3D视觉引导原理 & 3D面扫结构光相机-迅猛龙产品介绍

什么是视觉引导？

视觉引导

= 定位 + 引导

什么是手眼标定？

根据Eye-in-Hand方式和Eye-to-Hand方式的不同，标定方法稍有不同，但最终是把被测物相对于相机的坐标转换成被测物相对于机械手坐标系的坐标。

Eye-in-Hand：

假设我们有一个相机坐标系 C，其中相机的位置和方向可以由齐次变换矩阵 T_cam 表示。假设手部坐标系H 相对于相机坐标系的位置和方向可以由齐次变换矩阵 T_hand 表示。我们的目标是通过观察手上的特征点，计算出相机在手上的位置和方向。

假设手上的一个特征点在相机坐标系下的坐标是[X,Y,Z,1]T，在图像上的坐标是[u,v,1]T。这个特征点的在相机坐标系下的坐标可以通过相机内参矩阵 K 进行投影：

其中，s 是尺度因子。将上述方程展开并化简，我们可以得到：

通过求解上述方程，我们可以得到相机在手上的变换 T_cam·T_hand。通常，这个问题是非线性的，需要使用数值优化方法来找到最优解。

Eye-to-Hand：

假设我们有一组特征点集合，每个特征点在相机坐标系下的坐标为 [X_i,Y_i,Z_i,1]T，在图像上的坐标为 [u_i,v_i,1]T。

我们可以使用相机内参矩阵 K 进行投影，得到：

其中，S_i是尺度因子。将上述方程表示成矩阵形式：

其中，P_i 是投影矩阵

P_i = K · T_cam

通过多个特征点的观测，我们可以形成一个方程组：

A·x=0

其中，A 是一个由每个特征点对应的投影矩阵 P_i构成的矩阵，x是一个列向量，包含相机在手外的位姿参数的元素。通常，我们使用SVD (奇异值分解)等方法来解这个线性方程组,从而得到相机在手外的位姿。

机械手旋转角

不同表示方式 

Velociraptor

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