目前,为了追求更加智能,能够完成复杂任务的机器,将视觉赋予机器人无疑是很好的方案。要想以这种两者结合的方式完成任务,就需要先获取两者之间的转换关系。通过这个转换关系将图像平面与机器人的运动联系起来。从成本以及实用性的角度出发,本文考虑使用两个相机结合机器人的方式。一个有较大的搜索范围,为固定相机,与机器人组成了固定相机手眼系统。一个有较高的精度,为手上相机,与机器人组成了手上相机手眼系统。为了避免复杂的操作以及减少人为的干扰,实现快速部署,在现场人员使用时能够在安装好后无需额外的人为操作就能进行标定。针对这种结构,本文对其做了研究,实现了一种能够快速进行标定的算法。本文的主要研究内容如下:1、固定相机具有较大的视野,能够在较大的范围内对目标进行初定位。其与工作平面保持静止。因此,对于固定相机要获取的就是这两个平面之间的变换关系。本文以机器人末端作为标志点。本文设计了一种基于绕末端旋转的特殊运动,来获取其在两个平面中的坐标。由于机器人末端的坐标在机器人控制器上已知,通过获取绕末端轴旋转的标定板的多幅图像计算其图像坐标。在多个采集点采集数据后就能对变换关系求解。这种方法简单易行,在实际的实验中也达到了预期的效果。2、手上相机的分辨率较高,能够较为精细的对目标物进行检测。其可以实时地获取机器人末端当前位置的图像。本文设计了一种先在平面上移动,再在竖直方向移动的标定数据采集方式来进行标定。标定的结果就是手上相机与机器人末端的变换关系。在实际的使用过程中,还需要结合当前机器人位姿才能计算出其在工作平面中的实际位置。这种方法由于只需要几次小幅的移动,所以标定速度很快。3、在完成对固定相机手眼系统与手上相机手眼系统的标定后,对整个系统进行了实验。实验的目的是在误差允许范围内要确定最能满足本文实验场景的参数,以及对耗时进行比较。通过实验发现有几个方面对耗时影响较大。一是采样点的个数以及步长。个数越多,耗时越长。二是采集数据时的步长,步长越长,耗时越长。