AUBOi5机械臂手眼标定的详细操作

### AUBOi5机械臂手眼标定的操作指南 #### 1. 准备工作 在进行手眼标定时，需要准备以下工具和环境： - **硬件设备**：AUBOi5机械臂、相机（如海康相机）、标定板。 - **软件支持**：MVS软件用于获取图像数据[^2]；SDK接口用于读取机械臂位姿并存储到CSV文件中[^2]。 #### 2. 数据采集过程 为了完成手眼标定的数据收集阶段，按照如下方法执行： - 将标定板固定在一个稳定的位置上，在不同方向移动机械臂末端携带的相机拍摄标定板上的图案。每次变换位置时记录当前时刻下机械臂TCP点的姿态信息以及对应的相机所见场景图象。 - 需要注意的是，初始的第一幅照片应当让摄像头正面朝向并且大致垂直于棋盘格表面以便后续处理能够更加精确地校准内外参数关系[^2]。其余几张则可以适当调整角度距离等变量来增加样本多样性从而提高最终模型鲁棒性[^2]。 #### 3. 获取机械臂位姿 利用AUBO提供的API函数调用服务端口发送指令给实际物理装置使其返回实时关节角数值或者笛卡尔空间坐标系下的具体定位情况，并把这些结果保存成易于解析的形式比如逗号分隔符文本(csv)[^1]。 #### 4. 计算手眼矩阵 当所有必要的输入材料都准备好以后就可以着手解决核心问题即求解Extrinsic Matrix(外部转换矩阵)了。这一步骤通常涉及到复杂的数学运算其中包括但不限于奇异值分解(SVD),最小二乘法拟合等等高级算法技术应用其中去寻找最优解决方案使得预测误差达到可接受范围内水平[^1]。 ```python import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as R def compute_hand_eye(A, B): """ Compute the hand-eye transformation using Tsai's method. Parameters: A (list): List of robot poses in world frame. B (list): Corresponding camera poses in object frame. Returns: tuple: Hand-to-base and eye-in-hand transformations. """ n = len(A) M = [] N = [] for i in range(n - 1): Ra_i_inv = np.linalg.inv(R.from_matrix(A[i][:3,:3]).as_matrix()) t_a_i = -(Ra_i_inv @ A[i][:3,3]) Rc_j = R.from_matrix(B[i+1][:3,:3]).as_matrix() t_c_j = B[i+1][:3,3] Mi = np.block([[np.zeros((3,3)), Ra_i_inv], [-t_a_i.reshape(-1,1).T@Ra_i_inv ,0]]) Ni = np.block([[-Rc_j.T ,-Rc_j.T@(t_c_j.reshape(-1,1)) ], [np.zeros((1,3)) ,[1]] ]) M.append(Mi) N.append(Ni) X = sum(m @ ni for m,ni in zip(M,N)) U,S,Vh=np.linalg.svd(X) Z=Vh[:,-1].reshape(4,4) H_b_e=R.from_quat(Z[:4, :4]).inv().as_dcm() #Hand to base transform E_h_c=-H_b_e.dot(Z[:3,3]) #Eye in hand transform return H_b_e,E_h_c ``` 此代码片段展示了如何基于一系列配对的手部运动学描述与视觉观察成果之间建立联系进而推导出手眼相对几何关联表达形式的过程[^1]。 #### 5. 自动化标定流程实现 最后介绍一种简化版自动化脚本框架思路供参考学习之用: 定义好各个模块功能接口之后串联起来形成闭环控制系统即可达成目标效果——每当触发新一轮循环迭代动作序列完成后立即更新内部状态估计量直至满足收敛条件为止停止运行整个程序结束任务. ---