手眼标定旋转矩阵原理
时间: 2025-05-17 21:26:31 浏览: 21
### 手眼标定中的旋转矩阵原理
手眼标定的核心目标是建立机械臂坐标系与相机坐标系之间的关系。这一过程涉及齐次变换矩阵,其中包含平移分量和旋转分量。旋转矩阵作为齐次变换矩阵的一部分,在描述两个坐标系之间方向变化方面起着至关重要的作用。
#### 1. 齐次变换矩阵的结构
齐次变换矩阵 \( T \) 是一个 \( 4 \times 4 \) 的矩阵,其形式如下:
\[
T =
\begin{bmatrix}
R & t \\
0 & 1
\end{bmatrix}
\]
- \( R \) 表示 \( 3 \times 3 \) 的旋转矩阵,用于表示两个坐标系的方向差异。
- \( t \) 表示 \( 3 \times 1 \) 的平移向量,用于表示两个坐标系的位置偏移[^1]。
#### 2. 旋转矩阵的作用
旋转矩阵 \( R \) 描述了一个坐标系相对于另一个坐标系的姿态。具体来说,\( R \) 定义了如何将一个点从源坐标系 (如机械臂基座坐标系) 转换为目标坐标系 (如相机坐标系) 中的对应位置。假设存在两组正交单位矢量分别定义了源坐标系和目标坐标系,则可以通过这些矢量构建旋转矩阵。
对于任意三维空间中的点 \( P_s(x, y, z) \),如果要将其从源坐标系转换至目标坐标系下的表达 \( P_t(u, v, w) \),则有以下关系成立:
\[
P_t = R \cdot P_s + t
\]
这里需要注意的是,旋转矩阵本身具有特殊性质——它是正交矩阵 (\( R^{-1} = R^{T} \)) 并且行列式的绝对值恒等于1(\(|det(R)|=1|\)[^1]) ,这保证了长度不变性和体积守恒性。
#### 3. 实际应用中的考虑因素
当实际操作过程中涉及到图像处理时,比如通过视觉检测获取物体特征点并映射回机器人工作空间内某一点的具体物理位置时,会用到之前提到过的 homMat2D 这样的二维仿射变换参数集来完成初步定位任务。然而由于该模型仅适用于平面场景下近似估计,并未充分考虑到真实世界里存在的深度维度信息以及可能存在的镜头畸变等因素影响,所以在最终精确计算中仍需依赖完整的三维手眼标定结果来进行校准修正[^2]。
```python
import numpy as np
def rotation_matrix_to_euler_angles(R):
sy = np.sqrt(R[0,0]*R[0,0]+R[1,0]*R[1,0])
singular = sy < 1e-6
if not singular:
x = np.arctan2(R[2,1], R[2,2])
y = np.arctan2(-R[2,0],sy)
z = np.arctan2(R[1,0],R[0,0])
else :
x = np.arctan2(-R[1,2],R[1,1])
y = np.arctan2(-R[2,0],sy)
z = 0
return np.array([x,y,z])
# Example usage with a hypothetical rotation matrix
example_R = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,1]])
angles = rotation_matrix_to_euler_angles(example_R)
print("Euler Angles:", angles)
```
上述代码片段展示了如何将给定的旋转矩阵转化为欧拉角的形式以便更直观理解姿态变化情况。
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