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针对机器人位姿测量立体标靶的单目视觉标定方法汇报人：2024-01-07

目录CONTENTS引言单目视觉标定原理立体标靶的设计与制作机器人位姿测量方法单目视觉标定实验与分析结论与展望

01引言CHAPTER

01随着工业自动化和智能制造的快速发展，机器人定位和位姿测量技术在生产线上的应用越来越广泛，对机器人的定位精度和稳定性提出了更高的要求。02单目视觉标定方法作为一种高效、简便的机器人定位技术，具有无需特殊设备和环境要求、成本低等优点，在机器人定位领域具有广阔的应用前景。03立体标靶作为一种高精度、高稳定性的定位工具，能够提供丰富的几何信息，提高机器人的定位精度和稳定性。因此，研究基于立体标靶的单目视觉标定方法具有重要的理论意义和实际应用价值。研究背景与意义

国内外研究现状国外在机器人定位和视觉标定技术方面起步较早，已经取得了一系列研究成果和应用案例。国内近年来也开始重视机器人定位和视觉标定技术的研究，取得了一些进展，但与国际先进水平相比仍存在一定差距。目前，单目视觉标定方法主要分为基于透视变换的方法和基于机器视觉的方法两类。基于透视变换的方法主要通过标定相机内参和外参，建立相机坐标系与世界坐标系之间的映射关系，实现机器人位姿的测量。基于机器视觉的方法主要利用图像特征提取和匹配技术，通过求解几何约束方程来获得机器人位姿信息。立体标靶作为一种高精度、高稳定性的定位工具，在机器人定位和视觉标定领域得到了广泛应用。立体标靶通常由一组具有规则几何形状的标靶点组成，通过测量标靶点在世界坐标系中的位置和姿态，可以获得机器人的位姿信息。

02单目视觉标定原理CHAPTER

单目视觉标定是指通过标定参照物与相机之间的几何关系，来确定相机内参数和畸变参数的过程。该过程通常需要使用标定板，如棋盘格、圆形点阵等作为参照物，通过拍摄多角度的标定图像来进行计算。单目视觉标定的精度和可靠性对于机器人的定位、导航、控制等任务至关重要。单目视觉标定概述

相机内参标定是指确定相机的焦距、主点坐标、畸变系数等参数的过程。通过拍摄不同角度和距离的标定板图像，并利用图像处理和计算机视觉算法，可以计算出相机的内参。相机内参的准确性对于后续的位姿测量和立体标定至关重要，因此需要选择合适的标定方法和算法。相机内参标定

相机畸变矫正对于保证单目视觉标定的精度和可靠性具有重要意义。相机畸变矫正是指对拍摄图像进行预处理，以消除由于相机畸变引起的图像变形的过程。常见的畸变矫正方法包括径向畸变和切向畸变矫正，通过使用不同的畸变模型和算法，可以有效地改善图像质量，提高后续处理的准确性和稳定性。相机畸变矫正

03立体标靶的设计与制作CHAPTER

标靶类型选择适合单目视觉系统的立体标靶类型，如格雷码、圆形阵列等。标靶尺寸根据实际应用需求，确定标靶的尺寸大小，以满足机器人位姿测量的精度要求。标靶特征在标靶上设计易于识别的特征点，如圆心、边缘等，以便于相机进行图像处理和识别。标靶设计030201

材料选择选择耐久性好、不易变形的材料，如金属、塑料等，以确保标靶的长期稳定性和精度。加工工艺采用高精度加工工艺，确保标靶特征点的位置准确性和一致性。标定校准在制作完成后，对标靶进行校准和标定，以确保其几何参数的准确性。标靶制作

标靶应具有较好的鲁棒性，能够在不同光照条件、角度和距离下被相机准确识别。鲁棒性标靶特征点应易于快速识别，以提高位姿测量的实时性。识别速度标靶应满足机器人位姿测量的精度要求，以确保机器人的准确运动控制。精度要求标靶特性

04机器人位姿测量方法CHAPTER

机器人位姿测量是机器人定位和导航的关键技术之一，通过测量机器人在三维空间中的位置和姿态信息，可以确保机器人准确、稳定地完成各种任务。机器人位姿测量方法主要包括基于传感器的方法和视觉方法两大类。基于传感器的测量方法通常利用陀螺仪、加速度计、里程计等传感器来获取机器人的运动信息，而视觉方法则是通过相机拍摄环境中的特征点或标志物，再利用计算机视觉算法来计算机器人的位置和姿态。机器人位姿测量概述

为了准确描述机器人在三维空间中的运动状态，需要建立一个机器人坐标系。该坐标系通常与机器人基座固连，并随着机器人的运动而移动。机器人坐标系的建立需要遵循一定的规则，例如原点应设置在机器人的某个固定位置，轴的方向应与机器人的设计结构相符合等。在建立机器人坐标系时，还需要考虑坐标系的稳定性、可扩展性和可维护性等因素。机器人坐标系建立

VS机器人位姿测量算法是实现机器人位姿测量的核心部分，其目的是通过传感器或相机采集的数据，计算出机器人在三维空间中的位置和姿态信息。常见的机器人位姿测量算法包括卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。这些算法通过迭代计算，不断优化机器人的位置和姿态信息，以提高测量的准确性和稳定性。机器人位姿测量算法