手眼都动的视觉手眼标定方法
我之前搞这个手眼都动的视觉手眼标定方法，那可真叫一个费劲，就像在黑暗里摸索一样。我一开始真是瞎摸索，啥也不懂，就知道个大概的概念。
我试过那种很常规的方法，先固定相机和机械臂，想着这应该不难吧。就好比建房子先打个地基一样，觉得这就是基础工作嘛。可是问题很快就来了，机械臂一动起来，采集到的数据完全不对，当时就懵了，这误差大得吓人。后来我才明白，原来是我忽略了机械臂运动的复杂性，它的关节之间的互动会影响整体的位姿。
那行吧，失败了就再来。我又想，那是不是要先精确测量机械臂每个关节的运动参数呢。我就一个个去测，我的天，这个花费了我超级多的时间。就像数沙子一样，一粒一粒的，又慢又容易出错。结果弄了半天，还是不行，数据依然是乱七八糟。这时候我就意识到，过于注重局部的精确，却忽略了整体之间的联系。
直到后来，我重新梳理了整个思路。我先把手眼当作一个整体系统来看，不再纠结那些细节。就像看一幅画，先看整体轮廓，再去看细节。在采集数据的时候，我让机械臂做一些规定的典型动作，比如说伸到最远、弯到最近这种，这样可以保证动作的可重复性和可控性。每次动作的时候同时采集视觉数据，然后用相对简单的算法先初步处理一下，看看数据之间的关联性。
再后来呢，我采用多次测量取平均值的办法。就像买菜多问几家的价格一样，多次测量就能减少误差。我把每次采集到的数据积累起来，然后取平均。结果一下子准确性就提高了很多。而且在标定的过程中，我时刻提醒自己要保持机器的稳定，不能有震动之类的干扰，就像射击的时候要保持手的稳定一样，一点点的干扰都可能导致最后的数据偏差很大。
手眼这个手眼标定方法，我觉得最关键的一点就是要从整体到局部去考虑，不要一开始就陷入那些复杂的局部细节。还有就是多做测试，多尝试不同的动作模式和数据处理方法，这样才能到最适合自己设备的标定方式。我也是经过无数次的失败才慢慢懂一点这里面的门道的。
另外，校准的时候最好有一个初始的标准值可以参照，就像我们在地图上一个基准点一样。我之前没弄这个基准值的时候，数据乱得就像一团麻，有了基准值再去看那些偏差就清晰多了。虽然我不敢说我的方法就是最好的方法，但对于像我之前那么迷茫的人来说，也算是一点点小经验分享吧。