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文档简介

等算法，可以求出。针对第二种摄像头安装的方式，则可以按照下面描述的方法进行手眼标定。图1.8眼在手上的标定示意图如图1.8所示，baseHcal是机器人基坐标系（base）与标定板坐标系（object）之间的转换关系，包括了旋转矩阵和平移向量；camHtool是指相机坐标系（camera）和机械臂末端坐标系（tool）之间的转换关系；camHcal是相机的坐标系和标定板的坐标系对应的转换关系，在1.1.2的相机标定过程中可以计算出具体数值；baseHtool是在机器人系统中标注出来的。由于标定板（Object）和机器人底座（Base）之间的相对关系是保持不变的，所以可以得到下方的式子：(1.3)对上式化简后可以得到：(1.4)不难看出，该式也是典型的求解问题，可以求解出，也就是机器人基坐标系和相机坐标系之间的转换矩阵。本课题采用的是第二种形式，相机固定在机器人手臂的末端，通过上述的手眼标定方式，就可以计算出两个坐标系之间的转换关系。1.2实验验证在仿真环境中搭建该机器人自动抓取系统后，可对本系统进行实验来验证其可行性。在仿真实验时，本文选取了生活中比较常见的矿泉水瓶，其形状可近似看为圆柱形，用其进行抓取实验比较具有普遍性。实验步骤如下：选取桌子平面上的任意坐标，将矿泉水瓶放置在桌子上，要求该位置在相机可见以及机器人手臂可以到达的范围之内，记录下该点坐标；利用相机对桌子上的物体进行拍摄，获取矿泉水瓶此时在场景中的彩色图像和深度图像；把上述步骤中的图像输入到特征点匹配算法中，与提前存好的对比图片进行特征点匹配，获取到图像中物体的抓取矩形框，可以计算出抓取框的中心点坐标；通过坐标转换得到该中心点坐标在机器人基坐标下的空间位置，然后将得到的空间坐标通过套接字传输给机器人手臂的控制器中；机器人控制器接收到相应的数据，将数据存到变量寄存器中，然后规划机械臂进行抓取；将机器人手臂回归原位，然后重复前五个步骤并记录实验数据，统计抓取数据。按照上述的步骤对矿泉水瓶进行抓取实验，抓取结果汇总如表1.2所示：表1.2抓取结果汇总表序号计算中心坐标实际中心坐标X轴误差Y轴误差1(996,-208)(1000,-200)482(1015,-217)(1020,-220)533(1048,-194)(1040,-200)864(1037,-210)(1040,-220)3105(1068,-205)(1060,-200)856(1054,-217)(1060,-220)637(1076,-193)(1080,-200)478(1082-226)(1080,-

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