根据相机在机器人安装位置的不同，手眼视觉系统分为Eye-in-Hand系统（眼在手上）和Eye-to-Hand系统（眼在手外）。

手眼标定有两种，一个是眼在手上（Eye-in-hand），另一个是眼在手外（Eye-to-hand）。

1、眼在手上（eye-in-hand）需要确定摄像机坐标中机器人工具的姿态和机器人基座坐标中校准对象的姿态（见图8.4）：这里你可以看到涉及到四个矩阵。其中

近期借助easy_handeye标定包完成了基于usb摄像头和UR5机械臂的外参标定，采用眼在手上(eye-in-hand)的标定方式。现在对整个标定过程做一个总结，以供大家参考和交流。

【UR3+RealSense手眼标定（eye-in-hand）】1手眼标定的原理2准备工作2.1安装aruco_ros2.2安装vision_visp/visp_hand2eye_calibration2.3

本文使用Eye-In-Hand方式，对dofbot机械臂进行在线标定参考：基于ROS的手眼标定程序解决方案|支持眼在手外/上_鱼香ROS的博客-CSDN博客_ros手眼标定1.概览本程序包通过输入两组以上的机械臂姿态信息和相机所识别的标志物的姿态信息

步骤一：安装标定包（realsense，easy_handeye，visp，aruco）Eye-to-hand眼在手外：标定的是相机坐标系相对于机器人基座坐标系的位姿Eye-in-hand眼在手上：标定的是相机坐标系相对于机器人工具坐标系的位姿

eye-in-hand即为求解相机坐标系camera和机械臂末端坐标系gripper之间的转换矩阵。标定基本流程（原理）取标定板坐标系中一点，该点转换至相

对于eye-in-hand情况，机器人手眼标定即标定得到

目录简介相机标定手眼标定Eye-In-HandEye-To-Hand求解（Eye-In-Hand）求解AX=XB手眼标定步骤读取出摄像头信息并确定目标物体的位姿图像分割三维对象实例分割姿态估计机械臂正逆运动学求解运动学正解运动学逆解总结简介视觉机械臂是智能机器人的一个重要分支

最常见的手眼系统包括Eye-to-Hand和Eye-in-Hand两种。

1问题概述本例程演示了在Eye-in-Hand的情况下，当标定板与机器人基准位置保持不变应该如何进行手眼标定。机器人通过标定板来进行手眼标定。

手眼标定有两种情形：第一种是相机（眼）固定在机器臂（手）的末端，相机相对于机器臂末端是固定的，相机跟随机器臂移动，这种方式的手眼标定成为Eye-in-hand；第二种是相机（眼）和机器臂（手）分离，相机相对于工业机器人的基座是固定的

文章目录系统坐标系变换原理双目标定原理准备步骤图像极线校正、对应点匹配、空间定位图像校正计算视差计算深度手眼标定（eye-in-hand）问题故障解决下一步计划参考系统接上一次的非标机构完成双目视觉的空间定位

使用软件：Halcon18.05（默认安装好任一版halcon）使用设备：IntelRealsense435+AUBO机械臂完成功能：相机标定、eye-in-hand手眼标定1.准备标定板1.1如果没有标定板

1，陈李博1，马国庆1，侯茂盛2，刘涛2【摘要】机器人手眼标定是机器人视觉技术的重要研究内容，基于Halcon所提供的标定板，充分考虑相机镜头径向畸变对手眼标定的影响，设计一种全新的、高精度、高效率的Eye-in-Hand

Eye-In-Hand，是指摄像头被安装在机械臂上。此时要求取的是，End到Camera之间的坐标转换关系，也就是。这种情况下，有两个变量是不变的：摄像

相机的装载位置不在手上(eye-to-hand)在手上(eye-in-hand)正式开始验证结果1.基础坐标系(求解baseHtool)2.camHcal相机到标定板3.求解AX=XB李群李代数利用李群知识求解

之前阅读博客：机器人手眼标定（四轴六轴都适用）：https://blog.csdn.net/Stones1025/article/details/90664168发现有如下问题，所写方法并不适用于四轴的情况，在传统六轴情况下式12是超定方程，可解。但是，四轴情况下相邻机械臂只有纯平移，Rc12应该等于单位矩阵，（Rc12-I）=0，也就是说M3全是0，是没办法求解t的。从另一个角度看：四轴时，公式

举个例子，比如我们在做基于视觉的抓取时，不管是眼在手上（eye-in-hand），还是眼在手外（eye-to-hand），总是需要标定相机和执行器末端的关系的，那如何对这二者之间的关系进行表

机器人手眼标定（四轴/六轴都适用）问题解析机器人手眼标定分为两种情况：eye-in-hand和eye-to-hand，即传感器是否安装在机器人手抓末端。

一般分为相机固定和相机安装在机器人末端两种固定方式，分为Eye-to-hand和Eye-in-hand方式。不论哪种方式其理论基础都是一样的。下面以对2D相机和3D相机的外参数进行阐述。

根据摄像机与机器人相互位置的不同，手眼视觉系统分为Eye-in-Hand系统和Eye-to-Hand系统。

手眼标定分为两大类别，眼在手上（Eye-in-Hand）和眼在手外(Eye-To-Hand)两大类。顾名思义，两种标定方式区别于相机移动与否。在标定原理上讲，两种原理都是求解