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ros_contorl/handeye
arm_dev a3a589b9e3 P3a:手眼标定集中到 handeye/,修复三套板尺寸矛盾与从未生效的稳定性参数
新建 handeye/ 专用文件夹(用户要求:专用文件夹 + 使用说明)
- handeye/README.md:从小白视角讲清楚两种模式怎么选、板尺寸怎么量、
  完整流程、出问题先看哪里。以前这些知识散在 docs/ 和代码注释里。
- 结构:calibrate.yaml(参数)/ poses/(采点输入)/ results/(结果输出)/ tmp/(临时,不进 git)
- 文件用 git mv 迁移,历史保留

命名约定改为 <臂号>_<模式>.yaml
- 如 89_eye_in_hand.yaml、91_eye_to_hand.yaml
- 臂号 = Flexiv 序列号后两位;模式 = eye_in_hand | eye_to_hand
- 换模式 = 改 site.yaml 里 paths.handeye_file 一行,不动代码
- 迁移只需改 site.yaml(4 个 launch + servo_node 都经 paths 读取,一行没改)

修复:三套互相矛盾的标定板尺寸(真实 bug)
同一个"板子多大"分散在三处,且值各不相同:
  handeye_calibrate.py 默认 9x6 / 0.025
  handeye/calibrate.yaml   11x16 / 0.011
  site.yaml + 结果文件头     8x11 / 0.015   ← 实测的真实板子
谁生效取决于覆盖顺序。症状是"标定流程跑得很顺、不报错,但结果明显不对",
极难排查。已全部统一为 8x11 / 0.015,README 里写明换板必须三处同改。

修复:site.yaml 里五项稳定性配置从未生效
run_handeye.sh 一直在传 settle_qd_max / settle_stable_sec / settle_timeout_sec /
pin_holds / pin_hold_sec,但 handeye_calibrate.py 从未声明这些参数 ——
ROS 2 会静默忽略未声明的覆盖参数,所以"等机械臂停稳再拍照"这件事其实没实现,
实际只有一次固定 settle_sec。现已声明并实现:
- _wait_settled():用关节速度 |qd|_max 判定"真的停了",比固定 sleep 可靠
  (负载/姿态不同刹车距离差别很大;等太短会在臂还动时拍照导致角点抖动)
- _pin_hold():静止后再保持几拍,抑制到位后的微小回弹

新增:自动标定进度条
一条可视化进度条([ 4/12] [████░░░░]  33.3%),无人值守的长流程能一眼看出还剩多久。

清理重复文件(内容逐字节比对确认后删除)
- config/handeye_result.yaml 与 _89 逐字节相同 → 删
- config/handeye_poses.yaml 与 _89 逐字节相同 → 删
迁移后 src/arm_application/config/ 下已无 handeye 文件。

测试:224 passed(原 198,新增 26)
新增 src/arm_application/test/test_handeye_lib.py —— 手眼模块此前零测试。
关键用例是合成数据往返:用人为设定的 X_true 反推出每个视图的
(gripper→base, target→cam),再让求解器还原。坐标链方向/求逆/转置
只要有一处写错就必然失败。
- 真值恢复(旋转+平移,atol 1e-6)
- 单独验证平移精确(旋转对而平移错是最易漏的一类 bug)
- 结果必须是 det=+1 的正交阵(排除镜像解)
- 退化输入(全同位姿)不得悄悄给出"看起来能用"的结果
- 稳定性判据:窗口未满不判稳、丢帧后重新计数、抖动超阈不判稳
- 写盘再读回不漂移
2026-09-23 11:46:03 +08:00
..

handeye/ —— 手眼标定

这个文件夹放手眼标定所需的全部配置、采点与结果。以前这些东西散在 src/arm_application/config/ 里,和别的配置混在一起,改板子尺寸要翻三个文件 —— 现在集中在这里,改一个地方就够了。


1. 先搞懂"手眼标定"在干什么

机械臂要"看着东西去操作",就必须知道相机看到的位置和机械臂自己认为的位置 之间的对应关系。这个对应关系就是一个 4×4 的变换矩阵,标定过程就是把它解出来。

两种装法,决定了解出来的矩阵含义不同:

模式 相机装在哪 解出的 X 是什么 本项目的用法
eye_in_hand 相机装在机械臂末端(法兰/手腕)上 相机 → 法兰 D405 腕部相机(当前使用)
eye_to_hand 相机固定在旁边不动 相机 → 机械臂基座 D435 顶置相机(预留)

怎么选:看相机是不是跟着机械臂动。

  • 跟着动 → eye_in_hand
  • 不动 → eye_to_hand

选错模式的后果:标定能算完、不报错,但结果完全不对(点云/抓取会系统性偏掉)。 所以模式在文件名里就标出来了(见第 4 节),避免拿错文件。


2. 文件夹结构

handeye/
├── README.md                      ← 你正在看的这份
├── calibrate.yaml                 ← 标定节点参数(板尺寸、运动、稳定性)
├── waypoints.yaml                 ← 旧的"巡航记点"配置(legacy,一般用不到)
├── poses/                         ← 【输入】示教采点(每个点一组关节角)
│   ├── 89_eye_in_hand.yaml
│   └── 91_eye_in_hand.yaml
├── results/                       ← 【输出】标定结果(4×4 变换矩阵)
│   ├── 89_eye_in_hand.yaml
│   └── 91_eye_in_hand.yaml
└── tmp/                           ← 临时产物(采点图、taught_poses.txt、captures.json)
                                     不进 git

命名约定:<臂号>_<模式>.yaml

  • 臂号 = Flexiv 序列号后两位(Rizon4-063989 → 89,Rizon4-063991 → 91)
  • 模式 = eye_in_hand | eye_to_hand

运行时谁读结果:config/site.yaml 里 robots[89].paths.handeye_file 指向 handeye/results/89_eye_in_hand.yaml,再由各 launch 文件发布成静态 TF。 换模式 = 把 site.yaml 里那个路径改成 _eye_to_hand 那份,不需要改代码。


3. 标定板(最容易出错的地方)

当前使用的板:

内角点  8 列 × 11 行      (注意是"内角点",不是方格数!)
方格边长 15 mm (0.015 m)

这个尺寸必须三处一致,否则标定结果会系统性偏错:

位置 内容
config/site.yaml → handeye.board_cols/rows/square_size_m 8 / 11 / 0.015
handeye/calibrate.yaml board_cols/rows/square_size_m
src/.../handeye_calibrate.py 的参数默认值 代码兜底

⚠️ 历史上这里出过问题:曾经三处分别写着 9×6/0.025、11×16/0.011、 8×11/0.015,谁生效取决于覆盖顺序。症状是"标定流程跑得很顺、不报错, 但结果明显不对",非常难查。现已统一为 8×11/0.015。 换板子时,请把上面三处一起改。

怎么看内角点:把棋盘当成一张网格,数内部的黑白交叉点, 是「方格数 − 1」。比如 A5 板上画了 9×12 个格子 → 内角点是 8×11。


4. 完整流程

三条命令,按顺序执行。先决条件:标定板摆在相机视野里,机械臂能自由拖动。

第一步:采点(拖动示教)

bash ~/ros2/scripts/run_handeye.sh teach --arm 89

会弹出实时预览窗口,里面能看到标定板有没有被识别到。操作:

按键 作用
d 打开软拖拽(此时可以用手推机械臂)
s 关闭软拖拽(锁住)
Enter / 空格 拍照记点(记录当前关节角 + 图像)
q / Esc 结束采点

要点:

  • 点位要分散:让标定板在画面里出现在不同位置、不同角度(远/近/左/右/倾斜)。 全挤在一个角落会让求解退化,结果不可信。
  • 至少 5 个点,推荐 10~15 个。数量在 poses/*.yaml 的 num_poses 里, 也可以直接多按几次 Enter。
  • 采点数据写在 handeye/tmp/,确认无误后再 merge(下一步)。

第二步:合并点位

bash ~/ros2/scripts/run_handeye.sh merge --arm 89

把临时采到的关节角写入 handeye/poses/89_eye_in_hand.yaml, 并自动同步 num_poses。这一步不做数学计算,只是搬运+格式化。

第三步:自动标定

bash ~/ros2/scripts/run_handeye.sh calibrate --arm 89

机械臂会自动走一遍刚才记下的所有点位,每个点:

  1. 移动到目标位姿
  2. 校验确实到位了(防止控制器假报成功)
  3. 等机械臂真的停下来(看关节速度,不是干等固定秒数)
  4. 等画面里的标定板连续多帧稳定(角点抖动小于阈值)
  5. 拍照、记录法兰位姿 + 板位姿
  6. 屏幕上打一条进度条

全部走完后一次性解算出结果,写入 handeye/results/89_eye_in_hand.yaml。

[ 4/12] [████████░░░░░░░░░░░░░░░░]  33.3%  moving...

某个点看不到板时会跳过该点继续(skip_unstable_poses: true), 不会整轮中止 —— 但如果跳掉的点很多,说明采点时板的位置不好,建议重采。

查看当前状态

bash ~/ros2/scripts/run_handeye.sh show --arm 89

打印臂号、配置文件路径、板尺寸、已记录点数,以及当前的标定结果是否存在。


5. 两种模式

  • 自动模式 = 上面的 calibrate。机械臂自己走点位,人不用管, 适合"点位已经采好、只想重算一遍"。
  • 手动模式 = 上面的 teach。人拖着机械臂摆姿势、手动决定什么时候记这个点。 适合第一次标定,或者想补几个点位。

两者共用同一份 poses/*.yaml,顺序是 teach(采)→ merge(存)→ calibrate(算)。


6. 结果怎么被用起来

handeye/results/89_eye_in_hand.yaml 的内容长这样:

translation_m: [-0.06085181, -0.00864320, 0.12364093]
T_4x4:
  - [0.01784499, -0.86878381, 0.49486994, -0.06085181]
  - [0.99977570, 0.02115147, 0.00108124, -0.00864320]
  - [-0.01140659, 0.49473964, 0.86896638, 0.12364093]
  - [0.00000000, 0.00000000, 0.00000000, 1.00000000]

它被以下地方读取,最终以静态 TF 的形式发布出去:

谁读 在哪
pipeline.launch.py 发布 {法兰} → {相机}_color_optical_frame 静态 TF
visual_servo.launch.py 同上,并把路径传给 servo_node
stage2_locate.launch.py 同上;文件缺失会直接报错
stage3_search.launch.py 同上
servo_node.py 用 T_4x4 算相机倾角、做 hover/lookat

也就是说:标定结果不对,上面这些全会跟着错。改完结果建议重启相关节点。


7. 出了问题先看这里

现象 多半是
标定跑完但抓取/定位系统性偏 板尺寸三处不一致;或模式选错(eye-in-hand / eye-to-hand 弄反)
一直"棋盘不稳定"、点位被跳过 标定板没完整入镜 / 反光过曝 / 太远太小;调低 stable_pixel_std 或改善光照
ERROR: 机械臂控制器未激活 先另开终端跑 bash ~/ros2/scripts/run_real.sh --arm 89
hand-eye result missing site.yaml 里的 paths.handeye_file 指到了不存在的文件
拖动时臂不动 软拖拽没开(按 d);或 RDK 与 run_real.sh 抢占,见 docs/INTERFACES.md
采的点少于 5 个 merge 会拒绝(求解至少需要 5 组,且姿态要有区分度)

8. 相关文件

  • 拖动引擎:scripts/rdk_drag_bridge.py
  • 拖拽的 ROS 服务:/soft_drag(在 arm_driver_flexiv 里)
  • 数学与视觉:src/arm_application/arm_application/handeye_lib.py
  • 采点节点:src/arm_application/arm_application/handeye_teach.py
  • 求解节点:src/arm_application/arm_application/handeye_calibrate.py
  • 单元测试:src/arm_application/test/test_handeye_lib.py (用合成数据验证求解正确性,无需硬件: python3 -m pytest src/arm_application/test/test_handeye_lib.py)