手眼标定eye hand

### 手眼标定的概念 手眼标定是一种用于机器人视觉系统的校准技术，其目的是建立相机坐标系与机械臂基座坐标系之间的关系。具体来说，存在两种主要的手眼标定类型：Eye-to-Hand 和 Eye-in-Hand。 #### Eye-to-Hand 在这种配置下，摄像机安装在机械臂外部的一个固定位置上，而目标物体则由机械臂抓取并移动到摄像机视野范围内[^1]。这种设置通常适用于需要精确控制工具姿态的应用场景。 #### Eye-in-Hand 与此相反，在Eye-in-Hand模式中，摄像头被直接安装于机械手臂末端执行器之上，并随同该端点一起运动。此布局常见于装配作业或者近距离观察任务之中。 ### 实现方法与算法 为了完成上述任一手眼标定形式，需采用特定算法来解决所谓的“手-眼”问题。这类问题可表述为寻找两个刚体之间相对位姿变换矩阵\(T_{ce}\)，即从摄像机帧转换至效应器(End Effector)帧所需应用的一系列旋转和平移操作[^2]。 一种广泛使用的解决方案基于AX=XB模型，其中A代表不同时间戳下的末端执行机构姿势变化量；X是我们所求解的目标——连接相机与末端执行装置间的恒定关联参数集合；B表示相应时刻视图间的关系转移向量组群。 以下是利用Python实现简单版eye-to-hand标定过程的例子： ```python import numpy as np from cv2 import calibrateHandEye def perform_hand_eye_calibration(A_list, B_list): """ Perform hand-eye calibration using AX=XB model. Parameters: A_list (list): List of transformation matrices from end-effector frame. B_list (list): Corresponding list of transformation matrices observed by the camera. Returns: R (np.ndarray): Rotation matrix between camera and end-effector frames. t (np.ndarray): Translation vector between camera and end-effector frames. """ R, t = calibrateHandEye(A_list, B_list) return R, t # Example usage would involve populating these lists based on actual measurements or simulation data example_A_matrices = [...] # Replace with real transformations example_B_matrices = [...] # Replace with corresponding observations rotation_matrix, translation_vector = perform_hand_eye_calibration(example_A_matrices, example_B_matrices) print(f"Rotation Matrix:\n{rotation_matrix}") print(f"Translation Vector:\n{translation_vector}") ``` 以上脚本片段定义了一个函数`perform_hand_eye_calibration`, 它接受两组列表作为输入参数:A_list包含了若干次实验过程中记录下来的末端执行部件的位置调整情况; 而B_list则是同期通过图像处理获取得到的对应视角转变状况. 函数内部调用了OpenCV库中的calibrateHandEye方法来进行具体的计算工作.[^2]