上回说到机器人视觉，2D视觉系统的应用，其中最关键的我们拿到相机数据怎么处理
为了能很好的说明我们先看下图
红色圈起来的是相机采集的特征点，相机采集的。如果这张图是标定时相机用来做学习的照片，那么再次拍照，这个位置的理论值XYA都应该是0.
这是两此拍照的照片重回在一起，第一张为相机学习的照片，第二张则为产生偏移的照片，两张照片放在一起可以发现，第二次的照片相对于基准（相机学习照片）产生了很明显的角度变化，并且旋转中心为上方的一个孔，此时相机会给出{x 0,y 0,a 30}
如果我们把这个值直接加在抓取点上那肯定是不能准确抓取的，因为机器人是沿着tcp点进行A角度变化的，除非我们把工具的tcp建立在这个位置上，当然理论上可以建立，但实际没法操作。
不过base可以
我们可以在这个点上建立base坐标系，然后把相机给的数据加在base上。这样我们就可以实现抓取了。
下面看下原理：
+机base1建立在相机拍照的特征点上
此时把相机发来的数据加在base上（注意base_data[1]的数值），会产生base的偏移，而p1点是建立在base1上。那么base偏移后抓取点仍然是参考base的坐标
有角度也是一样的
我们把base的原点建立在相机拍照的特征点上，在标定，那么相机会建立一个坐标系与机器人的base重合，而此点必须为相机给出数据的旋转中心。
此时我们只需要将相机发来的数据加在base上就完成了位置偏移
分割线-----------------------------------------
总结一下
2D相机的视觉系统和机器人连接步骤
1建立网络连接；配置总线，将相机与机器人实现通信
2选取产品特征点，并且与相机调试人员确定特征点上的旋转中心。
3建立工具坐标系
4建立基座标系；必须建立在与相机调试人员协商的旋转中心上，方向建议与世界坐标一致
5标定、相机做特征点。
6在刚刚建立的base上示教抓取点
7测试抓取
分割线-----------------------------------
怎么样现在了解了2D相机偏移量数据怎么实现抓取了吧。
那3D相机又会有所不同。
3D相机往往是标定工具的，因此相机给出的位置信息对于机器人来说相当于绝对坐标值，就是说相机给了这个产品的位置信息，机器人拿到就直接执行这个位置就可以了。
然而相机厂商往往只给出产品的位置，其中如何到达这个位置它就不管了。
那对于一些夹爪上有定位销，或者有深入到产品里面的结构，我们只有这个信息是不够的，需要我们自己计算过度点的。
下图这样的抓取结构中“101”零件是必须沿着刚体方向直线深入刚体内部的，所以我们必须通过计算，算出到达相机给的位置之前的一个点，这个点必须让工具方向和刚体方向一致。
那么怎么计算呢？始终垂直的还好，如果产品产生了角度变化怎么计算？
今天先到这，3D的抓取我们下回分解。
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