1.4.3焊接机器人基于主动视觉的标定法
自标定方法适应性强，但是对于噪声比较敏感，鲁棒性相对较差，仍需更深层次的研究。对此有学者提出了基于主动视觉的摄像机标定方法。在这类方法中，通常让摄像机做一些特殊的运动。这些运动包括:平面正交、纯平移、纯旋转。然后基于这些运动信息，建立相机内参数约束条件，最后进行求解。因此由于运动信息可知、线性求解的特点，基于主动视的自标定鲁棒强较强。
关于主动视觉自标定的研究工作，国外开展比较早。Hartley提出了一种让相机做绕光心作纯旋转运411动的自标定方法。其标定的具体步骤为:1.控制摄像机绕光心作至少二次的旋转运动，要求旋转轴不平行;2求出每次旋转中图像对应点的投影矩阵H;3.联立方程求解矩阵C，其中C=KKT;4.求得C之后，通过Cholesky分解法求矩阵K，即相机内参数。该方法为学者对这方面的研究工作，提供了参考方向和研究思路。
国内在基于主动视觉自标定的研究工作方面，也出现了不少成果。文献0提出了一种新的基于主动视觉系统自标定方法，证明了通过控制相机做4次平台的纯平移运动(要求任意3次不共面)，可以线性求解摄像机的内外参数，且算法稳定，适用性好。沿着这一思路，袁野等人提出了让相机仅作做3次不共面的平移运动，便可线性标定相机参数。实验表明该方法有较好的标定精度和鲁棒性。
综上所述，摄像机标定方法种类很多，且各有利弊。在实际应用时，可根据具体情况选择合适的标定方法。焊接机器人