franka机械臂手眼标定

### Franka机械臂手眼标定方法 对于Franka机械臂而言，当相机安装在机械手臂上并随其一同移动时，这种配置被称为“eye-in-hand”。在此设置下，通过一系列特定动作来完成手眼标定过程。该过程中涉及到计算从相机坐标系到夹爪（即末端执行器）坐标系之间的转换关系，具体来说就是求解旋转矩阵\( R_{cam2gripper} \)和平移向量\( t_{cam2gripper} \)[^2]。 为了实现这一目标，通常采用如下策略： #### 准备工作 - **硬件准备**：确保Franka机械臂已正确装配好，并且摄像头已经牢固地安装在其末端执行器上。 - **软件环境搭建**：安装必要的驱动程序以及支持库，比如Python API用于控制Franka Emika Panda机器人；OpenCV或其他计算机视觉工具包处理图像数据。 #### 数据采集阶段 在这个部分，需要让机械臂携带摄像机访问多个不同的位姿，在每一个新的位置拍摄一张图片作为样本输入给算法。这些采样点应当尽可能覆盖整个操作空间的不同角度和距离范围内的视图，以便获得更精确的结果。 #### 计算变换参数 利用所收集的数据集，可以应用多种现有技术来进行手眼校准。一种常见的方式是基于张正友棋盘格法或者其他类似的模式识别方案，它能够自动检测特征点从而建立世界坐标系下的对应关系。之后借助SVD奇异值分解等数学手段解析出所需的刚体运动学模型——也就是前述提到过的旋转和平移分量[^1]。 ```python import numpy as np from frankapy import FrankaArm fa = FrankaArm() def calibrate_hand_eye(camera_poses, robot_poses): """ Perform hand-eye calibration using Tsai-Lenz method. :param camera_poses: List of 4x4 homogeneous transformation matrices representing the poses of the camera relative to a fixed reference frame at each measurement point. :param robot_poses: Corresponding list of 4x4 homogenous transformations for where the end-effector was located during those measurements. :return X: The final estimated transform between the camera and gripper (end effector). """ from cv2 import solvePnP, Rodrigues points_3d = [] # Points in world coordinates points_img = [] # Corresponding image projections for i in range(len(robot_poses)): # Assume we have some way to get corresponding 3D->image pairs here... pass _, rvec, tvec = solvePnP(points_3d, points_img, intrinsic_matrix, distortion_coeffs) rot_mat, _ = Rodrigues(rvec) X = np.eye(4) X[:3,:3] = rot_mat X[:3,3:] = tvec.reshape(-1,1) return X ``` 上述代码片段展示了如何使用OpenCV中的`solvePnP()`函数配合其他辅助功能来估计外参矩阵X，进而得出所需的手眼关系描述。