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Hand-Eye Calibration with Matlab: 实时校准的Matlab应用

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简介：
本项目介绍如何使用MATLAB进行手眼标定，并应用于实时系统中。通过精确的手眼参数计算，提升机器人视觉系统的性能和稳定性。 使用Matlab进行手眼标定 1. 尽量在不同位置拍摄棋盘格图像，但要确保整个棋盘格都出现在视野内。 2. 在left文件夹中存放采集到的图片。 3. 坐标6.txt文件包含机械臂的位置和姿态数据。每一行有7个元素，分别是位置坐标和四元数（通过机械臂SDK反馈）。 4. 如何使用Matlab进行手眼标定？ 4.1 使用Matlab APP中的Camera Calibrator工具对图像的内参和外参进行标定，并将结果导出到工作空间中。 4.2 运行toolbox_stereo_eye_in_hand.m脚本以获得旋转矩阵和平移矩阵。

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  • Hand-Eye Calibration with Matlab: 实时校准的Matlab应用
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    本项目介绍如何使用MATLAB进行手眼标定，并应用于实时系统中。通过精确的手眼参数计算，提升机器人视觉系统的性能和稳定性。 使用Matlab进行手眼标定 1. 尽量在不同位置拍摄棋盘格图像，但要确保整个棋盘格都出现在视野内。 2. 在left文件夹中存放采集到的图片。 3. 坐标6.txt文件包含机械臂的位置和姿态数据。每一行有7个元素，分别是位置坐标和四元数（通过机械臂SDK反馈）。 4. 如何使用Matlab进行手眼标定？ 4.1 使用Matlab APP中的Camera Calibrator工具对图像的内参和外参进行标定，并将结果导出到工作空间中。 4.2 运行toolbox_stereo_eye_in_hand.m脚本以获得旋转矩阵和平移矩阵。
     
  • Hand-Eye Calibration: Python工具实现时间同步与手眼校准
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    本Python工具旨在实现高效的时间同步及手眼系统校准，适用于机器人视觉任务，提升自动化操作精度。 手眼校准描述了用于执行手眼校准的Python工具。如果您使用这些工具，请引用我们的文献：@Inbook { Furrer2017FSR, author = Fadriand Furrer, Marius Fehr, Tonci Novkovic, Hannes Sommer, Igor Gilitschenski, Roland Siegwart, editor = Roland Siegwart, Marco Hutter, title = Evaluation of Combined Time-Offset Estimation and Hand-Eye Calibration on Robotic Datasets, bookTitle = Field and Service Robotics }
     
  • Matlab中的向量点乘-磁力计校准(Magnetometer-calibration)
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    本文章介绍了如何使用MATLAB进行磁力计校准时实现向量点乘操作，详细讲解了相关代码和应用技巧。 在MATLAB代码中的向量点乘磁力计校准技术涉及三个不同的脚本用于校准三轴磁力计，这些脚本需要针对硬/软铁磁干扰及比例因子进行调整。文中提出了三种校准程序：手动校准（MC）、非线性最小二乘法校准（NLLS）和修正的普通最小二乘法校准（ALQ）。这里将简要介绍这三种方法，并详细说明如何使用提供的脚本来解决每种方法的校准问题。值得注意的是，尽管存在非正交性和软铁磁干扰的影响，在这些校准程序中主要考虑比例因子及硬铁磁干扰作为测量偏差的主要来源。 唯一能够同时处理所有上述偏差源（包括硬/软铁磁干扰、比例因子和非正交性）的方法是ALQ方法。该方法依据特定的研究文献开发而来，而MC和NLLS仅能解决强铁磁干扰（即偏移）及比例因子的问题。鉴于这些简化条件，定义一个简单的模型来描述磁力计如何感知外部磁场至关重要。 磁力计的每个轴都测量参考磁场中的三个正交分量之一，通常可以是人造磁场或地磁场。理想情况下，磁力计输出应该是一个表示在自身坐标系中所测得的磁场方向向量。然而，在实际应用中会遇到各种干扰和误差需要校准处理。
     
  • 手眼标定（Eye-to-Hand）
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    手眼标定（Eye-to-Hand）是一种机器人技术，涉及计算相机与机械臂之间的相对位置和姿态，使机器人能够精准抓取目标物体。 手眼标定工具适用于二维手眼标定，在Z轴距离不变的情况下使用。为什么资源分不能为0了？
     
  • 相机校准用的棋盘格 checkerboard for camera calibration
    优质
    Checkerboard for camera calibration是一种用于光学系统中的重要工具，通过其明确的几何图案帮助实现精确的镜头参数调整与图像矫正。 相机标定通常需要使用棋盘格作为参考工具。
     
  • 机器人线激光扫描校准应用-robot-line laser scanning calibration
    优质
    本项目专注于开发和实施机器人线激光扫描校准技术，通过精准定位与高效数据采集，提升自动化生产中的检测精度及效率。 这是一篇关于机器人线激光标定的论文，可供参考。主要原理是利用已知半径的标准球面作为标定对象，计算线激光传感器与机器人末端之间的变换矩阵。
     
  • 手眼标定算法方案: Eye in Hand
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    Eye in Hand手眼标定算法是一种用于机器人视觉系统的关键技术，它能够精准计算相机与机械臂之间的相对位置和姿态，确保高效准确的操作。 在经典的手眼标定（eye in hand）方案设计中，每组手眼运动需要固定棋盘格的位置。每次进行手眼运行前后都需要重新标定相机的外参参数。此外，机器人控制系统应该能够直接读取工具中心点的姿态信息。
     
  • 频谱校正与仪器校准方法(Matlab应用)
    优质
    本书聚焦于频谱校正和仪器校准技术，并详细介绍如何利用Matlab软件进行相关计算和分析。适合科研人员及工程师阅读。 关于雷达中频信号频率校正方法的源程序供参考。
     
  • MATLAB代码在相机上的实现-Camera Calibration Toolbox: 多摄像机系统的校准工具箱
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    Camera Calibration Toolbox是一款专为多摄像机系统设计的MATLAB工具箱，提供全面的校准功能，支持相机参数精确计算与优化。 Matlab的多摄像机系统校准工具箱是用于校准多相机系统的软件包。该工具箱要求系统中的两个相邻摄像头能够同时看到标定板的部分区域。通常来说，如果两台相邻摄像头之间的角度不超过90度，则此工具箱适用于您的设备配置。 使用基于特征描述符的校准模式进行多摄像机系统校准的方法已经提交给2013年的IEEE/RSJ国际智能机器人和系统会议（IROS）。该工具箱还利用了一些辅助代码。 对于运行环境，这个工具包需要Matlab 2012b或更新版本，并可以在Windows、Unix以及Linux操作系统上使用。 快速开始指南： 首先获取您的校准图案并拍摄图像。 - 工具箱将采用SURF特征检测器来识别标定中的对应点。您可以利用提供的Matlab函数生成一个充满随机SURF特征的模式，代码如下：`pattern=generatePattern(N,M);` 其中N和M代表了该图案的高度与宽度（以像素为单位）。 - 打印并粘贴此图案到平板上之后，请使用相机系统拍摄图像。确保您的设备保持同步状态。 接下来将进行标定步骤，根据上述信息开始操作即可。
     
  • ADS7846/XPT2046触摸驱动及 Calibration 校准程序（通用）
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    本简介提供关于ADS7846和XPT2046触摸屏控制器的Calibration校准程序详解，旨在帮助开发者实现精准触控操作。 可以参考我关于tslib的博客，里面有关于触摸校准的详细讲解。压缩包内包含ADS7846/xpt2046触摸驱动以及通用的calibration校准程序。这些是我使用的两款触摸IC驱动及通用校准程序，适用于你的平台时只需稍作配置修改即可使用。