机械臂手眼标定源码 C++语言 多年项目使用的标定代码 眼在手上和眼在手外都有

在机械臂的应用中，手眼标定是至关重要的一环，它关乎机械臂能否精准地完成各项任务。今天就来和大家分享一下我在多年项目中使用的基于 C++ 语言的机械臂手眼标定代码，涵盖眼在手上和眼在手外两种常见的标定情况。

眼在手上（Eye - in - Hand）标定

眼在手上的标定场景，摄像头安装在机械臂末端执行器上，它随着机械臂运动而运动。这种情况下，核心是求解相机坐标系与机械臂末端坐标系之间的关系。

// 假设已经有函数获取机械臂末端位姿和相机位姿
Eigen::Matrix4d getRobotEndPose();
Eigen::Matrix4d getCameraPose();

// 计算手眼矩阵（Eye - in - Hand 情况下）
Eigen::Matrix4d calculateEyeInHandCalibration() {
    Eigen::Matrix4d H_ee_list[num_samples];  // 机械臂末端位姿列表
    Eigen::Matrix4d H_c_list[num_samples];   // 相机位姿列表

    for (int i = 0; i < num_samples; ++i) {
        H_ee_list[i] = getRobotEndPose();
        H_c_list[i] = getCameraPose();
    }

    // 使用Tsai - Lenz方法求解手眼矩阵
    // 这里省略具体复杂的计算过程，实际项目中需要根据具体算法实现
    Eigen::Matrix4d H_eye_in_hand;
    // 假设已经实现了求解函数solveEyeInHandCalibration
    solveEyeInHandCalibration(H_ee_list, H_c_list, num_samples, H_eye_in_hand);

    return H_eye_in_hand;
}

代码分析

1. 获取位姿：getRobotEndPose 和 getCameraPose 函数用于获取机械臂末端和相机在不同位置的位姿信息，这些位姿数据是后续计算手眼矩阵的基础。
2. 数据存储：通过两个数组 Heelist 和 Hclist 分别存储机械臂末端位姿和相机位姿，为后续计算做准备。
3. 求解手眼矩阵：这里使用 Tsai - Lenz 方法来求解手眼矩阵，实际项目中 solveEyeInHandCalibration 函数需要根据具体算法仔细实现，它会根据收集到的位姿数据计算出相机与机械臂末端之间的变换矩阵 Heyein_hand。

眼在手外（Eye - to - Hand）标定

眼在手外的标定场景，摄像头固定安装在环境中，不随机械臂运动。此时主要任务是求解相机坐标系与机械臂基坐标系之间的关系。

// 假设已经有函数获取机械臂末端位姿和相机位姿
Eigen::Matrix4d getRobotEndPose();
Eigen::Matrix4d getCameraPose();

// 计算手眼矩阵（Eye - to - Hand 情况下）
Eigen::Matrix4d calculateEyeToHandCalibration() {
    Eigen::Matrix4d H_ee_list[num_samples];  // 机械臂末端位姿列表
    Eigen::Matrix4d H_c_list[num_samples];   // 相机位姿列表

    for (int i = 0; i < num_samples; ++i) {
        H_ee_list[i] = getRobotEndPose();
        H_c_list[i] = getCameraPose();
    }

    // 使用基于 SVD 的方法求解手眼矩阵
    // 这里省略具体复杂的计算过程，实际项目中需要根据具体算法实现
    Eigen::Matrix4d H_eye_to_hand;
    // 假设已经实现了求解函数solveEyeToHandCalibration
    solveEyeToHandCalibration(H_ee_list, H_c_list, num_samples, H_eye_to_hand);

    return H_eye_to_hand;
}

代码分析

1. 同样的获取位姿步骤：和眼在手上的情况类似，先通过 getRobotEndPose 和 getCameraPose 函数获取机械臂末端和相机位姿。
2. 数据准备：将获取到的位姿数据分别存储在 Heelist 和 Hclist 数组中。
3. 求解手眼矩阵：在眼在手外的情况下，使用基于 SVD（奇异值分解）的方法来求解手眼矩阵。solveEyeToHandCalibration 函数根据具体算法实现，它会利用这些位姿数据计算出相机与机械臂基坐标系之间的变换矩阵 Heyeto_hand。

机械臂手眼标定是一个复杂但又非常有趣的领域，通过这些代码和分析，希望能让大家对基于 C++ 的手眼标定有更深入的理解，在实际项目中能够灵活运用。当然，具体实现过程中，还需要根据实际情况对算法和代码进行优化和调整。