物料分拣机器人开题报告，一文详解机器人的视觉伺服

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罕见的机器人视觉伺服中要实现像素坐标与实际坐标的转换，起首就要停止标定，关于实现视觉伺服节制，这里的标定不只包罗摄像机标定，也包罗机器人体系的手眼标定。以罕见的焊接机器人体系为例，有两种构型，以下：

即：摄像机流动于机械脚跟摄像机流动于内部场景；

实际部门：

以张正友的棋盘标定法为摄像机标定方法，因为摄像机标定成果要用到前面的手眼标定中，以是此处停止分歧方位的棋盘图片拍摄时须要遵照：标定板流动地位没有动，手眼组合体变更姿态拍摄图片。

摄像机标定的目标：失掉两组坐标系的两两转化矩阵：T1跟T2；

1）失掉图片像素坐标系P与摄像机坐标系C之间的转换矩阵T1，精确道该当是摄像机坐标系转化为图片像素坐标系的转换矩阵。可默示为：

P=T1*C;

注释：T1正在摄像机标定成果中就是内参矩阵3x3；

2）失掉摄像相机坐标系C与棋盘上树立的世界坐标系G之间的转换矩阵T2，精确道该当是坐标系G转化为摄像机坐标系的转换矩阵。可默示为：

C=T2*G;

注释：T2正在摄像机标定成果中就是外参矩阵4x4，由扭转矩阵r跟平移向量t组成［tr;0001］；

方式：

摄像机标定方式有两种可选：openCV或许Matlab标定工具箱；

发起取舍MATLAB应用程序——图像处理与计算机视觉——CameraCalibrator，间接导入拍摄好的图片便可。可是要留神，利用matlab标定工具箱所失掉的内参矩阵、外参扭转矩阵、外参平移向量皆要颠末转置才是精确的成果。

以下图，MATLAB标定失掉的红框中依次是外参平移向量、内参矩阵、外参扭转矩阵，它们皆须要做转置后才气使用于本文的公式计较：

2、手眼标定技巧

实际部门：

手眼标定目标：失掉摄像机坐标系C与机械脚坐标系H之间的转换矩阵T3，精确道该当是机械脚坐标系转化为摄像机坐标系的转化矩阵。可默示为：

C=T3*H;

注释：T3须要依据公式CX=XD失掉；实际中，离别晓得C、D供出来的X有无量多个解。以是为了实现独一解，咱们至少须要两组C跟D，即至少须要3个地位的摄像机标定成果。

此中C的求法以下：

C是两个摄像机坐标系之间的变更矩阵。可以根据上述任一两张标定图片所得的两个摄像机标定外参A、B按公式C=A*inv计较失掉的。假定上述摄像机标定中有3张标定图片的外参标定成果离别是T21、T22、T23，那么可以失掉两个C矩阵：

C1=T21*inv;

C2=T22*inv;

D的求法以下：

D是两个机械脚坐标系之间的变更矩阵。假定上述摄像机标定中的3张标定图片所一一对应的机械脚坐标系正在基坐标系（也可以是工件坐标系或许其他流动的参考坐标系）中的描写矩阵成果离别是H1、H2、H3（H须要从机器人控制器或示教器中读取），那么可以失掉两个D矩阵：

D1=inv*H2;

D2=inv*H3;

由以上两组C跟D，代入CX=XD便可以失掉独一解X，从而T3=X；

注：上述H1、H2、H3是每张标定图片对应的机械脚坐标系描写矩阵，正好解释了摄像机标定中所谓的“标定板流动，手眼运动”的正确性。若是手眼没有动，转变标定板姿态停止拍摄，那么H的值皆是一样的。

依据摄像机标定已知摄像机外参矩阵T21、T22、T23，还要从机器人控制器中读取T21、T22、T23离别对应的机械脚坐标系H1、H2、H3。控制器中的坐标系描写矩阵不是间接读取的，它是以平移向量跟欧拉角形式存在的，以下：

平移向量+欧拉角形式：

平移向量+四元数形式：

拔取此中任一形式便可，然后将其转化为描写矩阵。

上述事情实现后，便曾经获得了3个外参矩阵（再次提示，摄像机标定利用MATLAB标定工具箱的话，所失掉的外参扭转矩阵跟平移向量先要转置，即R=r‘，T=t’，然后外参矩阵EX=［RT；0001］）跟3个机械手坐标系矩阵，是以可以离别将3个二维矩阵合为一个三维矩阵，matlab下令以下：

C_ext=cat（3，C_ext1，C_ext2，C_ext3）;

H=cat

最初将C_ext跟H作为参数代入到以下MATLAB函数中：

funcTIonTch=GetCamera2HandMatrix

%以下变量：

%H1、H2、H3离别是3个地位的机械手坐标系的姿态矩阵：3x4x4

%C1、D1、C2、D2、R、w、q、kc1、kc2、kc3、kd1、kd2、kd3、a、b、c、d、h、y均为且则变量

C1=C_ext*inv

C2=C_ext*inv

D1=inv*H

D2=inv*H

R=C1;

q=acos;

w）*;

w）*;

w）*;

kc1=w;

R=C2;

q=acos;

w）*;

w）*;

w）*;

kc2=w;

R=D1;

q=acos;

w）*;

w）*;

w）*;

kd1=w;

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R=D2;

q=acos;

w）*;

w）*;

w）*;

kd2=w;

kc3=cross;

kd3=cross;

a=［kc1kc2kc3］;

b=［kd1kd2kd3］;

R=a*inv;%失掉扭转关联矩阵

tc1=C1;

tc2=C2;

td1=D1;

td2=D2;

c=R*td1-tc1;

d=R*td2-tc2;

a=C1-［100;010;001］;

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b=C2-［100;010;001］;

h=［a;b］;

y=［c;d］;

t=inv*h’*y;%失掉平移关联矩阵

Tch=［Rt;0001］;%失掉终极成果

end

3、依据标定成果对流动高度方针实现单目定位

实际部门：

由上述1、2两个标定曾经失掉：

摄像机坐标系C-》像素坐标系P的转换矩阵Tpc（即内参矩阵，MATLAB标定失掉的要转置）；

机械手坐标系H-》摄像机坐标系C的转化矩阵Tch；

从控制器读取的机械手坐标系H-》基坐标系B（这个依据环境本人正在控制器设定是基坐标仍是工件坐标系，本文用基坐标系）的转化矩阵Tbh；

已知方针高度流动，为z；

那么基坐标系转化为像素坐标系的变更矩阵就是：Gpb=Tpc*Tch*inv;

依据Gpb跟z可以失掉以下图所示的变更进程，分化后可依据像素坐标求得实际坐标：

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此中，Tpc须要留神，应正在内参矩阵最初增添一个全零列，变成3x4矩阵，以下：

代码实现：

funcTIonP=GetObjectLocaTIon

%参数Gtb是对象正在机器人基坐标中的描写矩阵（也就是对象坐标系-》基坐标系的变更矩阵）

%内参矩阵

Kl=［18519.7550.50;

01844.4299.70;

Gctl=［-0.9620-0.29740.0156-2.6405;

0.3266-0.95520.005659.7141;

0.01300.00031.;

0001.0000］;

G=inv;

z=10;%指定物体的高度

M=Kl*Gctl*G;

Ml=［u*Mu*M;v*Mv*M］;

Mr=［M-*z;M-*z］;

P=inv*Mr;%失掉物体的地位

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