手眼标定方法汇总
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手眼標定方法匯總
線性和非線性
1. 線性方法:
傳統的兩步法:
 將旋轉矩陣和平移向量進行解耦,該方法需要已知相機的內部參數,通過內部參數與標定點坐標來計算旋轉矩陣和平移向量。該算法的缺點在于旋轉矩陣正交化之后再求出平移部分,而此時平移部分的解不再滿足手眼矩陣。
 共同標定法
 同時進行攝像機標定和手眼標定,此方法會忽略掉攝像機的畸變,其系統的精度無法保證
 例如 M a提出的無標定物的主動視覺算法, 就是通過機械手末端平臺帶動攝像機運動獲取數據參數,利用極點建立約束方程組, 求出攝像機的內部參數以及手眼標定矩陣。(詳細內容參見文獻2)
 數學法
 通過“四元數、矩陣直積、拉直運算”等數學工具,求出機械手與攝像機之間的關系。該方法的優點在于不需要對旋轉矩陣和平移向量進行解耦,而且相對于傳統的兩步法,其精度更高、魯棒性強的優點。
 運動限制法
 她通過控制機器手做相對正交和平移的運動來實現求解手眼矩陣,但在實現時相困難,需要機器人本身的運動精度和重復精度高,并能實現一些特殊的運動
2.非線性方法
非線性運動: (見參考文獻3)Ruda 采用數學工具四元數求出初值,然后利用非線性優化得出最終解
 王君臣提出一種基于最大似然估計的非線性最優手眼標定算法等(見參考文獻4)
 但由于非線性方法的實現要求相對較高,實現相對復雜,實用性較弱,在使用中,很少見。
以及參考文獻1中,提出的基于矩陣直積的手眼標定的改進算法,詳情見文獻。
參考文獻
[1]胡為,劉沖,傅莉,陳新禹.一種高精度的機器人手眼標定算法[J].火力與指揮控制,2018,43(09):19-24.
 [2]M A S D. A self- calibration technique for active vision system[J.IEEE Trans on RobotAutomation,1996,12(1 ) :114- 120
 [3]STROBL K H, HIRZINGER G. Optimal hand- eye calibra-tion [C] // Proceeding of the IEEE/RSJ International Confer-ence on Intelligent Robots and Systems,Beijing, 2006:4647- 4653.
 [4]WANG J C H, WANG T M, YANG Y, et al. Nonlinear opti-mal robot hand- eye calibration [J] .Journal of Xi’ an JiaotongUniversity, 2011, 45 (9 ) : 15- 20.
總結
 
                            
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