4. 手眼标定基础:机器人坐标系、相机坐标系、基坐标系、工具坐标系的定义与转换关系

在四相机3D线扫手眼标定中,坐标系是描述空间位置与姿态的数学基准。任何标定与测量操作,本质上都是在不同坐标系之间进行变换。本章将系统定义机器人系统与视觉系统中的四个核心坐标系,并阐述它们之间的转换关系。

4.1 四大坐标系定义

手眼标定涉及四个关键坐标系,每个坐标系都有明确的物理附着对象与数学表达方式。下表总结了它们的定义与符号约定:

坐标系名称 符号 附着对象 描述
基坐标系 {B} 机器人底座 机器人系统的全局参考系,所有机器人运动指令均基于此坐标系。通常Z轴向上,X轴指向机器人前方。
工具坐标系 {T} 机器人末端法兰或夹具 定义工具(如吸盘、夹爪)相对于机器人末端的位置与姿态。工具中心点(TCP)是控制机器人运动的关键参考点。
相机坐标系 {C} 3D线扫相机光学中心 相机成像与测量的基准系。Z轴沿光轴方向,X轴沿扫描方向,Y轴垂直于扫描方向。3D点云数据均在此坐标系下表达。
标定板/工件坐标系 {W} 标定板或目标工件 用于标定过程的已知几何参考。在四相机系统中,通常使用高精度陶瓷标定板,其特征点坐标在{W}下精确已知。
关键概念: 在四相机3D线扫系统中,每个相机都有自己的{C}坐标系。手眼标定的核心目标之一,就是求解每个{C}相对于机器人{B}或{T}的固定变换关系。

4.2 坐标系转换关系

坐标系之间的转换通过齐次变换矩阵(4×4矩阵)描述,包含旋转(3×3)与平移(3×1)分量。在手眼标定中,以下转换关系最为关键:

  • 机器人正向运动学: 从基坐标系{B}到工具坐标系{T}的变换 ᵇTₜ。该变换由机器人控制器根据关节角度实时计算,是已知量。
  • 相机外参: 从标定板坐标系{W}到相机坐标系{C}的变换 ᶜTₓ。通过拍摄标定板并解算PnP问题获得,是已知量。
  • 手眼变换矩阵: 从工具坐标系{T}到相机坐标系{C}的变换 ᵗTₓ(眼在手上)或从基坐标系{B}到相机坐标系{C}的变换 ᵇTₓ(眼在手外)。这是标定需要求解的未知量。
核心方程(眼在手上): 对于同一标定板在不同机器人位姿下的观测,存在闭环约束:
ᵇTₜ₁ · ᵗTₓ · ᶜTₓ₁ = ᵇTₜ₂ · ᵗTₓ · ᶜTₓ₂
通过多组位姿数据,可求解出固定的 ᵗTₓ。

4.3 坐标系转换链与SVG结构图

下图展示了四相机3D线扫系统中,从机器人基座到工件测量点的完整坐标系转换链。每个箭头代表一个齐次变换矩阵,箭头方向表示从源坐标系到目标坐标系的变换。

四相机3D线扫手眼标定坐标系转换链 四相机3D线扫手眼标定坐标系转换链 基坐标系 {B} 机器人底座 工具坐标系 {T} 末端法兰/夹具 相机1 {C₁} 线扫相机1 相机2 {C₂} 线扫相机2 相机3 {C₃} 线扫相机3 相机4 {C₄} 线扫相机4 标定板 {W} 已知几何参考 ᵇTₜ(正向运动学) ᵗTₓ₁(待求) ᵗTₓ₂(待求) ᵗTₓ₃(待求) ᵗTₓ₄(待求) ᶜ¹Tₓ(PnP解算) ᶜ²Tₓ ᶜ³Tₓ ᶜ⁴Tₓ 图例说明 • 蓝色:基坐标系 • 红色:工具坐标系 • 绿色:相机坐标系 • 紫色:标定板坐标系

4.4 手眼标定两种模式对比

根据相机安装位置的不同,手眼标定分为“眼在手上”与“眼在手外”两种模式。四相机3D线扫系统通常采用眼在手上模式,但理解两种模式的区别有助于灵活应对不同场景。

对比项 眼在手上(Eye-in-Hand) 眼在手外(Eye-to-Hand)
相机安装位置 固定在机器人末端(工具侧) 固定在工作空间外部(如支架上)
待求变换 ᵗTₓ:工具→相机 ᵇTₓ:基座→相机
标定板位置 固定在工作空间内 固定在机器人末端
四相机适用性 ✅ 常用,相机随机器人移动,视野灵活 ⚠️ 较少用,需大视野固定安装
标定方程 ᵇTₜ₁ · ᵗTₓ · ᶜTₓ₁ = ᵇTₜ₂ · ᵗTₓ · ᶜTₓ₂ ᵇTₓ · ᶜTₓ₁ = ᵇTₜ₁ · ᵗTₓ

4.5 齐次变换矩阵的数学表示

所有坐标系之间的转换均使用4×4齐次变换矩阵。一个典型的变换矩阵 ᴬTᴮ 表示从坐标系 {B} 到 {A} 的变换:

      ┌                 ┐
      │ R₁₁  R₁₂  R₁₃  x │
ᴬTᴮ = │ R₂₁  R₂₂  R₂₃  y │
      │ R₃₁  R₃₂  R₃₃  z │
      │  0    0    0   1 │
      └                 ┘

其中:

  • R(3×3):旋转矩阵,描述 {B} 相对于 {A} 的姿态。
  • t = [x, y, z]ᵀ:平移向量,描述 {B} 原点在 {A} 中的位置。
  • 最后一行固定为 [0, 0, 0, 1],保证矩阵可逆且支持链式乘法。
常见错误: 在四相机系统中,每个相机的 ᶜTₓ 必须使用同一块标定板在同一物理位姿下同时解算。如果标定板在不同相机视野中处于不同位姿,会导致标定方程不一致,求解失败。

4.6 坐标系转换的链式法则

在实际测量中,我们通常需要将相机坐标系下的3D点云数据转换到机器人基坐标系下,以便机器人执行抓取或装配动作。转换链如下:

  1. 相机测量: 获得点P在相机坐标系下的坐标 ᶜP。
  2. 相机→工具: 通过手眼变换矩阵 ᵗTₓ 将点转换到工具坐标系:ᵗP = ᵗTₓ · ᶜP。
  3. 工具→基座: 通过机器人正向运动学 ᵇTₜ 将点转换到基坐标系:ᵇP = ᵇTₜ · ᵗP。
  4. 最终结果: ᵇP = ᵇTₜ · ᵗTₓ · ᶜP。

下图以流程图形式展示了这一链式转换过程:

坐标系链式转换流程图 坐标系链式转换:从相机测量到机器人执行 相机 {C} 工具 {T} 基座 {B} 执行 ᵗTₓ ᵇTₜ ᵇP ᵇP = ᵇTₜ · ᵗTₓ · ᶜP

4.7 本章小结

  • 四相机3D线扫手眼标定涉及基坐标系 {B}、工具坐标系 {T}、相机坐标系 {C} 和 标定板坐标系 {W} 四个核心坐标系。
  • 坐标系之间的转换通过4×4齐次变换矩阵描述,包含旋转与平移信息。
  • 眼在手上模式中,待求量为 ᵗTₓ(工具→相机),通过多组位姿观测构建闭环方程求解。
  • 链式转换 ᵇP = ᵇTₜ · ᵗTₓ · ᶜP 是将相机测量数据映射到机器人执行空间的数学基础。
  • 四相机系统需要为每个相机独立求解 ᵗTₓᵢ,且所有相机必须使用同一标定板位姿进行同步解算。