基于Opencv开发的手眼标定工具

正文

器材准备 

1. 3D结构光相机一个 

2. Opencv专用的棋盘格标定板，规格为 9*6 ，10mm使用教程 

3. 工业机器人一台 

4. PC一台（带usb3.0接口） 

5. 手眼标定工具软件包解压至本地  

数据准备 

1. 离线标定 

2. 手眼标定，分眼在手上eih和眼在手外eth。基础知识请自行了解 

https://zivid.atlassian.net/wiki/spaces/ZividKB/pages/72450049/Hand-eye+calibration 

3. 旋转类型一般分2种，常见进口机器人都为abg，例如abb，ur，fanuc，kuka等；国产机器人大部分为gba

4. 其他文件路径默认在当前目录下 

5. 在当前目录下新建robotpose.txt 和caldata文件夹 

（一）标定板采样至少10组RGB数据，格式为png即可

（二）机器人pose也相应采样同等组数，打开robotpose.txt -> 每行记录一组笛卡尔（x,y,z,rx,ry,rz）-> 每个浮点数之间用半角逗号

间隔

执行标定 

1. 下载到本地后，打开手眼标定工具 

2. 标定工具选择Opencv，标定类型视情况选，旋转类型视情况选（大多情况是abg） 

3. 点击标定按钮，标定结果和残差的.yaml文件都生成在当前目录下

Opencv手眼标定求解原理概述:

1. 坐标系之间的关系可以用齐次矩阵表示H = [R t]，其中H为4*4方阵，R为3*3旋转方阵，t代表3*1平移向量，任意坐标系之间位置的转换，都可以用齐次矩阵（旋转和平移）来描述，下面将简述手眼标定中各坐标系之间的关系，以及如何通过Opencv算子解出目标手眼矩阵。先交代一个前提（齐次矩阵的文字表达）。例 A_H_B = [R t] , 把A坐标系先经过R旋转，再经过t平移，可到达B坐标系，也可以理解成B坐标系下的某个点在A坐标系下的位姿.

2. 手眼标定涉及以下几个坐标系

    Pixel_H_Image 图像平面坐标系在像素平面坐标系下的位姿

    Image_H_Camera 相机光心坐标系在图像坐标系下的投影位姿

    Camera_H_World 世界坐标系（人为定) 在相机坐标系下的位姿

    Base_H_Tool 机器人末端工具坐标系在机器人基坐标系下的位姿，机器人正运动学计算得到，即可在示教器上直接查看

    Tool_H_Camera | | Base_H_Camera  手眼矩阵二选一，根据相机固定方式来定，即相机坐标系在工具坐标系下的位姿 或 相机坐标

系在机器人基坐标系下的位姿

    Base_H_Obj 物体在基坐标系下的位姿

    World_H_Obj 物体在世界坐标系下的位姿

    Pixel_H_Obj 物体在像素平面坐标系下的位姿

3. 通过cv::calibrateCamera()求内参

输入参数：Pixel_H_Obj （从多副含有标定板的图像中通过cv::findChessboardCornersSB()得到），World_H_Obj （通过vector容

器和棋盘格规格得到）

输出参数：Pixel_H_Camera = Pixel_H_Image*Image_H_Camera

4. 通过cv::solvePnP()计算得到相机外参，并得到最终要的标定板在相机下的位姿

输入参数：Pixel_H_Camera，Pixel_H_Obj ，World_H_Obj（均通过上述过程得到）

输出参数：Camera_H_Obj （每张图片一个位姿，放入vector容器）

5. 通过cv::calibrateHandeye()求出手眼矩阵

眼在手上时：

输入参数：Base_H_Tool（多组位姿，放入vector容器），Camera_H_World

输出参数：Tool_H_Camera

眼在手外时：

输入参数：Tool_H_Base（多组位姿，放入vector容器），Camera_H_World

输出参数：Base_H_Camera

6. 验算手眼标定精度

眼在手上时，理论上每组的Base_H_Obj相同，因此：

Base_H_Obj（待求） = Base_H_Tool(已知) * Tool_H_Camera(手眼矩阵) * Camera_H_Obj(已知)，求多组Base_H_Obj，估算误差

眼在手外时，理论上每组的Tool_H_Obj相同，因此：

Tool_H_Obj （待求）= Tool_H_Base（已知） * Base_H_Camera（手眼矩阵），求多组Tool_H_Obj，估算误差

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