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执行手眼标定（eye in hand）步骤： 收集数据：使用相机拍摄多张不同角度的标定板图像，并记录相机和机械臂的位姿数据。 提取标定板角点：使用OpenCV库中的函数cv2.findChessboardCorners()提取标定板图像中的角点坐标。 计算相机内参矩阵：使用OpenCV库中的函数cv2.calibrateCamera()计
所谓 手眼系统 ，就是人眼睛看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼睛和手的坐标关系。而相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。 目前工业上通常使用两种方法进行机械臂的手眼
此部分是我在UR官网学习UR机械臂的笔记，非常生动的交互。在这里，您可以找到免费的互动式网络课程模块。 官网地址：https://academy.universal-robots.com/cn/%E5%85%8D%E8%B4%B9%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AF%BE%E7%A8%8B/ 进入UR官网，可以点击右上角先注册账号，方便后期顺利浏览和学习。😊😊😊
相机标定使用ROS中camera_calibration工具进行标定，该工具也可以标定鱼眼相机。标定板黑白格大小为12x8，单个方块大小20mm 标定后即可得到相机内参。后续使用时需要通过参数矫正鱼眼相机的图片 工具标定根据机械臂厂商提供的工具进行 参考手眼标定。 注意事项：image_callba
最近帮别人做了个手眼标定，然后我标定完了大概精度能到1mm左右。所以原文中误差10mm可能是当时那个臂本身的坐标系有问题。然后用的代码改成了基于python的，放在下面。 新来的小伙伴可以只参考前面的代码就可以完成标定了。 有问题的话可以留言，一起交流~ 手眼标定
最近在搞强化学习，需要找一个物理仿真软件来跑我的机械臂强化学习模型，去网上搜了一下，当前比较主流的有 PyBullet Mujoco VREP … 一开始是想用Mujoco,听说Mujoco现在免费了很适合强化学习，还有一个基于Mujoco的Robosuite很适合机器人的强化学习，一顿操作下来发现Bug实在太多
这一章我们来根据上一章的分析，为手眼标定函数calibrateHandEye 准备他那些麻烦的参数 更详细的参数参考链接 即R_all_end_to_base_1,T_all_end_to_base_1, 我们可用通过输入的机械臂提供的6组参数得到，3个位姿与3个欧拉角 示例代码 这里是关系是 通过 cv2.findChessboardCorners 角点查找函数
以下代码来源 本篇博客通过该代码，附上记录的公式与查找连接，方面以后调用能弄懂各个参数的意思 本篇看完看第二篇代码踩坑部分python 手眼标定OpenCV手眼标定（calibrateHandeye()）二 相机标定原理视频介绍 calibrateHandeye() 参数描述如下：R_gripper2base，t_gripper2base是机械臂抓手
一、arduino对机械臂的基础控制 1、首先实现arduino对机械臂的控制（点动和自动），六个轴分别定义为xyzjkl。 点动：点动方式为按一下对应按键使对应轴正转或反转3度，此方式能够使机械臂快速移动到目标位置，到达目标位置可以在串口输入“o”返回当前各轴角度
在工业领域常常会遇到将相机安装在机器手中，由相机快速引导机器手进行工作的方式。其中9点标定的作用是将图像的坐标转化为机器手的坐标。 不同标定文件的区别：不同标定的区别在于：图像坐标系与机器人坐标系是否匹配，单像素精度是否匹配。影响单像素精度是，
