在线手眼标定主流方案及技术体系解析(中)

在移动机器人作业场景中，将AprilTag二维码靶标固定于机器人机械臂末端，相机固定于机器人车身（眼在手外），当机器人移动后，系统自动控制机械臂带动靶标在相机视场内做小范围姿态调整，采集多组不同姿态的靶标图像与机械臂关节数据，基于XA=BX模型求解相机与机械臂基座的转换矩阵，完成在线校准。该方案的优势在于无需依赖固定的作业环境，适应性更强，但对靶标的安装精度与机械臂的自主运动控制精度要求更高，需通过精密工装确保靶标与机械臂末端的固定关系稳定。无靶标在线标定方案是近年来快速发展的主流方案，其核心原理是无需部署专门的标定靶标，直接利用作业场景中的自然特征（如工件边缘、设备定位孔、焊缝轮廓等）作为标定特征，通过视觉模块实时提取场景自然特征的三维坐标，结合机械臂末端的位姿数据，求解相机与机械臂的坐标映射关系。该方案的核心优势在于无需额外部署标定设备，不占用作业空间，适用于靶标无法部署或作业场景动态变化的复杂场景（如大型工件焊接、废墟救援机器人作业），其技术体系可分为“基于场景自然特征匹配的在线标定”与“基于视觉伺服的在线标定”两种细分方案。基于场景自然特征匹配的在线标定方案的核心逻辑是“特征记忆-动态匹配-偏差求解”：在系统初始化阶段，通过视觉模块采集作业场景的基准图像，提取场景中的稳定自然特征（如工件的边角、孔位等），建立基准特征库并存储其三维坐标（可通过离线标定或深度相机直接获取）；在机械臂作业过程中，视觉模块实时采集当前场景图像，提取自然特征并与基准特征库进行匹配，通过RANSAC算法、SIFT/SURF特征匹配算法消除匹配噪声，获取特征点的当前三维坐标与基准三维坐标的偏差；结合机械臂末端的理论位姿数据，基于手眼标定模型求解转换矩阵的修正量，动态更新标定参数。该方案的关键技术难点在于场景自然特征的稳定性与匹配鲁棒性：需选择灰度变化明显、几何形状稳定的自然特征，避免因光照变化、工件遮挡导致的特征提取失败；通过多特征融合匹配（如结合颜色特征、几何特征）提升匹配精度，确保偏差求解的可靠性。基于视觉伺服的在线标定方案则更注重“控制与标定的协同”，其核心原理是将手眼标定过程与机械臂的视觉伺服控制过程相结合，通过视觉反馈的误差信号动态调整机械臂姿态，同时求解标定参数。例如在机械臂抓取工件的过程中，视觉模块实时检测工件的位置偏差，驱动机械臂进行伺服调整，在调整过程中同步采集机械臂的关节转角数据与视觉偏差数据，基于视觉伺服的误差模型与手眼标定模型，联合求解相机与机械臂的转换矩阵。该方案的优势在于标定过程与作业过程深度融合，无需额外的标定运动，校准效率更高，但对视觉伺服算法与标定算法的协同性要求极高，需通过复杂的控制策略确保两者的稳定性。基于多传感器融合的在线标定方案是应对极端复杂场景的高端主流方案，其核心原理是融合视觉传感器、激光传感器、力/力矩传感器等多源传感器数据，通过多维度数据的互补验证，提升在线标定的精度与鲁棒性。