TF变换（Transform Frame）是机器人学和计算机视觉中的基础概念，特指坐标系之间相对位置与姿态的数学描述。它通过齐次变换矩阵将三维空间中的点从一个坐标系映射到另一个坐标系，包含平移向量和旋转矩阵两部分，精确描述了坐标系间的空间变换关系。在ROS（机器人操作系统）等框架中，TF变换以树状结构维护坐标系间的层级关系，为多传感器数据融合与运动控制提供统一参考系。
在具身智能产品开发中，TF变换是实现环境感知与自主决策的关键技术支撑。例如服务机器人需要将激光雷达数据转换到本体坐标系进行避障，或机械臂通过末端执行器坐标系与目标物体的TF关系完成抓取动作。优化TF树的更新效率与精度，直接影响SLAM建图、运动规划等核心功能的实时性表现。现代机器人系统常采用分布式TF服务与时间同步机制，确保多源异构传感器数据的空间一致性。