【深度解析】RealSense使用系列（二）：机器人的坐标和传感器坐标转换方法！

2023-12-28 05:56:05

如今，随着机器视觉和机器人技术在各行各业的蓬勃发展，对机器人进行精确定位和导航的需求也日益迫切。而RealSense作为一种深度相机，可以提供丰富而精确的环境深度信息，为机器人的定位和导航提供了重要的数据来源。在使用RealSense的过程中，为了能够准确地将传感器读取的坐标数据与机器人的实际位置进行对应，就需要进行坐标转换。

坐标转换的必要性

在机器人和传感器的坐标系中，坐标轴的定义和方向可能不同。因此，在使用传感器读取的坐标数据时，需要进行坐标转换，以便能够与机器人的实际位置相对应。

坐标转换的原理

坐标转换的原理是基于旋转和平移的组合。首先，需要确定传感器坐标系和机器人坐标系之间的相对位置和方向。然后，就可以使用旋转和平移公式来将传感器坐标系中的坐标转换为机器人坐标系中的坐标。

坐标转换公式

坐标转换公式如下：

$$P_r = R * P_s + T$$

其中：

P_r 是机器人坐标系中的坐标
P_s 是传感器坐标系中的坐标
R 是旋转矩阵
T 是平移向量

坐标转换方法

坐标转换可以使用以下步骤进行：

确定传感器坐标系和机器人坐标系之间的相对位置和方向。
根据相对位置和方向计算旋转矩阵 R 和平移向量 T。
将传感器坐标系中的坐标 P_s 代入公式 P_r = R * P_s + T 中，即可得到机器人坐标系中的坐标 P_r。

实例

假设传感器坐标系和机器人坐标系之间的相对位置和方向如下：

传感器坐标系的原点位于机器人的左前方
传感器坐标系的 x 轴指向机器人前方
传感器坐标系的 y 轴指向机器人下方
传感器坐标系的 z 轴指向机器人右侧

则旋转矩阵 R 和平移向量 T 为：

$R = \begin{bmatrix} 0 & 0 & 1 \\\ 0 & 1 & 0 \\\ -1 & 0 & 0 \end{bmatrix}$
$T = \begin{bmatrix} 0.1 \\\ 0 \\\ -0.2 \end{bmatrix}$

如果传感器坐标系中的坐标 P_s 为 (0.3, 0.2, 0.1)，则机器人坐标系中的坐标 P_r 为：

$P_r = R * P_s + T$
$= \begin{bmatrix} 0 & 0 & 1 \\\ 0 & 1 & 0 \\\ -1 & 0 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0.3 \\\ 0.2 \\\ 0.1 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0.1 \\\ 0 \\\ -0.2 \end{bmatrix}$
$= \begin{bmatrix} 0.1 \\\ 0.4 \\\ -0.1 \end{bmatrix}$