ros下手眼标定
时间: 2025-04-03 15:02:19 浏览: 32
### ROS 中的手眼标定方法与教程
#### 手眼标定简介
手眼标定是机器人视觉领域中的一个重要技术,用于确定相机坐标系与机械臂末端执行器坐标系之间的关系。根据安装方式的不同,可以分为 **Eye-in-Hand** 和 **Eye-to-Hand** 两种模式[^1]。
#### 标定原理
在 Eye-in-Hand 模式下,摄像头被固定在机械臂的末端执行器上;而在 Eye-to-Hand 模式下,摄像头则独立于机械臂并保持静止位置。通过一系列位姿变换矩阵计算,最终得到两者之间的相对关系。
#### Python 实现代码示例
以下是基于 `calibrateHandeye()` 的完整实现逻辑:
```python
import numpy as np
from tf.transformations import quaternion_matrix, euler_from_quaternion
def calibrateHandeye(robot_poses, camera_poses):
"""
计算手眼标定的结果
参数:
robot_poses (list): 机械臂位姿列表(齐次变换矩阵)
camera_poses (list): 相机观察到的目标物位姿列表(齐次变换矩阵)
返回:
T_cam_to_ee (np.ndarray): 相机相对于机械臂末端的转换矩阵
"""
from cv2 import calibrateHandEye
# 将输入数据转化为适合 OpenCV 使用的形式
R_robot = [quaternion_matrix(pose['orientation'])[:3, :3] for pose in robot_poses]
t_robot = [pose['position'] for pose in robot_poses]
R_camera = [quaternion_matrix(pose['orientation'])[:3, :3].T for pose in camera_poses]
t_camera = [-R.T @ pose['position'] for R, pose in zip(R_camera, camera_poses)]
# 调用手眼标定函数
R, t = calibrateHandEye(R_robot, t_robot, R_camera, t_camera)
# 构造齐次变换矩阵
T_cam_to_ee = np.eye(4)
T_cam_to_ee[:3, :3] = R
T_cam_to_ee[:3, 3] = t.flatten()
return T_cam_to_ee
```
此代码片段实现了核心算法部分,并调用了 OpenCV 提供的功能来完成具体运算。
#### 启动配置文件实例
为了方便实际操作,在 ROS 环境中可以通过如下命令启动预设好的 launch 文件来进行实验验证:
```bash
cd ~/aubo_ws
source devel/setup.bash
roslaunch handeye-calib base_hand_on_eye_calib.launch
```
上述指令展示了如何加载特定场景下的校准流程设置[^2]。
#### 注意事项
确保所有依赖包已正确安装以及节点间通信无误是非常重要的前提条件之一。此外还需要注意不同版本之间可能存在兼容性差异等问题。
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