UR3机械臂眼在手上手眼标定实验记录
时间: 2025-01-03 14:35:05 浏览: 75
### UR3机械臂手眼标定实验记录与教程
对于UR3机械臂的手眼标定过程,通常涉及一系列精确的操作来确保视觉传感器和机器人运动之间的协调一致。在准备阶段,需确认已安装并配置好必要的ROS节点和服务。
#### 启动前的准备工作
为了使UR3能够执行手眼标定任务,在启动之前应当完成如下设置:
- 更新校准包 `roslaunch ur_robot_driver ur3_bringup.launch robot_ip:=<your_robot_ip> limited:=true`[^2]。
此命令用于初始化机器人的驱动程序,并指定IP地址以便于网络通信连接至控制器。
#### 数据采集流程
当一切就绪之后,进入实际的数据收集环节。通过移动机械臂到不同位置捕捉图像样本,这些动作应覆盖整个工作空间内的多个视角。每次变换姿态后都应及时保存对应的关节角度以及相机拍摄的画面作为一对关联数据点。
```bash
rosrun image_view image_saver image:=/camera/color/image_raw _filename_format:=sample_%i.jpg
```
上述脚本可以用来存储来自RGB摄像头的图片文件,其中`_filename_format`参数定义了输出文件名模式。
#### 计算外参矩阵
获取足够的配对样本之后,则可利用OpenCV库中的函数求解摄像机相对于工具中心点的姿态关系——即所谓的“外部参数”。具体实现方式依赖于所选用的具体算法模型;例如张正友棋盘格法是一种常见做法。
```python
import cv2
import numpy as np
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)*20 # 假设方格边长为20mm
# Arrays to store object points and image points from all the images.
objpoints = [] # 3d point in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6),None)
if ret == True:
objpoints.append(objp)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
imgpoints.append(corners2)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
```
这段Python代码片段展示了如何基于一组预先录制好的含有标准图案的照片来进行单目相机内参估计的过程[^1]。
#### 结果验证
最后一步是对所得转换矩阵的有效性加以检验。这可以通过让机械臂重复访问先前标记过的几个特征点,并比较预期坐标同实测坐标的差异程度来达成目的。如果误差保持在一个合理范围内,则说明本次手眼标定取得了成功。
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