由于手眼标定不佳（标定板移动或移位），无法安全执行触摸测试。

问题

手眼标定结果很差，进行触碰测试是不安全的。

手眼变换	手眼残差	投影验证	触碰测试
差	差	差	不安全

手眼标定结果不佳的示例

手眼变换矩阵看起来不正确，因为它的几个值与实际测量值之间的偏差超出了预期。这些偏差虽然不算特别大，但对于这种设置来说已经超出了合理范围。

手眼变换矩阵

0.994	0.040	0.099	-84.190
-0.042	0.999	0.021	-84.129
-0.098	-0.025	0.995	147.697
0	0	0	1

数值 147.697 应约为 130 mm，而 -84.129 则应大致为 90 mm。现阶段我们忽略正负号（+/-），因为它取决于坐标系的定义；我们仅关注距离大小。

标定残差也明显大于预期，大约高出一个数量级。

残差

N（位姿）	平均旋转角度残差（°）	最大旋转角度残差（°）	平均平移残差（mm）	最大平移残差（mm）
13	2.449	5.590	4.626	10.946

对于小型机器人，我们预计残差在亚毫米范围内；而对于大型机器人，残差则在毫米范围内。至于残差的旋转分量，我们预计其在亚度范围内。

全部的残差数据

残差

位姿	旋转角度（°）	平移量（mm）
1	5.590	10.946
2	4.864	6.151
3	5.294	5.707
4	1.682	7.975
5	1.537	4.446
6	1.570	6.958
7	1.738	2.492
8	0.950	2.917
9	1.973	5.113
10	1.546	0.831
11	1.851	0.773
12	1.701	3.509
13	1.544	2.329

投影验证在技术上是成功的，但产生的误差仍然过大，无法接受。我们应该对投影验证持非常谨慎的态度，因为即使手眼标定不正确，投影误差也可能看起来可以接受。

这些结果强烈表明手眼标定不正确，如果尝试进行触碰测试将会失败。

潜在原因

Eye-in-Hand:

在数据集采集过程中，标定板发生了移动。

Eye-to-Hand:

在采集数据集的过程中，相机或标定板发生了移动。

在数据集采集过程中，标定板（Eye-in-Hand）或相机/安装在法兰的标定板（Eye-to-Hand）的任何移动都会破坏手眼标定所依赖的刚体几何假设。这会导致机器人与相机之间的相对关系在各坐标系之间出现不一致，从而使求解器收敛到一个与实际物理配置不符的手眼变换矩阵。

因此，您可能会看到较高的残差值、较差的投影精度，以及手眼变换矩阵中的距离与真实几何形状存在差异。在严重的情况下，由此产生的变换可能会因碰撞风险而使触碰测试验证变得不安全。

潜在解决方案

1. 确保相机和标定板安装牢固，在数据采集过程中不会移动。

2. 使用同一数据集重复进行手眼标定。

3. 验证手眼标定结果（变换矩阵、残差、投影）。

4. 运行触碰测试（如果手眼标定结果良好）。

重现问题（故意移动标定板）

良好的数据集

使用下图所示的数据集成功进行了手眼标定。

标定结果如下：

手眼变换矩阵

0.999	-0.004	0.043	-55.936
0.003	0.999	0.013	-91.919
-0.043	-0.013	0.998	128.086
0	0	0	1

残差

N（位姿）	平均旋转角度残差（°）	最大旋转角度残差（°）	平均平移残差（mm）	最大平移残差（mm）
14	0.022	0.034	0.180	0.338

全部的残差数据

残差

位姿	旋转角度（°）	平移量（mm）
1	0.017	0.163
2	0.008	0.135
3	0.028	0.172
4	0.009	0.053
5	0.031	0.236
6	0.006	0.060
7	0.009	0.154
8	0.015	0.102
9	0.031	0.147
10	0.009	0.145
11	0.030	0.249
12	0.023	0.152
13	0.034	0.255
14	0.031	0.169

通过触碰测试验证手眼标定结果。

触碰测试成功，证实了手眼标定的正确性和准确性。

错误的数据集（手眼配置错误）

为了模拟这个问题，在采集数据集期间，故意在两次采集之间移动了标定板（见下图）。

标定结果如下。

手眼变换矩阵

0.994	0.040	0.099	-84.190
-0.042	0.999	0.021	-84.129
-0.098	-0.025	0.995	147.697
0	0	0	1

残差

N（位姿）	平均旋转角度残差（°）	最大旋转角度残差（°）	平均平移残差（mm）	最大平移残差（mm）
13	2.449	5.590	4.626	10.946

全部的残差数据

残差

位姿	旋转角度（°）	平移量（mm）
1	5.590	10.946
2	4.864	6.151
3	5.294	5.707
4	1.682	7.975
5	1.537	4.446
6	1.570	6.958
7	1.738	2.492
8	0.950	2.917
9	1.973	5.113
10	1.546	0.831
11	1.851	0.773
12	1.701	3.509
13	1.544	2.329

投影验证在技术上成功了，但误差仍然过大，无法接受。对于投影验证，我们应该非常谨慎，因为即使手眼标定不正确，投影误差也可能看起来可以接受。

这些结果强烈表明手眼标定不正确，如果尝试进行触碰测试将会失败，因此出于安全原因跳过了该测试。

比较

下表比较了手眼变换矩阵（平移值）和手眼标定残差之间的结果。

手眼变换矩阵中的转换值

数据集	X (mm)	Y (mm)	Z (mm)
好（标定板稳定固定）	-55.936	-91.919	128.086
差（棋盘被移动过）	-84.190	-84.129	147.697
Δ（好 - 差）	28.254	-7.790	-19.611

残差

数据集	N	平均旋转角度残差（°）	最大旋转角度残差（°）	平均平移残差（mm）	最大平移残差（mm）
好（标定板稳定固定）	14	0.022	0.034	0.180	0.338
差（棋盘被移动过）	13	2.449	5.590	4.626	10.946