2、坐标系基础:世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系、机器人基坐标系、工具坐标系

在3D视觉定位与手眼标定中,坐标系是描述空间位置与姿态的数学基础。任何标定过程本质上都是在求解不同坐标系之间的变换关系。本章将系统梳理视觉与机器人领域中六个核心坐标系,明确其定义、作用及相互转换逻辑。

2.1 坐标系体系总览

手眼标定涉及的坐标系可分为两大阵营:视觉坐标系(描述成像与空间点)和机器人坐标系(描述机械臂运动与工具)。下表列出六个坐标系及其核心特征:

序号 坐标系名称 所属领域 维度 单位 核心作用
1 世界坐标系 视觉/机器人 3D mm / m 全局参考基准,统一所有坐标
2 相机坐标系 视觉 3D mm / m 以相机光心为原点,描述物体相对相机的空间位置
3 图像坐标系 视觉 2D mm 物理成像平面上的连续坐标
4 像素坐标系 视觉 2D pixel 数字图像离散坐标,用于索引像素
5 机器人基坐标系 机器人 3D mm / m 固定在机器人底座,描述末端与工具位姿
6 工具坐标系 机器人 3D mm / m 固定在工具末端,用于精确控制操作点
关键概念:所有坐标系均遵循右手定则。视觉坐标系通常采用 Z 轴指向物体或场景,机器人坐标系则常以 Z 轴竖直向上为约定。标定的核心就是求解这些坐标系之间的 4×4 齐次变换矩阵。

2.2 视觉坐标系详解

2.2.1 世界坐标系 (World Coordinate System, WCS)

世界坐标系是人为设定的全局参考系,用于统一描述相机、机器人、标定板及目标物体的位置。在手眼标定中,通常将标定板所在平面定义为 Z=0 平面,或直接将机器人基坐标系作为世界坐标系。

  • 表示方式: (Xw, Yw, Zw)
  • 特点: 原点与轴向可任意定义,一旦确定在整个标定过程中保持不变。
  • 典型应用: 标定板角点的世界坐标已知,作为 3D-2D 对应关系的真值。

2.2.2 相机坐标系 (Camera Coordinate System, CCS)

相机坐标系以相机光心为原点,Z 轴沿光轴方向指向场景前方,X 轴向右,Y 轴向下(与图像坐标系对齐)。该坐标系将世界点投影到成像平面。

  • 表示方式: (Xc, Yc, Zc)
  • 特点: 原点在光心,Zc 为深度值。
  • 转换关系: 世界坐标系到相机坐标系通过外参矩阵(旋转 R + 平移 t)实现。

2.2.3 图像坐标系 (Image Coordinate System, ICS)

图像坐标系位于相机物理成像平面上,以光轴与成像平面的交点(主点)为原点,X 轴向右,Y 轴向下,单位为毫米。它是连接 3D 相机坐标与 2D 像素坐标的桥梁。

  • 表示方式: (x, y)
  • 特点: 连续坐标,物理单位。
  • 转换关系: 通过相机内参中的焦距 f 将相机坐标投影到图像坐标: x = f * Xc / Zc, y = f * Yc / Zc。

2.2.4 像素坐标系 (Pixel Coordinate System, PCS)

像素坐标系是数字图像中离散的整数坐标,以图像左上角为原点,u 轴向右,v 轴向下,单位为像素。所有图像处理操作(角点提取、特征匹配)都在此坐标系中进行。

  • 表示方式: (u, v)
  • 特点: 离散整数,原点在左上角。
  • 转换关系: 图像坐标 (x, y) 到像素坐标 (u, v) 通过内参中的像素缩放因子 (dx, dy) 和主点偏移 (u0, v0) 实现: u = x / dx + u0, v = y / dy + v0。
视觉坐标系转换链路:
世界坐标 (3D) → 相机坐标 (3D) → 图像坐标 (2D, mm) → 像素坐标 (2D, pixel)
每一步对应一个变换矩阵:外参矩阵、投影矩阵、内参矩阵。手眼标定中,我们通常已知像素坐标和世界坐标,反向求解外参与内参。

2.3 机器人坐标系详解

2.3.1 机器人基坐标系 (Robot Base Coordinate System, BCS)

机器人基坐标系固定在机器人底座安装面上,通常原点位于底座中心,Z 轴竖直向上,X 轴指向机器人前方。它是机器人运动学计算的参考系,所有关节角度最终都转换为末端在基坐标系下的位姿。

  • 表示方式: (Xb, Yb, Zb)
  • 特点: 固定不变,由机器人安装位置决定。
  • 典型应用: 机器人示教、路径规划、正逆运动学计算均基于基坐标系。

2.3.2 工具坐标系 (Tool Coordinate System, TCS)

工具坐标系固定在机器人末端执行器(如夹爪、焊枪、相机)的有效工作点上。其原点通常位于工具尖端(TCP, Tool Center Point),Z 轴沿工具指向方向。工具坐标系是机器人实际执行任务的参考系。

  • 表示方式: (Xt, Yt, Zt)
  • 特点: 随末端运动而运动,可通过工具标定获得相对于末端法兰盘的固定变换。
  • 典型应用: 视觉引导抓取时,目标点坐标需转换到工具坐标系下,机器人才能准确运动到位。
常见误区: 初学者常混淆“机器人末端法兰盘坐标系”与“工具坐标系”。法兰盘坐标系是机器人最后一个关节的默认坐标系,而工具坐标系是用户自定义的、相对于法兰盘的偏移。手眼标定中,我们通常关心的是工具坐标系(尤其是相机安装在工具上时)与视觉坐标系的变换。

2.4 坐标系关系与变换层次

下图展示了六个坐标系之间的完整变换层次,以及手眼标定所求解的核心关系(红色虚线箭头):

坐标系关系与手眼标定变换层次 坐标系关系与手眼标定变换层次 世界坐标系 (WCS) 相机坐标系 (CCS) 图像坐标系 (ICS) 像素坐标系 (PCS) 机器人基坐标系 (BCS) 工具坐标系 (TCS) 外参矩阵 投影矩阵 内参矩阵 运动学 / 示教 手眼标定:求解 X 标定方程:AX = XB A: 相机外参变化 (WCS→CCS) B: 机器人运动变化 (BCS→TCS) X: 待求的手眼矩阵 (CCS→TCS)

2.5 坐标系变换的数学表示

所有坐标系之间的变换均采用 4×4 齐次变换矩阵 统一表示,包含旋转部分(3×3)和平移部分(3×1):

| R   t |
| 0   1 |    其中 R 为 3×3 旋转矩阵,t 为 3×1 平移向量

以世界坐标到像素坐标的完整变换为例(不考虑畸变):

Zc * [u]   =   [fx  0  u0  0]   [R  t]   [Xw]
     [v]       [ 0  fy v0  0] * [0  1] * [Yw]
     [1]       [ 0   0  1  0]            [Zw]
                                          [ 1]

其中:
- fx, fy: 以像素为单位的焦距
- u0, v0: 主点像素坐标
- R, t: 世界坐标系到相机坐标系的外参

2.6 坐标系选择与标定策略

在实际手眼标定项目中,坐标系的选择直接影响标定流程的复杂度。下表总结了不同场景下的推荐策略:

应用场景 推荐世界坐标系 推荐工具坐标系 标定方法
眼在手上 (Eye-in-Hand) 标定板平面 (Z=0) 相机安装法兰盘 求解相机→工具变换
眼在手外 (Eye-to-Hand) 机器人基坐标系 末端执行器 TCP 求解相机→基座变换
移动机器人视觉抓取 机器人基坐标系 夹爪中心 联合标定视觉与运动学
固定视觉检测 工作台或夹具 检测探针 单次外参标定即可
实践建议: 在开始标定前,务必明确以下三个问题:
1. 世界坐标系原点放在哪里?(标定板角点?机器人基座?工作台?)
2. 工具坐标系 TCP 是否已精确标定?(误差会直接传递到手眼矩阵)
3. 相机内参是否已提前标定完成?(内参不准,外参标定必然失败)