在移動機(jī)器人作業(yè)場景中，將AprilTag二維碼靶標(biāo)固定于機(jī)器人機(jī)械臂末端，相機(jī)固定于機(jī)器人車身（眼在手外），當(dāng)機(jī)器人移動后，系統(tǒng)自動控制機(jī)械臂帶動靶標(biāo)在相機(jī)視場內(nèi)做小范圍姿態(tài)調(diào)整，采集多組不同姿態(tài)的靶標(biāo)圖像與機(jī)械臂關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)，基于XA=BX模型求解相機(jī)與機(jī)械臂基座的轉(zhuǎn)換矩陣，完成在線校準(zhǔn)。該方案的優(yōu)勢在于無需依賴固定的作業(yè)環(huán)境，適應(yīng)性更強(qiáng)，但對靶標(biāo)的安裝精度與機(jī)械臂的自主運(yùn)動控制精度要求更高，需通過精密工裝確保靶標(biāo)與機(jī)械臂末端的固定關(guān)系穩(wěn)定。無靶標(biāo)在線標(biāo)定方案是近年來快速發(fā)展的主流方案，其核心原理是無需部署專門的標(biāo)定靶標(biāo)，直接利用作業(yè)場景中的自然特征（如工件邊緣、設(shè)備定位孔、焊縫輪廓等）作為標(biāo)定特征，通過視覺模塊實時提取場景自然特征的三維坐標(biāo)，結(jié)合機(jī)械臂末端的位姿數(shù)據(jù)，求解相機(jī)與機(jī)械臂的坐標(biāo)映射關(guān)系。該方案的核心優(yōu)勢在于無需額外部署標(biāo)定設(shè)備，不占用作業(yè)空間，適用于靶標(biāo)無法部署或作業(yè)場景動態(tài)變化的復(fù)雜場景（如大型工件焊接、廢墟救援機(jī)器人作業(yè)），其技術(shù)體系可分為“基于場景自然特征匹配的在線標(biāo)定”與“基于視覺伺服的在線標(biāo)定”兩種細(xì)分方案?；趫鼍白匀惶卣髌ヅ涞脑诰€標(biāo)定方案的核心邏輯是“特征記憶-動態(tài)匹配-偏差求解”：在系統(tǒng)初始化階段，通過視覺模塊采集作業(yè)場景的基準(zhǔn)圖像，提取場景中的穩(wěn)定自然特征（如工件的邊角、孔位等），建立基準(zhǔn)特征庫并存儲其三維坐標(biāo)（可通過離線標(biāo)定或深度相機(jī)直接獲?。?；在機(jī)械臂作業(yè)過程中，視覺模塊實時采集當(dāng)前場景圖像，提取自然特征并與基準(zhǔn)特征庫進(jìn)行匹配，通過RANSAC算法、SIFT/SURF特征匹配算法消除匹配噪聲，獲取特征點(diǎn)的當(dāng)前三維坐標(biāo)與基準(zhǔn)三維坐標(biāo)的偏差；結(jié)合機(jī)械臂末端的理論位姿數(shù)據(jù)，基于手眼標(biāo)定模型求解轉(zhuǎn)換矩陣的修正量，動態(tài)更新標(biāo)定參數(shù)。該方案的關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)在于場景自然特征的穩(wěn)定性與匹配魯棒性：需選擇灰度變化明顯、幾何形狀穩(wěn)定的自然特征，避免因光照變化、工件遮擋導(dǎo)致的特征提取失敗；通過多特征融合匹配（如結(jié)合顏色特征、幾何特征）提升匹配精度，確保偏差求解的可靠性?；谝曈X伺服的在線標(biāo)定方案則更注重“控制與標(biāo)定的協(xié)同”，其核心原理是將手眼標(biāo)定過程與機(jī)械臂的視覺伺服控制過程相結(jié)合，通過視覺反饋的誤差信號動態(tài)調(diào)整機(jī)械臂姿態(tài)，同時求解標(biāo)定參數(shù)。例如在機(jī)械臂抓取工件的過程中，視覺模塊實時檢測工件的位置偏差，驅(qū)動機(jī)械臂進(jìn)行伺服調(diào)整，在調(diào)整過程中同步采集機(jī)械臂的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)與視覺偏差數(shù)據(jù)，基于視覺伺服的誤差模型與手眼標(biāo)定模型，聯(lián)合求解相機(jī)與機(jī)械臂的轉(zhuǎn)換矩陣。該方案的優(yōu)勢在于標(biāo)定過程與作業(yè)過程深度融合，無需額外的標(biāo)定運(yùn)動，校準(zhǔn)效率更高，但對視覺伺服算法與標(biāo)定算法的協(xié)同性要求極高，需通過復(fù)雜的控制策略確保兩者的穩(wěn)定性。基于多傳感器融合的在線標(biāo)定方案是應(yīng)對極端復(fù)雜場景的高端主流方案，其核心原理是融合視覺傳感器、激光傳感器、力/力矩傳感器等多源傳感器數(shù)據(jù)，通過多維度數(shù)據(jù)的互補(bǔ)驗證，提升在線標(biāo)定的精度與魯棒性。