工业机器人虽然重复定位精度很高，但由于绝对定位精度很低限制了工业机器人的应用，因此提高绝对定位精度能扩展工业机器人的应用范围。机器人可以将传感器安装在固定位置，具有固定的位置(eye-in-hand)，也可以将传感器安装在机器人的手上，以便通过改变摄像头的视角来获取新图像(即eye-to-hand)。为了使机器人能够准确估计零件相对于其自身底座的三维位置和方向，需要知道机器手臂和其自身底座、相机和手臂以及相机与工件的相对位置和方向。这三项任务需要校准机器人、传感器和机器手臂对传感器(手眼)。校准机器人主要是对机器人运动学参数进行标定，基于机器人误差模型获取机器人运动学参数误差，将误差补偿到原有名义参数上达到机器人标定的目的。校准传感器对于搭载的传感器为相机而言就是获取相机内参数以及标定物相对于相机坐标系的转换矩阵。

算法原理

不同手眼标定方法对比分析

手眼标定方法主要分为三大类，分别有上面提到的AX=XB齐次方程求解法、最小重投影误差法、人工神经网络(ANN)法。分别对应下图：

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/木道寻08/article/detail/935096