移动机器人视觉传感器的现场标定技术
AGV移动机器人的五种定位技术介绍
AGV移动机器人的五种定位技术介绍AGV（Automated Guided Vehicle）移动机器人是一种自动导引车辆，能够在工业和物流领域进行物品运输和搬运任务。
为了准确定位AGV移动机器人的位置，可以采用多种定位技术。
下面将介绍五种常见的AGV定位技术。
1.激光定位技术：激光定位技术是一种通过激光扫描仪实现的定位方法。
它通过扫描周围环境并计算与物体的距离和角度来确定机器人的位置。
这种定位技术具有高精度和高可靠性的特点，适用于需要精确定位的场景，如仓库等。
2.视觉定位技术：视觉定位技术是一种使用摄像头和图像处理算法来确定机器人位置的方法。
它通过识别和匹配环境中的特征点或标志物来进行定位。
视觉定位技术具有较高的灵活性和适应性，可以适应不同环境和场景的变化。
3.超声波定位技术：超声波定位技术是一种使用超声波传感器来测量距离和方向的方法。
机器人通过发送超声波信号，并根据接收到的反射信号计算与物体的距离和方向，进而确定自身位置。
这种定位技术需要在环境中设置超声波信号源，适用于开放空间和室内场景。
4.地磁定位技术：地磁定位技术是一种通过检测地球磁场强度和方向来进行定位的方法。
机器人搭载磁力计和罗盘传感器，通过测量环境中的地磁场来确定自身位置。
地磁定位技术具有较高的稳定性和精度，适用于室内和地下场景。
5.惯性导航定位技术：惯性导航定位技术是一种使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来确定机器人位置的方法。
它通过测量机器人的加速度和角速度来计算和集成运动路径，并推算出位置。
惯性导航定位技术具有较高的实时性和灵活性，适用于复杂环境和短距离运动。
这些AGV定位技术各有优劣，可以根据不同的应用场景和需求选择合适的技术。
在实际应用中，也可以将多种定位技术进行组合和协同，以提高定位的精度和鲁棒性。
随着技术的不断进步，AGV定位技术将会越来越成熟和普及。
机器人定位技术详解
机器人定位技术介绍前言随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。
那么移动机器人定位技术主要涉及到哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。
移动机器人超声波导航定位技术超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。
通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。
当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。
在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到机器人的位置环境信息。
由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。
而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。
同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境条件的影响。
超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动机器人的感知系统中。
移动机器人视觉导航定位技术在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。
在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。
视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。
常见机器人与视觉标定的几种办法
a是旋转标准的角度
Mdx=X1-X0，即旋转后Mark坐标与训练模板 的mark坐标
1.相机非线性校正
2.相机与机器人做9点标定 3.计算机器人的旋转中心 4.相机通过公式计算得出最终的输出结果
旋转中心标定说明
红色框为CCD FOV，黄色为工件
z
五星为Mark点
训练的标准位置
工件发生平移
y 工件发生平移和旋转
x Base Frame
所有 旋转中心方法用于
机器人与视觉配合场景
方法：计算工件实际发生的偏移量和旋转量，结合机器人的旋转中心进行二次补偿后，把补偿量 发送给机器人，然后机器人把补偿量补偿后进行抓取或放置即可；
下面介绍如何求解StDx和StDy
旋转中心标定—计算补偿
• StDx,StDy计算过程,首先Robot在拍照点旋转一定角度a（一定是Robot给出）
X0,Y0
X1,Y1
CDx= cos (a) * (Cx0-X0) - sin (a) * (Cy0-Y0) + X1 – Cx0 = (cos (a) -1) * (Cx0-X0) - sin (a) * (Cy0-Y0) + MDx = (cos (a) -1) * StDx- sin (a) * StDy+ MDx
CDy= cos (a) * (Cy0-Y0) + sin (a) * (Cx0-X0) + Y1 – Cy0
X’= cos (a) * (X0-Cx0) - sin (a) * (Y0-Cy0) + Cx0
(X0, Y0)
Y’= cos (a) * (Y0-Cy0) - sin (a) * (X0-Cx0) + Cy0
手眼标定操作方法
手眼标定操作方法手眼标定是指通过计算机视觉技术，将机器手臂与视觉传感器之间的相对位置和姿态关系进行确定的过程。
手眼标定是机器人视觉导航和操作中的重要环节，对于实现精确的机器人姿态控制和操作准确性至关重要。
下面将详细介绍手眼标定的操作方法。
1. 实验环境准备首先，需要准备一个标定场景。
场景中需要有一个待移动物体（可以是一个标定棋盘格等），一个机器人手臂，以及至少一个视觉传感器。
此外，还需要安装一套机器人视觉导航软件和相应的标定工具。
2. 视觉传感器标定一般来说，先进行视觉传感器的相机标定。
相机标定是确定相机内外参数的过程，主要包括相机镜头的焦距、畸变参数、相机光心等。
可以使用棋盘格标定法或多角度标定法等进行视觉传感器的标定。
3. 机器人手臂标定然后，进行机器人手臂的标定。
手眼标定是将机器人末端执行器与视觉传感器之间的相对位置和姿态关系进行确定的过程。
可以使用机器人自带的标定工具进行标定，或者借助外部标定工具。
标定要求手臂末端执行器对准标定物体，通过运动学逆解算法计算手臂的关节角度和末端执行器的位姿。
4. 标定数据采集在进行手眼标定之前，需要采集一系列机器人手臂末端执行器和视觉传感器之间的位姿数据。
这些数据可以通过机器人手臂的关节角度和末端执行器的位姿进行测量，或者使用外部的测量设备进行数据采集。
采集的数据应该包括机器人手臂末端执行器的姿态和视觉传感器的位姿。
5. 标定方法选择根据实际情况选择合适的手眼标定方法。
常用的手眼标定方法包括点对点法、体素法、直接解法、最小二乘法等。
不同的方法适用于不同的标定场景和数据集。
在选择方法时，应考虑标定精度、计算复杂度和数据适应性等因素。
6. 标定参数计算通过所选择的标定方法，计算机器人手臂和视觉传感器之间的相对位置和姿态关系。
这些参数可以用于机器人导航和操作中的姿态控制和精度校准。
7. 标定结果评估使用标定结果进行相关精度评估。
可以通过将机器人手臂移动到不同位置，与标定棋盘格或其他标定物体进行匹配，检查机器人手臂的姿态控制和操作精度是否达到要求。
机器人视觉导航的原理与自主定位技术
机器人视觉导航的原理与自主定位技术机器人的视觉导航是指通过视觉传感器获取周围环境信息，利用这些信息来确定机器人的位置和方向，并以此为基础进行导航和移动。
视觉导航是机器人在没有人为干预的情况下，自主感知环境并做出相应决策的重要能力。
一、机器人视觉导航的原理机器人视觉导航的原理主要包括图像获取、图像处理和地图构建三个关键步骤。
1. 图像获取图像获取是机器人视觉导航的第一步。
机器人通常配备了各种类型的相机或传感器，如全景相机、深度相机等。
这些相机和传感器可以从不同的角度和距离获取周围环境的图像信息。
2. 图像处理图像处理是机器人视觉导航的核心步骤。
机器人通过对获取到的图像进行处理，提取出关键的特征信息，如边缘、角点等。
同时，还可以利用计算机视觉算法，如目标检测、目标跟踪等，对图像进行进一步分析和识别，以实现环境感知和目标定位。
3. 地图构建地图构建是机器人视觉导航的最终目标。
通过对获取到的图像和环境信息进行处理和分析，机器人可以构建出一个精确的地图模型。
这个地图模型包含了环境的特征和结构信息，为机器人的导航和定位提供参考依据。
二、机器人自主定位技术机器人自主定位技术是机器人视觉导航的关键环节。
它通过视觉传感器获取到的环境信息，以及机器人自身的运动状态，来确定机器人在环境中的位置和姿态。
1. 视觉标记技术视觉标记技术是机器人自主定位的一种常用技术。
它通过在环境中设立一些特殊的标记，如二维码、条码等，机器人可以通过识别这些标记，进而确定自己的位置。
这种技术具有定位准确性高、实时性强等优点，但需要预先安装标记，对环境要求较高。
2. 视觉里程计技术视觉里程计技术是机器人自主定位的另一种常用技术。
它通过计算机视觉算法，分析相邻图像之间的位移和旋转，推导出机器人的运动轨迹。
通过累积这些位移和旋转信息，可以实现机器人的自主定位。
这种技术不依赖于特殊标记，适用于各种环境，但精度会随着时间的推移而逐渐累积误差。
3. 深度学习技术深度学习技术在机器人视觉导航中得到了广泛应用。
一种基于视觉测量的scara机器人标定方法
一种基于视觉测量的SCARA机器人标定方法
一、引言
SCARA机器人是一种特殊类型的装配机器人，广泛应用于各种制造行业。
为了确保SCARA机器人的准确性和可靠性，我们需要对其进行精确的标定。
本文提出了一种基于视觉测量的SCARA机器人标定方法，以提高其精度和可靠性。
二、标定方法
该标定方法主要包括以下步骤：
准备标定工具和设备：包括相机、标定板、参考坐标系等。
安装标定设备：将相机固定在SCARA机器人的工作区域上方，标定板安装在SCARA机器人的末端执行器上。
采集图像：通过相机拍摄标定板在不同姿态下的图像，并记录每个图像中标记点的位置。
图像处理：对采集的图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等，以提取标记点的位置。
建立坐标系：根据采集的图像和已知的参考坐标系，建立相机的内部坐标系和世界坐标系。
计算参数：通过已知的点和对应的坐标系，计算相机的内部参数和外部参数，如焦距、主点坐标、畸变系数等。
验证标定结果：通过比较标定前后的机器人定位精度，验证该标定方法的有效性和精度。
三、实验结果
实验结果表明，使用该标定方法后，SCARA机器人的定位精度提高了约50%，大大提高了其工作性能和可靠性。
同时，该标定方法操作简单，精度较高，可广泛应用于各种SCARA机器人的标定工作中。
四、结论
本文提出了一种基于视觉测量的SCARA机器人标定方法，该方法可提高SCARA机器人的定位精度和工作性能。
实验结果表明，该方法具有操作简单、精度高等优点，可广泛应用于各种SCARA机器人的标定工作中。
传感器标定的方法和步骤
传感器标定的方法和步骤传感器那可是个神奇的小玩意儿呀！就像我们的眼睛、耳朵一样，能感知各种信息呢！那传感器咋标定呢？首先得准备好工具呀！就像战士上战场得有好武器一样，咱标定传感器也得有合适的设备。
啥标准源啦、测量仪器啦，一个都不能少。
你想想，要是工具都不行，那还咋标定呢？然后就是确定标定方法。
不同的传感器有不同的标定方法哦！有的可能是用标准物质对比，有的可能是通过特定的电路测试。
这就好比每个人都有自己的个性，传感器也有自己的标定方式呢！要是方法不对，那不是白忙活嘛！在标定过程中，一定要仔细认真。
每个数据都得准确无误，就像医生给病人看病，一点小差错都不能有。
你说要是数据不准，那传感器还能靠谱吗？注意事项也不少呢！环境得稳定，不能有太大的干扰。
要是周围乱七八糟的，传感器能好好工作吗？还有操作得规范，不能瞎弄。
不然，标定出来的结果肯定不靠谱呀！说到安全性和稳定性，那可太重要啦！标定的时候不能出啥意外吧？就像开车不能出事故一样，标定传感器也得保证安全。
而且，标定结果得稳定呀！不能今天一个样，明天又一个样。
那不是让人抓狂嘛！传感器标定的应用场景可多啦！在工业生产中，能保证产品质量。
你想想，要是传感器不准，生产出来的东西能合格吗？在科学研究中，更是离不开传感器标定。
没有准确的传感器，那些实验数据还能信吗？优势也很明显呀！能让传感器更准确地工作，就像给眼睛配了副合适的眼镜，看得更清楚啦！还能提高工作效率，节省时间和成本呢！你说，这多好呀！我知道一个实际案例哦！有个工厂，一开始传感器没标定好，生产出来的产品老是出问题。
后来他们认真进行了传感器标定，哇塞，产品质量一下子就上去了。
这就说明，传感器标定真的很重要呀！总之，传感器标定很关键。
准备好工具，选对方法，仔细认真，注意安全稳定。
这样才能让传感器更好地为我们服务。
你还等啥呢？赶紧行动起来吧！。
视觉传感器的标定流程
视觉传感器的标定流程
视觉传感器的标定流程可以分为以下几个步骤：
1. 准备标定板：选择一个具备特定特征的标定板，例如黑白相间的棋盘格或者圆点模式的标定板。
确保标定板平整，并且清晰可见。
2. 安装标定板：将标定板安装到视觉传感器的可视范围内，保持标定板表面与传感器平行。
3. 采集图像：利用视觉传感器采集多组包含标定板的图像，覆盖不同视角和距离的情况。
4. 提取特征点：对每组图像进行特征点的提取，例如识别棋盘格的角点或者圆点的中心。
5. 计算内参：利用提取的特征点，通过相机几何模型计算相机的内参（例如焦距、主点、畸变系数等）。
6. 计算外参：利用已知的物体空间坐标和对应的图像特征点，通过相机与物体之间的变换关系计算相机的外参（例如旋转矩阵、平移向量）。
7. 优化：对计算得到的内外参数进行优化，以提高标定精度。
8. 验证标定结果：采用一些评价指标（如重投影误差）来验证标定结果的精度和稳定性。
9. 应用标定参数：将标定得到的内外参数应用到实际的视觉任务中，如目标检测、位姿估计等。
需要注意的是，标定流程中的具体方法和步骤可能根据不同的视觉传感器和标定场景而有所差异。
Cognex机器人与视觉标定原理
目录
• 机器人视觉系统概述 • Cognex机器人视觉技术 • 视觉标定原理与方法 • Cognex机器人与视觉标定实现 • 实验与结果分析 • 总结与展望
01 机器人视觉系统 概述
机器人视觉系统定义
机器人视觉系统是一种集成了图像采集、处理、分析和理解等 功能的智能系统，旨在使机器人能够感知、理解和响应环境中 的视觉信息。
05 实验与结果分析
实验设计
实验目的
验证Cognex机器人与视觉标定系 统的准确性和稳定性。
实验设备
Cognex机器人、视觉传感器、标 定板、相机等。
实验设计
实验步骤
1. 搭建实验环境，包括机器人、视觉传感器、标定板等设备的安装和调 试。
2. 对机器人进行运动学标定，获取机器人运动学参数。
实验设计
Cognex机器人视觉系统软件功能
图像预处理
对采集的图像进行去噪、增强等操作，提 高图像质量。
通信接口
与机器人控制系统进行通信，实现视觉引 导机器人的运动。
特征提取
从图像中提取出与机器人定位、导航等相 关的特征信息。
标定功能
通过视觉标定算法，将图像坐标与实际世 界坐标进行映射。
模式识别
对提取的特征进行识别，如二维码、条形 码等。
视觉标定基于针孔相机模型，通 过几何关系将三维世界坐标映射
到二维图像坐标。
内外参数
内参包括焦距、主点坐标等，描述 相机内部属性；外参包括旋转矩阵 和平移向量，描述相机在世界坐标 系中的位置和方向。
畸变模型
考虑到镜头畸变，引入径向畸变和 切向畸变模型，对图像进行畸变校 正。
视觉标定方法分类
传统标定法
移动机器人视觉SLAM研究综述
移动机器人视觉SLAM研究综述一、本文概述随着移动机器人技术的不断发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）已成为该领域的研究热点。
本文旨在对移动机器人视觉SLAM的研究进行综述，全面梳理相关理论、方法和技术，总结现有研究成果，探讨未来发展趋势。
本文首先介绍了视觉SLAM的基本概念、原理和发展历程，阐述了视觉SLAM在移动机器人领域的重要性和应用价值。
随后，重点分析了视觉SLAM的关键技术，包括特征提取与匹配、相机姿态估计、地图构建与优化等方面，并对各类方法进行了详细的比较和评价。
在综述过程中，本文注重理论与实践相结合，既介绍了视觉SLAM 的理论基础，又通过案例分析展示了视觉SLAM在实际应用中的效果。
本文还探讨了视觉SLAM面临的挑战与问题，如环境适应性、计算复杂度、鲁棒性等，并提出了相应的解决思路和发展方向。
通过本文的综述，读者可以全面了解移动机器人视觉SLAM的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、视觉SLAM技术原理视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用视觉传感器（如相机）进行环境感知和定位的技术。
其核心原理是通过相机捕捉到的图像序列，进行特征提取、匹配和追踪，从而估计机器人的位姿（位置和姿态）以及构建周围环境的地图。
视觉SLAM技术可以分为特征点法和直接法两大类。
特征点法基于图像中的特征点进行匹配和追踪，通过最小化重投影误差来优化机器人的位姿和地图点。
这种方法对光照和视角变化具有一定的鲁棒性，但可能会受到特征点稀少或纹理不足的影响。
直接法则是利用像素灰度信息，通过最小化光度误差来优化机器人的位姿和地图。
这种方法可以处理特征点稀少或无纹理的场景，但对光照和噪声较为敏感。
视觉SLAM技术通常包括前端和后端两部分。
前端主要负责图像处理和特征提取，以及机器人位姿和地图点的初步估计。
浅谈移动机器人视觉识别定位技术
浅谈移动机器人视觉识别定位技术姓名：杜翼班级：机设应08-01 学号：2008543000摘要：视觉识别定位技术是移动机器人最重要的技术之一，针对移动机器人所处的不确定环境和自身状态的不可测性，研究与开发机器人视觉识别定位技术应用而生。
本文系统综述了移动机器人的视觉识别定位技术，对其中的仿人视觉的图像搜索与跟踪，信标匹配与优化选择，基于视觉的多机器人协作定位等进行了较详细的原理分析。
同时对智能机器人导航技术的发展趋势和存在的问题作了进一步的阐述．关键词：定位技术智能机器人仿真分析需求0 引言定位技术是自主导航智能机器人应具备的基本功能．是智能机器人能否实现自由导航的基础。
理想的智能机器人应具有以下能力：当处于一个未知的、复杂的、动态的非结构环境中，并且在没有人干预的情况下，通过感知环境，能够到达期望的目的地，同时应尽量减少时间或能量的消耗等。
视觉定位方法是近年来发展起来的一种先进的定位方法. 利用摄像机摄取包含信标的图像信息, 经图像处理提取并识别信标, 再根据信标的先验知识,计算出传感器在环境中的位姿. 当传感器与载体的位置关系已知时, 则载体在这个环境中的位置和方向就可以同时计算出来. 如果这种位姿数据可以实时在线计算, 就满足了移动状态下的自主定位.1视觉定位识别系统与方法机器人视觉系统正如人的眼睛一样, 是机器人感知局部环境的重要“器官”, 同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航. 机器人视觉信息主要指二维彩色CCD 摄像机信息, 在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。
图像处理, 其难点在于如何保证定位系统设计功能实现的前提下具有实时性和鲁棒性. 根据三角定位原理,视觉信息定位导航要求视觉图像处理能够正确快速的提取和识别图像中的信标。
视觉图像处理方法的优劣是能否实现快速准确视觉定位计算的关键.1.1仿人视觉的图像搜索与跟踪人类的视觉系统在进行目标搜索和跟踪时, 具有这样一个特性:初始阶段, 人眼对所能看见的范围进行大致的目标搜索和识别, 然后将注意力集中到感兴趣物体的细节上, 当人所感兴趣的目标发生运动时, 人眼注意力将完全集中到目标上, 对于目标之外的物体, 并不注意。
移动机器人空间定位技术综述
移动机器人空间定位技术综述在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经在各个领域得到了广泛的应用，从工业生产中的自动化物流搬运，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的手术辅助机器人等等。
而要让这些移动机器人能够准确、高效地完成任务，空间定位技术是其中至关重要的一环。
移动机器人的空间定位，简单来说，就是要让机器人知道自己在空间中的位置和姿态。
这就好比我们在一个陌生的环境中，需要知道自己所处的位置和方向，才能准确地到达目的地。
对于移动机器人而言，准确的空间定位是实现自主导航、路径规划、避障等功能的基础。
目前，移动机器人的空间定位技术主要可以分为以下几类：一、基于传感器的定位技术1、激光雷达定位激光雷达是一种通过发射激光束并测量反射光来获取周围环境信息的传感器。
它能够提供高精度的距离测量，从而帮助机器人构建环境地图，并通过与地图的匹配来确定自身的位置。
激光雷达定位具有精度高、可靠性强的优点，但成本相对较高，且在一些恶劣环境下（如烟雾、灰尘等）可能会受到影响。
2、视觉定位视觉定位主要利用摄像头来获取图像信息，并通过图像处理和分析来确定机器人的位置。
视觉定位可以分为基于单目视觉和基于双目视觉的定位方法。
单目视觉定位相对简单，但只能获取二维信息，定位精度有限；双目视觉则可以通过立体匹配获取深度信息，从而实现更精确的三维定位。
然而，视觉定位容易受到光照、遮挡等因素的影响，算法复杂度也较高。
3、惯性导航定位惯性导航系统通常由加速度计和陀螺仪组成，能够测量机器人的加速度和角速度，并通过积分计算出机器人的位置和姿态变化。
惯性导航具有自主性强、不受外界干扰的优点，但由于误差会随时间积累，因此通常需要与其他定位方法结合使用，以提高定位精度。
4、超声波定位超声波定位是通过发射超声波并测量回波时间来计算距离的一种定位方法。
它成本较低，适用于短距离定位，但精度相对较低，且容易受到环境干扰。
二、基于地图的定位技术1、栅格地图定位栅格地图是将环境划分为一个个大小相等的栅格，并对每个栅格的状态（如空闲、障碍物等）进行标记。
传感器的标定步骤
蚌埠启力传感系统工程有限公司
传感器的标定步骤
传感器的静态特性就是在静态标准条件下进行标定的。
之所以说是静态标准是指没有加速度、振动、冲击(除非这些参数本身就是被测物理量)和环境温度一般为室温(20±5℃)，相对温度不大于大85％，大气压力为7kPa的情况。
标定仪器设备精度等级的确定:对于传感器进行标定，即时根据试验数据确定传感器的各项性能指标，实际上也是确定了传感器的测量精度，因此在标定传感器时、所用到的测量仪器的精度至少要比被标定传感器的精度高一个等级。
这样，通过标定传感器的静态性能指标才是可靠的，可以确定的精度才是可信的。
静态特性标定的方法:对传感器进行静态特性标定，第一步是创造一个静态标准条件，第二部是选择与被标定传感器的精度要求相适应的一定等级的标定用仪器设备。
最后才能开始对传感器进行静您特性标定。
标定过程步骤如下：第一步：将传感器全量程(测量范围)分成若干等间距点。
第二步，根据传感器量程分点情况，由小到大逐渐一点一点的输入标准量值，兵器记录与个输入值相对的输出值。
第三步：将输入值由大到小一点一点的减少下来，同时记录下与各输入值相对应的输出值；按第二步与第三步所述过程，对传感器进行正、反行程往复循环多次测试，将会得到的输出——输入测试数据用表格列出或画成曲线；最后就是对测试数据进行必要的处理，根据处理结果就可以确定传感器的线性度、灵敏度、滞后与重复性等静态特性指标。
移动机器人多传感器联合标定研究
移动机器人多传感器联合标定研究移动机器人多传感器联合标定研究摘要：移动机器人越来越广泛地应用于各个领域，但由于不同传感器之间的差异以及环境干扰等因素的存在，传感器的标定成为了一个重要的研究方向。
本文针对移动机器人的多传感器联合标定问题进行了研究，并提出了一种基于标定板的标定方法。
通过实验证明，该方法能够有效提高多传感器的精度和稳定性。
1. 引言移动机器人作为一种智能化设备，已经广泛应用于工业、农业、医疗等领域。
而传感器作为机器人感知外界环境和进行决策的重要组成部分，对机器人的性能起着至关重要的作用。
然而，各种传感器之间存在着误差和差异，同时还受到环境干扰的影响，因此传感器的标定成为了一个关键的研究问题。
2. 传感器的标定方法2.1 基于标定板的方法传感器的标定通常需要利用已知物体或场景进行定位和测量，而标定板可以提供一个已知的平面或空间，用于传感器的测量和计算。
通过将标定板放置在机器人周围，并在不同位置和角度下进行测量，可以获取到传感器在不同条件下的测量数据，进而进行标定。
2.2 多传感器联合标定在移动机器人中，往往不只是单一的传感器，而是多个传感器同时工作。
这些传感器可能包括摄像头、激光雷达、惯性测量单元等。
多传感器联合标定的目的是将不同传感器的数据进行融合，提高整个系统的精度和稳定性。
3. 基于标定板的多传感器联合标定方法在本研究中，我们提出了一种基于标定板的多传感器联合标定方法。
该方法的主要步骤如下：步骤1：放置标定板。
将标定板放置在机器人周围，确保标定板的位置和角度可以被所有传感器同时观测到。
步骤2：采集数据。
通过各个传感器获取标定板在不同位置和角度下的测量数据。
步骤3：数据处理。
将不同传感器的数据进行对齐和融合，得到标定板的准确位置和姿态信息。
步骤4：标定。
利用得到的标定板信息，推导出各个传感器的标定参数。
4. 实验结果我们使用了一台移动机器人进行了实验验证。
实验结果表明，通过基于标定板的多传感器联合标定方法，我们能够获得较高的标定精度和稳定性。
机器人视觉传感器的标定方法研究
机器人视觉传感器的标定方法研究第一章绪论随着机器人产业的快速发展，机器人视觉技术已经成为了机器人技术中的重要组成部分。
机器人视觉传感器是机器人视觉技术中的核心组成部分，是机器人获取环境信息的主要手段之一，而标定是机器人使用传感器的前提。
因此，机器人视觉传感器的标定方法研究具有重要意义。
第二章机器人视觉传感器的标定方法介绍2.1传统标定方法机器人视觉传感器的传统标定方法一般采用外部标定与内部标定相结合的处理方式。
外部标定是将机器人视觉传感器与机器人底盘的坐标系进行相互转换，内部标定则是通过对机器人视觉传感器内部参数进行标定，从而获得更加准确的相机参数信息。
2.2 深度学习标定方法近年来，随着深度学习领域的飞速发展，基于深度学习的机器人视觉传感器标定方法也逐渐成为了研究焦点。
深度学习基于数据驱动，通过大量的实验数据进行训练，从而提高机器人视觉传感器的标定精度。
尤其是基于神经网络的标定方法，通过大量的样本训练，可以获得更加准确的标定结果。
第三章机器人视觉传感器标定方法的实验与应用3.1标定板实验标定板实验是机器人视觉传感器标定的一种重要实验方式，通过对标定板的基准点进行标定，可以计算出机器人视觉传感器的内部参数，从而获得较为准确的外参数和内参数。
3.2机器人建图实验机器人建图实验是机器人视觉传感器标定的一种重要应用实验方式。
机器人在运行中通过视觉传感器不断获取环境信息，进而进行建图和定位，通过标定传感器可以得到更加准确的对机器人姿态位置的计算结果，并且对机器人环境感知精度有着重要的影响。
第四章机器人视觉传感器标定方法的应用前景机器人视觉传感器标定技术在机器人应用中具有广泛的应用前景。
基于标定技术，可以实现机器人精确定位、环境建立和感知、目标识别和跟踪等应用场景。
未来，随着深度学习和人工智能技术的不断发展，机器人视觉传感器标定技术将会具有更加广泛的应用前景。
第五章结语本文综述了机器人视觉传感器标定方法的研究现状和应用前景，并详细介绍了传统标定方法和基于深度学习的标定方法。
自主移动机器人四大基础技术
自主移动机器人四大基础技术
Motion)中的方式，以优化理论为基础求解SLAM问题。
这种方式取
得了一定的成就，并且在视觉SLAM领域中取得了主导地位。
激光传感器：激光传感器可以直接获得相对于环境的直接距离
信息，从而实现直接相对定位，对于激光传感器的绝对定位及轨迹
优化可以在相对定位的基础上进行。
视觉传感器：视觉传感器很难直接获得相对于环境的直接距离
信息，而必须通过两帧或多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过
累积位姿变化计算当前位置。
这种方法更类似于直接用里程计进行
定位，即视觉里程计。
里程计的测量积分后才相当于激光传感器直
接获得的定位信息，这就是图优化SLAM框架中的前端。
而后端对
定位和位姿轨迹的优化本质上与激光传感器的优化相同，都基于最
优估计的理论框架进行。
关键技术二：规划。
规划包括路径规划和运动规划。
规划相关的技术发展较为成
熟。
移动机器人常用的路径规划算法有A、D等；常用的运动规划
有PID、VFF、DWA、PTG等。
关键技术三：控制。
关键技术四：结构设计、硬件设计。
机器人视觉相机的标定流程
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实训2 机器人视觉传感器的标定教学课件
注意 事项
1）标定过程中需要保持相机(光圈、焦距、位姿)固定。 2）标定板有两种：六角形排列标定板和矩形排列标定板。 3）透明标定板可用于需要背光照明的应用场合。 4）六角形排列标定板应该填充整个图像，矩形排列标定板应该填充图像的四分之一。 5）标定过程中，首先需要改进的是图像质量。 6）标定助手中，相机参数指的是相机内部参数，如焦距，像元尺寸(宽/高)等；外部 参数指的是相机相对于世界坐标系的位置和旋转角度等。 7）初次标定时，可以直接选择完全标定。完全标定时，远心镜头不需要设置焦距大 小，只需要设置放大倍数；标准镜头需要设置焦距大小。 8）参考图像是指该图像定位世界坐标系，其原点位于参考图像中标定板的原点。标 定板的原点为六角形排列标定板的第一寻址模式的中心标记的中心；或矩形排列标定 板的中心。默认情况下，第一个标定图像被用作参考图像。但是，您也可以选择任何 标定序列中的其他图像。
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标定 方法
相机固定不动，从上往下看引导机器人移动 相机非线性校正：使用标定板 相机与机器人9点标定：使用机器人确定9个点，或者机器人抓取 工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标， 然后标定。 计算机器人的旋转中心：机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到 相机视野内，相机可得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得 圆心即为旋转中心。 通过公式计算得出相机最终的输出结果
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标定 方法
标定板： 校准靶标在机器视觉、图像测量、摄影测量、三维重建等应用之中 的主要功能是校正镜头畸变，确定物理尺寸和像素间的转换关系， 并确定空间物体表面之上一点的三维几何位置与其在图像之中的对 应点间的关系，需要建立摄像机成像的几何模型。 通过相机拍摄具有固定间距阵列的平板和计算校准算法来获得，以 获得高精度的测量和重建结果，而具有固定间距阵列的平板是标定 板（校准模板校准目标）。
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移动机器人视觉传感器的现场标定技术作者：郑榜贵段建民田炳香来源：《现代电子技术》2008年第22期摘要：提出一种实用的移动机器人双目视觉传感器的标定技术。
为解决非线性标定过程中解的不稳定性，根据透视投影的交比不变性和透镜成像的径向排列约束(radial parallelism constraint,RAC)，线性标定摄像机的内部参数。
然后，假定内部参数不变，从双目成像机理出发推导出本质矩阵的分解形式，线性标定出旋转矩阵和与实际只相差1个比例因子的平移向量。
最后，由已知两个控制点之间的距离，求出实际的平移向量。
实验表明，该方法具有与传统方法相同的精度，并且可实现外参数的现场标定。
关键词：标定；双目视觉；交比不变性；本质矩阵；径向约束中图分类号：TP391文献标识码：B文章编号：1004-373X(2008)22-187-05On-line Calibration Technique of Vision Sensor in Moving VehiclesZHENG Banggui,DUAN Jianmin,TIAN Bingxiang(College of Electronic Information and Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing,100124,China)Abstract：A practical approach for stereo calibration in moving vehicles is proposed.To solve the instability of solution in the nonlinear calibration,intrinsic parameters are computed using cross-ratio invariability and Radial Parallelism Constraint (RAC) linearly.Then,assuming that intrinsic parameters are invariable,the deduction on decomposition form of essential matrix based on stereo imaging principle is given,and it can calibrate rotation matrix R and translation matrix T up to a scale factor linearly.Finally,the real extrinsic parameters are estimated with knowledge of distance between two scene points.Experimental results show that this method has same accuracy as that of traditional methods and can calibrate extrinsic parameters in the field.Keywords：calibration;binocular vision;cross-ratio invariability;essential matrix;radial constraint1 引言移动机器人视觉导航的关键技术之一是通过二维图像提取出物体的三维信息，实现对场景环境的快速识别。
如何获得物体的精确的三维信息一直是机器视觉研究工作的重点。
而立体视觉传感器的标定是必不可少的步骤。
许多学者提出了摄像机标定的多种方法，并得到了广泛的应用。
传统的方法是通过观察摄像机前方的标定物，确立匹配像素对，求解相关的方程组［1-4］。
然而这类方法需要精确得到控制点的3维坐标，不得不做许多重复的工作，并且这些繁重的操作必须在实验室内精确地完成。
近年来，一些学者提出了各种简化的立体摄像机自标定方法［5-7］。
这些方法的特点是不需要控制点的绝对坐标，而通过几何约束关系来求解摄像机的参数。
而有的方法需要加入额外的摄像机运动，或者标定精度不足。
双目立体标定不仅需要确定内部参数，还要确定摄像机之间的相对位置关系。
传统的方法先分别标定左右摄像机的内部参数和外部参数，再计算两摄像机的相对位置和方向。
但该方法外参数只能在实验室标定，只适用于静态的场合。
这对移动机器人等动态环境来说是不适合的［8］。
本文提出一种移动机器人双目传感器标定技术。
首先利用透视投影的交比不变性和透镜成像的径向排列约束对单个摄像机的内参数进行精确标定；然后假定摄像机的内部参数不变，再利用本质矩阵的性质，对安装到现场的立体系统中两台摄像机的相对位置关系进行标定。
该方法不仅具有与传统方法相当的精度，同时双目标定不限于实验室环境，在标定外参数时不需知道标定物的空间坐标，仅需要某两控制点之间的相对距离即可，适合于机器人的“移动”特点，提高了标定方法的灵活性。
对于智能车辆(即移动机器人)导航的双目立体系统，可以借助环境中的固定标识来标定双目外参数。
2 成像模型对于单摄像机模型，如图1所示，设某一场景点在世界坐标系的坐标为，在摄像机坐标系的坐标为。
摄像机坐标系的原点定义在摄像机的光心，其 z 轴为摄像机的光轴，x 轴和 y 轴与图像 X 轴和 Y 轴平行。
图像平面和光心的距离为有效焦距 f 。
图1 考虑镜头畸变的摄像机成像模型从场景点在世界坐标系的坐标变换到该点在计算机图像坐标系的投影点的坐标(u,v)的过程可分为如下3步［2］：（1）场景点从世界坐标系到摄像机坐标系的变换：（1）其中，旋转矩阵R及平移向量t为摄像机的外部参数，表示如下：，（2）摄像机坐标系到成像平面坐标系的理想变换：（2）其中f为摄像机的焦距。
（3）从成像平面坐标系到计算机图像坐标系的变换：（3）其中是计算机图像中心的像素坐标；分别是X和Y方向相邻两像素间的距离(mm/pixel)，可以通过预标定获得。
由式(1)~(3)可得：（4）其中，投影矩阵，有效焦距，。
双目模型的每个摄像机模型都符合上述表述。
3 摄像机内参数标定对单摄像机模型，先标定主点及部分外参数，再确定镜头的畸变系数，对图像进行畸变校正，最后标定摄像机的有效焦距。
3.1 标定摄像机主点、R、及单摄像机模型中，设标定模板位于世界坐标系中的的平面上，由式(1)可以得到：（5）由式(2)和(3)可得到：XY=(u－－（6）考虑摄像机成像的径向排列约束条件，如图1所示，向量或与向量的方向相同，即：（7）将式(5)，(6)代入式(7)：－－－－－－=－u（8）由式（8）可知，选不少于9个控制点即可求出0，，，，，和，一般采用最小二乘法来解该多控制点的方程组。
进一步可以根据旋转矩阵的单位正交性质来求解出R及和［9］。
3.2 镜头畸变系数的标定首先，如图2所示，空间共线4点，，和的一个交比J如下：－－－－－－－－－－－－（9）其次，根据透视投影的交比不变性，其对应理想图像点，，和的对应交比表示为［10］：－－－－－－－－（10）图2 交比不变性示意图在实际的三维测量中，应考虑镜头的非线性畸变。
理想图像点坐标(X,Y)和畸变后实际图像点坐标的关系：（11）其中，和分别为X和Y方向的偏差：［］［］根据式(11)，如果只考虑一阶径向畸变，则只需知道4个共线控制点即可求得其畸变系数，这符合多数工业应用场合的要求。
对于某些场合，还需考虑切向畸变或者离心畸变等因素，可以通过非线性最小二乘拟合的方法求得畸变系数。
3.3 标定镜头的有效焦距利用式(11)对图像进行非线性校正，得到近似理想镜头情况下的图像，进而得到理想的计算机图像。
由式(1)，(2)和(3)，结合有：(u－（12）进一步整理得到：－(u－=(u－（13）此时，上式是关于f和的线性方程，可以通过线性最小二乘法拟合求得f和。
4 双目外参数标定双目成像模型如图3所示，以左摄像机坐标系作为世界坐标系，矩阵R及向量t是右摄像机坐标系相对于左摄像机坐标系的旋转矩阵和平移向量。
这里对用畸变系数校正后的理想图像对进行处理。
对左摄像机体系，有：，－1uv1（14）同样，对右摄像机体系，有：（15）其中，，代入上式，得：1(［r］－（16）图3 双目成像模型将式(14)代入式(16)，并记－-~，－-~，u－和v－，化简后得：-－-－-－(v-－-－-－－u- 3－v-（17）消去得到：u-－-－－-－v-－－u-－-－(－（18）进一步简化式(18)，可得：［u-~v-~1］SR1=0（19）其中，S=0－－－。
由此可得本质矩阵E=SR。
由文献［6，11，12］可知，本质矩阵E的秩为2，并且E的分解几乎是惟一的，最多只差1个尺度因子。
由式（19）可求得与本质矩阵E只差1个比例系数的矩阵，需要不少于8个控制点。
对进行奇异值分解=UDVT，令=UZUT，R=UWVT。
其中：W=010－100001，Z=0－10100000则有，为比例系数。
因此，有，p为比例系数，得：S=p（20）由式(20)求得向量t关于p的表达式，代入式(17)，求出关于p的表达式，再结合式(14)可推出，如果已知标定模板中某两控制点的距离，便可以求得比例系数p，就可以确定实际平移向量t。
综上所述，实验室内完成内参数的标定，在现场安装好双目系统。
标定双目外参数需要不少于8个控制点的平面模板，还需知道模板上任意两控制点的距离。
模版控制点分布力求均匀，数目越多，精度就越高。
该标定模板也可以绘制在路平面上。
对安装在智能车辆的双目系统，可以利用如斑马线等固定标识随时现场标定外参数，提高了标定的灵活性。
5 实验结果分析标定实验用的摄像机是 CMOS 摄像机。
其图像的分辨率为1 280×960。
如图4所示，标定模板由 6×5个黑色方块组成，每个小方块的边长及边间距均为20 mm。
标定模板制作简单，可以通过 600 DPI 的激光打印机用 A4 纸打印出。
标定实验可分以下几部分：（1）获取模板图像，进行摄像机内参数标定。
对每一摄像机采样 16 幅图像，其中 1 幅如图4所示。
考虑一阶径向畸变，首先标定射线机主点，确定镜头畸变系数，再标定有效焦距。
其标定结果如表1所示。
表1 标定的内部参数左691.62442.890.007 450.007 142 156.7右550.14515.330.006 420.007 122 185.9（2）进行双目外参数标定。
这里获得8对图像，其中的1对图像如图5所示。
先根据式(19)求出与实际E只差1个比例因子的矩阵，并且，由式(20)，(17)和(14)可以计算出比例因子p。