如何将像素坐标转化为机械臂基座坐标

先说结论：这次实验让我充分感受到，传统数学模型像居家好男人，真诚可靠，但就是显得很无聊。神经网络就像是渣男，好用神秘，说不上来哪点好，就是让人忘不了。

为了能够更加精准的抓取物体，首先需要对机械臂进行标定。因为像素坐标以及相机坐标以及机械臂基座坐标都不统一。所以往往要花很多时间和力气去做标定工作。费时费力，最后结果还不一定好，就想试试有没有比较自动又精准的办法。

于是一个自动拔钉子的试验场场景就出现在了脑海里。一个被精确标定的机械手臂应该是可以很精确的抓取钉子的。

解决思路很简单，就是让机械手抓住一个钉子，自动的在桌面上移动，然后通过kinect相机来自动识别钉子，并确定钉子在图像里面的位置，并且得到机械手爪的位置。之后通过最小二乘法来估计线性映射的解，或者通过神经网络来估计非线性映射的解。

(1) 采集数据

编程控制机械手捏着红色钉子，以圆周运动的形式，在桌面游走。kinect相机识别红色，并取得红色区域的中心点坐标。最后，将像素坐标和机械臂控制命令里的基座坐标合并记录。

每一帧图像就可以得到一组对应坐标关系。最后可得到成百上千个坐标list.

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(2) 模型计算和估计

a. 线性模型（摄像头几乎垂直向下）

可通过简单的求逆（最小二乘）的方法来估计线性映射参数。

b. 非线性模型（摄像头倾斜向下）

可通过MLP regression的方法，用多层感知机神经网络来估计非线性映射。

上图输入是像素坐标，输出是机械臂XY基座坐标。

上图是神经网络预测结果，蓝色圆圈是真实值，红色星号是预测值。看起来效果还是不错的。

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最后，只想说，看起来很low的技术，也花了不少时间。拔个钉子也是技术活。

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