coppeliasim手眼标定
时间: 2025-01-15 11:04:11 浏览: 97
### CoppeliaSim 中的手眼标定教程
#### 1. 准备工作环境
为了在 CoppeliaSim 中进行手眼标定,首先需要设置好仿真环境。这包括启动 CoppeliaSim 并加载所需的场景文件[^3]。
```bash
coppeliasim
```
通过上述命令可以在终端启动 coppeliasim 应用程序。接着按照菜单指引 `File --> open Scene...` 来打开预先准备好的包含机械臂和相机模型在内的场景文件。
#### 2. 添加并配置校准板
创建一个新的平面作为放置棋盘格图案的基础:
- 使用 `add --> Primitive shape --> Plane…` 创建一个适当大小的新平面;
- 调整该平面上的纹理以模拟标准尺寸的国际象棋棋盘图像[(1)双击平面名称前的小方块来访问其属性面板](#),随后点击 "Quick textures(selection)" 更改材质为所需样式;最后调整此对象的位置使其位于末端执行器的有效操作范围内以便后续过程中的相对位姿测量。
#### 3. 获取摄像机与夹爪间的变换矩阵
对于手眼协调而言至关重要的是获取摄像头相对于抓取工具(Gripper)之间的刚体运动学描述——旋转和平移分量 \(R_{\text{cam} \to \text{gripper}}, T_{\text{cam}\to\text{gripper}}\) 。这些参数可以通过实验手段获得,在每次试验过程中让两者保持固定的相互姿态不变即可[^2]。
#### 4. 实现 Python 控制脚本
编写一段 python 程序用于驱动整个流程自动化运行,其中会涉及如下几个方面的工作:
- **导入必要的库**:如 sim, numpy 和 cv2 等第三方模块支持 API 接口调用以及图像处理功能[^1]。
```python
import sim
import time
import numpy as np
import cv2
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
```
- **连接至远程API服务器实例化客户端对象**
```python
sim.simxStart(('127.0.0.1', 19997), True, True, 5000, 5, None)
clientID = ...
if clientID != -1:
print('Connected to remote API server')
else:
print('Failed connecting to remote API server')
return
```
- **定义辅助函数计算外参内参估计值**
此处省略具体实现细节,但通常涉及到利用 OpenCV 提供的相关接口完成角点检测、单应性矩阵求解等任务,并最终得到相机内外参矩阵形式的结果。
- **循环迭代优化直至满足精度要求**
结合之前提到过的两个坐标系转换关系式子不断更新当前最优解直到收敛于理想状态为止。
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