标定原理
本节介绍各场景下标定的工作原理。
ETH 场景下的手眼标定（标定板多个随机位姿）
在使用标定板多个随机位姿方法进行 ETH 场景下的手眼标定时，假设各位姿及其相对关系如下表所示。
| 位姿 | 关系 | 备注 |
|---|---|---|
A |
机器人法兰相对于机器人底座的位姿 |
可从机器人端获得 |
B |
标定板相对于相机的位姿 |
可通过相机拍照和计算获得 |
C |
标定板相对于机器人法兰的位姿 |
外参标定中的不变量，用于建立等式 |
X |
相机相对于机器人底座的位姿 |
外参标定结果，待求量 |
如下图所示，A、B、C、X 可构成闭环，通过移动机器人，变换标定板相对于相机的位姿，可得到多组等式，对这些等式的值进行拟合优化计算，最终得到最优的 X 值。
EIH 场景下的手眼标定（标定板多个随机位姿）
在使用标定板多个随机位姿方法进行 EIH 场景下的手眼标定时，假设各位姿及其相对关系如下表所示。
| 位姿 | 关系 | 备注 |
|---|---|---|
A |
机器人法兰相对于机器人底座的位姿 |
可从机器人端获得 |
B |
标定板相对于相机的位姿 |
可通过相机拍照和计算获得 |
C |
标定板相对于机器人底座的位姿 |
外参标定中的不变量，用于建立等式 |
X |
相机相对于机器人法兰的位姿 |
外参标定结果，待求量 |
如下图所示，A、B、C、X 可构成闭环，通过移动机器人，变换标定板相对于相机的位姿，可得到多组等式，对这些等式的值进行拟合优化计算，最终得到最优的 X 值。
ETH 场景下的手眼标定（TCP 尖点触碰）
在使用 TCP 尖点触碰方法进行 ETH 场景下的手眼标定时，假设各位姿及其相对关系如下表所示。
| 位姿 | 关系 | 备注 |
|---|---|---|
A |
机器人法兰相对于机器人底座的位姿 |
可从机器人端获得 |
B |
标定板相对于相机的位姿 |
通过相机拍照和计算获得 |
C |
TCP相对于机器人法兰的位姿（TCP 尖点触碰标定板时，TCP与标定板重合） |
外参标定中的不变量，用于建立等式 |
X |
相机相对于机器人底座的位姿 |
外参标定结果，待求量 |
如下图所示，A、B、C、X 可构成闭环，通过移动机器人，变换 TCP 相对于相机的位姿，可得到多组等式，对这些等式的值进行拟合优化计算，最终得到最优的 X 值。
EIH 场景下的手眼标定（TCP 尖点触碰）
在使用 TCP 尖点触碰方法进行 EIH 场景下的手眼标定时，假设各位姿及其相对关系如下表所示。
| 位姿 | 关系 | 备注 |
|---|---|---|
A |
机器人法兰相对于机器人底座的位姿 |
可从机器人端获得 |
B |
标定板相对于相机的位姿 |
通过相机拍照和计算获得 |
C |
标定板相对于机器人底座的位姿 |
外参标定中的不变量，用于建立等式 |
X |
相机相对于机器人法兰的位姿 |
外参标定结果，待求量 |
如下图所示，A、B、C、X 可构成闭环，通过移动机器人，变换标定板相对于相机的位姿，可得到多组等式，对这些等式的值进行拟合优化计算，最终得到最优的 X 值。
双相机（Eye to Eye）标定
使用双相机可以扩大相机视野、提高两个相机重叠部分点云质量, 如下图所示。
在双相机标定场景中，包含主相机和副相机两个相机，双相机独立于机器人固定在支架上。双相机标定既要完成每个相机的外参标定，又要标定两个相机之间的位姿关系。针对双相机标定场景，Mech-Vision提供 Eye to Eye标定流程。
双相机标定时，需注意如下事项：
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开始新的标定
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不支持 Eye in Hand 相机安装方式。如果相机安装方式为 Eye in Hand，可通过Mech-Vision工程查看双相机标定融合效果。
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加载已有标定参数
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支持利用已标定完成的 Eye to Hand 或 Eye in Hand 相机标定参数组直接计算得到双相机标定参数组。
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不支持通过加载已有标定参数的方式查看点云视图。
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