根据视觉坐标系下的，机器人并不能直接用，要获取机器人能直接用的坐标信息，必须将坐标转化到机器人坐标系下。因而，机器人手眼标定的意图是为了获取从视觉坐标系转化到机器人坐标系的转化矩阵。

  1）eye-in-hand，视觉传感器装置在机器人结尾执行器上，随机器人的移动而移动；

  2）eye-to-hand，视觉传感器固定装置，与机器人基座坐标系相对固定。

  在四轴机器人的运用场景中，一般都是用于抓取平面上的物体，实践装备如下图所示。

  四轴平面机器人手眼标定的使命便是核算出像素坐标系到机械手基座坐标系下的转化矩阵。由于相机拍照的是一个平面，而机械手作业的区域也是一个平面，因而，平面机器人手眼标定的使命能转化成核算两个平面之间的映射联系的进程，也便是核算两个平面之间的仿射改换。点(x,y,w)‘为图画点的齐次坐标，而点(x’,y’,w’)为机械手每组场景的控制器读数（仅读取x，y参数）的齐次坐标，通过如下转化。

  式中，$a_{11},a_{12},a_{21},a_{22}$不是旋转矩阵的元素，由于该改换矩阵是齐次坐标（在许多的博客中直接说是旋转矩阵是不对的。 方程中，存在6个未知数，理论上运用3组对应点就可以核算出一切参数，可是实践读取的数据都存在噪声，因而，需求收集3组的数据（一般是9组，所以称该办法是9点法）运用最小二乘就行求解。

  别的，关于以上研讨方向的恣意的缺点都可以到我的常识星球进行发问，我将给我们满足的答复！！！！