随着工业的发展,在生产中对自动化的要求越来越高,视觉技术已被广泛引入工业机器人行业,具备视觉的工业机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装、码垛拆垛等,视觉引导是工业机器人走向智能化的重要方式。传统的工业机器人只能按照编写好的程序做单调重复的工作,无法根据作业环境自适应调整运动轨迹,视觉引导系统赋予了机器人感知外部世界的能力。
机械臂基坐标系(用base表示)
机械手工具坐标系(用tool表示)
相机坐标系(用cam表示)
2D手眼变换中一般表达为:线性变换R和平移变换T的叠加,即为两个平面(像素平面与机器人基坐标系平面)的仿射变换。
▲仿射变换实现公式
3D手眼标定则是确定相机坐标系与机械臂基坐标系或与机械臂工具坐标系之间的转换关系。通过该转换关系,3D手眼标定可以确定相机坐标系内的任意一点在机械臂基坐标系的位置,因此3D手眼标定相对于2D手眼标定具有更广阔的应用空间。
按照相机搭载方案的不同,3D手眼标定主要分为眼在手上(hand-in-eye)和眼在手外(eye-to-hand)两种形式。眼在手上方案中,相机一般搭载在机器人末端工具上,相机相对于工具的位置和姿态是固定的,此时手眼标定主要确定相机与机器人工具之间的相对位置和姿态;眼在手外方案中,相机一般安装在相对于机器人基座固定的支架上,此时手眼标定主要是确定相机与机器人基座之间的相对位置和姿态。
▲左侧:眼在手上 右侧:眼在手外
无论是眼在手上还是眼在手外方案的手眼标定,都可以归结为对方程AX=XB的求解。以眼在手外(hand-in-eye)方案的手眼标定举例: