UR3机械臂眼在手上
时间: 2025-06-27 18:13:31 浏览: 8
### 关于UR3机械臂 'Eye In Hand' 的实现方案
#### 1. 设备配置与环境准备
为了完成UR3机械臂的‘眼在手上’功能,需要搭建特定的硬件和软件环境。实验所需的设备包括UR3机械臂、Intel Realsense D435i摄像头以及运行Ubuntu 20.04并安装ROS Noetic的工作站[^1]。通过网线将工作站与UR3机械臂相连,而USB 3.0-Type C线则用于连接工作站与D435i摄像头。
#### 2. 手眼标定流程概述
手眼标定的核心目标是计算摄像机相对于末端执行器的姿态关系。具体来说,在ROS环境下利用`easy_handeye`包来简化这一过程[^2]。以下是详细的标定步骤:
- **初始位置调整**
使用示教盒手动控制机械臂运动,使得固定在其上的二维码位于摄像头视野中央。
- **启动姿态检测**
在GUI界面中点击“Check Starting Pose”,确认当前位姿是否满足采集条件。如果成功,则界面上会显示进度条为“0/17”。
- **规划与执行动作序列**
点击“Next Pose”按钮生成下一个采样点的位置;随后点击“Plan”验证路径可行性——当路径被标记为绿色时即可安全地按下“Execute”键让机器人移动到该处。
- **数据样本收集**
移动完成后返回至GUI窗口,并按压“Take Sample”保存此次拍摄的数据作为训练集的一部分。此操作需重复多次直至累积足够的样本量(通常建议至少17组不同视角下的图像配对信息)为止。
- **计算转换矩阵**
完成全部采样之后回到主页面选择“Compute”。此时算法将会基于先前获取的所有对应关系求解出唯一最优的手眼坐标系之间的相对变换参数集合,形式上表现为一个包含七个元素在内的向量数组(其中前四个代表旋转部分采用单位四元数表达法,后三个则是平移分量的具体数值)。
#### 3. 软件工具支持
在整个过程中,“EasyHandEye Calibration Tool”起到了至关重要的作用。它不仅提供了图形化的用户交互界面方便操作者实时监控整个校准进展状态,而且内置了先进的优化策略能够有效提升最终所得结果精度水平的同时减少人为干预带来的误差影响。
```python
import rospy
from easy_handeye.handeye_client import HandeyeClient
rospy.init_node('handeye_calibration')
client = HandeyeClient()
calibration_data = client.compute_calibration() # 计算得到的结果存储在此变量当中
print(calibration_data.transformation.translation.x,
calibration_data.transformation.translation.y,
calibration_data.transformation.translation.z)
print(calibration_data.transformation.rotation.w,
calibration_data.transformation.rotation.x,
calibration_data.transformation.rotation.y,
calibration_data.transformation.rotation.z)
```
上述代码片段展示了如何借助Python API调用`easy_handeye`库函数接口自动完成最后一步的手眼标定运算工作流自动化处理逻辑编写方法实例演示。
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