为了实现单目视觉系统的快速、精确的手眼标定, 本文提出了一种新的两步式手眼标定方法, 将手眼标定分为求解旋转关系和平移关系两步. 首先机器人携带标定板进行两次平移运动求解旋转关系, 然后机器人工具坐标系执行若干次旋转运动求解平移关系. 该方法简单快速, 不需要昂贵的外部设备, 通过实验最终验证了该方法的可行性.

ROS机械臂仿真技术：ure5与RealSense的手眼标定与跟随系统研究与应用，基于ROS的机械臂视觉抓取技术的探索与实践,ros机械臂仿真 1.ure5+real sense，手眼标定+跟随 2.基于ros的机械臂视觉抓取 ,ROS机械臂仿真; URE5+RealSense; 手眼标定跟随; 基于ROS的机械臂视觉抓取,ROS机械臂仿真：手眼标定与跟随的视觉抓取 在当前的机器人领域，ROS（机器人操作系统）已经成为了一个非常重要的工具，特别是在机械臂的仿真领域，ROS提供了强大的功能和丰富的开源代码库，使得研究人员和工程师可以在一个较为简便的环境下进行机器人的控制与研究。本文档重点探讨了ROS机械臂仿真技术，特别是URE5与RealSense相结合的手眼标定与跟随系统的研究与应用，同时涉及到了基于ROS的机械臂视觉抓取技术。 URE5与RealSense的结合，为机械臂提供了高效的空间感知能力。RealSense是一种深度感知相机，它可以提供丰富的场景信息，包括深度信息、颜色信息等，这对于机器人操作来说至关重要。而URE5是一种先进的控制系统，它能够有效地处理来自RealSense的信息，结合手眼标定技术，可以精确地定位物体的位置，实现精确的抓取和操作。 手眼标定是机械臂视觉系统中的一项关键技术，它通过校准机械臂的相机坐标系与机械臂的运动坐标系之间的相对位置关系，使得机械臂能够准确地根据相机捕获的图像信息进行操作。这一过程在机器人视觉抓取任务中尤为关键，因为它确保了机械臂可以精确地理解其操作环境并作出反应。 跟随系统是智能机器人领域的另一个研究热点，它可以使得机械臂能够在移动过程中，持续跟踪目标物体，从而实现动态环境下的精确操作。结合手眼标定技术，跟随系统能够提供更加准确和可靠的追踪效果。 文档中还提到了基于ROS的机械臂视觉抓取技术，这通常涉及到图像处理、特征提取、物体识别与定位以及路径规划等多个环节。视觉抓取技术的探索与实践，不仅提升了机械臂的自主性，也为机器人在物流、装配、医疗等领域的应用提供了技术基础。 通过上述技术的研究与应用，可以预见未来的机械臂不仅能够执行更为复杂的操作任务，还能够更加灵活地适应不同的操作环境。这将极大地推动智能制造、服务机器人等领域的技术进步。 展望未来，机械臂的仿真技术与实际应用之间还存在一定的差距，如何将仿真环境中获得的高精度数据和算法，更好地迁移到真实世界中的机械臂操作，是未来研究的重要方向。同时，随着深度学习等人工智能技术的发展，未来的机械臂可能将拥有更为智能的决策和学习能力，实现更为复杂的任务。 此外，文档中提到的标签"xbox"，可能是文档在整理过程中的一个误标记，因为在本文档内容中，并没有涉及到任何与Xbox游戏机或者相关技术直接相关的信息。因此，在内容处理时应忽略这一标记。

UR5基于realsenseD435i的手眼标定

仿真场景文件

手眼标定C++代码，基于OpenCV 2.4.9以上版本，包含assistFunction.cpp辅助函数，createDataSet.cpp创建数据集，handEyeSelf.cpp自己写的标定函数，以及主函数

手眼标定源数据（棋盘格+excel）

经过实验测量以y轴精度进行验证，整机验证进行六次采集，平均精度误差为0.361mm 原始的标定精度在6mm左右，虽然听起来是非常微小的偏差，但是由于研究方向对精度要求极高。且在运动过程中，深度信息误差、畸变误差、机械误差、坐标系转换等一系列误差累积环节，将导致误差放大，因此远不能达到要求。 使用规划和智能算法对相机进行标定具有比较强的优势在于，不管是非线性规划的方法还是粒子群/遗传等智能方法的计算目标函数可以将旋转矩阵与位移矩阵一起进行计算，这种计算方法也被称之为一步法，对比传统的Tsai手眼标定的两步法可以有效避免旋转矩阵和位移矩阵计算的误差积累。当然缺点是非常不好进行编程实现，且一旦编程出现错误极有可能误差巨大，而且数学要求较高，需要一定的数学基础。

三维点云手眼标定（眼在手上和眼在手外），资源包括了三维点云眼在手上和眼在手外场景的标定Halcon代码。 可应用于三维点云建立线激光与机器人关系求解，应用场景可能会用于无序抓取和鞋点胶之前建立线激光与机器人坐标。 适用于刚接触三维，刚接触HALCON,对三维手眼标定不了解的视觉爱好者，可参考学习，应用于项目实战中。 里面也包含了欧拉角求解，对这块求解有疑惑的也可参考。 可参考我之前标定过程画的流程图标定。

经典手眼标定算法C++代码，程序是基于OpenCV 2.0以上版本，下载程序后需要配置OpenCV。工程主要包括三个文件，handeye.h为各种手眼标定的实现，quaternion.h为四元数运算文件，handeye_test.cpp为主程序，测试各手眼标定算法的可行性。

手眼标定源码，基于opencv的calibrateHandEye函数实现，其中包括机械臂工具位姿的获取，位姿欧拉角与矩阵之间的转换，以及相机内参畸变系数的标定，机械臂法兰盘与相机坐标系变换关系标定。