
(1)、标定,Halcon中进行9点标定的算子
(2)、求解
一些特殊情况的解释:
有些情况中我们看到相机固定在一个地方,然后拍照找到目标,控制机械手去抓取,这种就很好理解。我们也叫做eye-to-hand
还有一种情况是相机固定在机械手上面,这种情况的标定过程实际上和相机和机械手分离的标定方法是一样的,因为相机拍照时,机械手会运动到相机标定的时候的位置,然后相机拍照,得到目标的坐标,再控制机械手,所以简单的相机固定在末端的手眼系统很多都是采用这种方法,标定的过程和手眼分离系统的标定是可以相同对待的。我们也叫做eye-in-hand
九点标定的原理如下
使用机械手将物体放在工作空间渣并纤中的9个位置,分别用相机进行拍照,取得9个点的机械坐标和像素坐标,然后用Halcon提供的求得仿射矩阵HomMat2D。
1.眼在外:蔽弯相机放置一个固定的位置,与机器人基坐标系相对位置不变。
2.眼在手:相机和机器手绑定在一个位置,机器手移动,相机也跟着移动。
一种是相机参数的标定,这一般用到张氏标定法,标定的作用是校正相机自身的畸变,利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。关于这方面的资料,网上大把,我也不再此说明。一般的机械手定位也不会进行这个标定,因为现在的相机畸变还是很小的,精度可以满足大多数要求。
本文要介绍的是第二种,相机和机械手之间的标定,如仿相机知道的是像素坐标,机械手是空间坐标系,所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。
九点标定直接建立相机和机械手之间的坐标变换关系。让机械手的末端去走这9个点得到在机器人坐标系中的坐标,同时还要用相机识别9个点得到像素坐标。这样就得到了9组对应的坐标。由下面的式子可知至少需要3个点才能求出标定的矩阵。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)