机器人视觉定位原理

机器人视觉定位原理
机器人视觉定位是指利用机器人系统内置的视觉传感器，通过对工作环境中目标物体
的检测、识别、跟踪和测量，实现机器人的自主定位。

视觉定位可以分为相机内定位和相
机外定位两种类型。

相机内定位是指机器人内部处理相机图像信息，通过相机坐标系到机器人基坐标系的
变换，推算出机器人姿态信息。

相机外定位是指通过引入外部参考点或参考物，从而构建
相机到世界坐标系的变换矩阵，求解机器人姿态信息。

相机内定位可以得到机器人相对目标物体坐标系的变换矩阵，推算出机器人完整的位
姿信息。

相机内定位有两种方式：二维和三维，其中二维定位是通过二维图像处理实现目
标物体在相机坐标系下的位置确定，三维定位则是将二维图像坐标转化成三维空间坐标后
确定物体在相机坐标系下的位置。

二维定位原理：机器人先通过相机内置传感器获取目标物体在相机图像上的二维坐标，再通过相机的内参数矩阵和外参数矩阵，将像素坐标系下的物体位置映射到相机坐标系下
的物体坐标。

因为相机轴与工作平面垂直，故可以简化处理，直接将物体坐标转换到机器
人坐标系下的物体坐标系。

将目标物体的中心位置与相机的安装位置连接起来就可以求得
机器人与目标物体的相对姿态。

相机外定位是采用外部参考点或参考物，通过计算相应变换矩阵，来确定相机在三维
空间中的位置，从而求解机器人与目标物体之间的空间位置和相对姿态关系。

外参定位方法分类：基于互补关系的方法和基于非互补关系的方法，其中基于互补关
系的方法是指，在世界坐标系下，利用两个或两个以上的已知点确定相机坐标系与世界坐
标系之间的变换矩阵；基于非互补关系的方法是指，直接从场景中的物体表面获取三维空
间信息，推算出相机坐标系与世界坐标系之间的变换矩阵。

互补关系的方法，通常采用基于标定板的方法，通过相机拍摄标定板图像，求解出相
机的内参数矩阵和外参数矩阵。

而非互补关系的方法中，主要采用了三角测量、立体视觉
和纹理投影等方法。

相机视觉定位的应用场景广泛，涵盖了工业制造、农业生产和医疗中的自主导航、物
体检测、物体识别、物体分类、物体跟踪等领域。

随着机器人技术的快速发展，相机视觉
定位技术也在不断地深入应用和拓展。