深度相机Dobot手眼标定
时间: 2025-03-15 09:11:21 浏览: 69
### Dobot机械臂与深度相机的手眼标定方法
#### 1. 手眼标定的概念
手眼标定的核心在于建立相机坐标系与机械臂基座坐标系之间的变换关系。对于Dobot Magician机械臂而言,可以通过easy_handeye功能包完成这一过程[^2]。
#### 2. 眼在手上 vs 眼在手外
- **眼在手上(Eye-in-hand)**:相机安装于机械臂末端执行器上,随着机械臂运动而移动。这种方式适用于近距离操作场景。
- **眼在手外(Eye-to-hand)**:相机固定在机械臂外部的某个位置,不随机械臂运动变化。此方式适合全局视野较大的应用场景[^3]。
在实际应用中,如果采用深度相机并希望实现垃圾分拣等功能,则通常会选择“眼在手外”的配置[^4]。
#### 3. 使用easy_handeye进行手眼标定的具体流程
以下是基于easy_handeye功能包完成Dobot机械臂与深度相机之间手眼标定的主要逻辑:
##### (1)准备阶段
确保已安装ROS环境以及easy_handeye功能包,并连接好Dobot机械臂和深度相机。同时准备好一张棋盘格图案作为标定板。
##### (2)数据采集
通过控制Dobot机械臂带动标定板到达多个不同位姿,或者让固定的深度相机观察处于不同位置的标定板。记录每组对应的机械臂关节角度及相机观测到的标定点像素坐标。
##### (3)计算变换矩阵
利用easy_handeye工具箱内的算法处理上述收集的数据集,求解出描述两者相对姿态关系的齐次变换矩阵T_cam_base或T_base_cam (具体取决于所选模式)[^2]。
#### 4. 实际案例分析 - 基于YOLOv8的垃圾分类系统中的手眼标定部分
在此类项目里,当使用深度相机获取物体的空间三维信息之后,需依据先前得到的手眼标定参数将这些点云映射至机械臂工作空间内。最终指导Dobot Magician准确拾取指定物品并放置于相应区域。
```python
import numpy as np
from easy_handeye.handeye_calibrator import HandeyeCalibrator
def calibrate(camera_data, robot_poses):
"""
Perform hand-eye calibration using collected data.
Args:
camera_data(list): List of transformation matrices from target to camera frame.
robot_poses(list): Corresponding list of end-effector poses in base frame.
Returns:
np.ndarray: Transformation matrix representing the relationship between camera and arm base frames.
"""
calibrator = HandeyeCalibrator(calibration_type='eye_to_hand')
for c_d, r_p in zip(camera_data, robot_poses):
calibrator.add_pair(c_d, r_p)
result = calibrator.compute_calibration()
return result.transformation_matrix
```
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