論文の概要: Continuous hand-eye calibration using 3D points
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12611v1
- Date: Mon, 27 Apr 2020 07:13:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 05:47:37.481428
- Title: Continuous hand-eye calibration using 3D points
- Title(参考訳): 3Dポイントを用いた眼球連続校正
- Authors: Bjarne Grossmann, Volker Krueger
- Abstract要約: 翻訳方程式に焦点を移した単純な閉形式解は、必要な手目変換のためにのみ解けることを示す。
従来の手法に比べて精度と堅牢性が優れていることを示す。
第2に、翻訳方程式に基づく類似の定式化を用いて、キャリブレーション対象の依存性を1つの3次元点に減らした。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent development of calibration algorithms has been driven into two
major directions: (1) an increasing accuracy of mathematical approaches and (2)
an increasing flexibility in usage by reducing the dependency on calibration
objects. These two trends, however, seem to be contradictory since the overall
accuracy is directly related to the accuracy of the pose estimation of the
calibration object and therefore demanding large objects, while an increased
flexibility leads to smaller objects or noisier estimation methods.
The method presented in this paper aims to resolves this problem in two
steps: First, we derive a simple closed-form solution with a shifted focus
towards the equation of translation that only solves for the necessary hand-eye
transformation. We show that it is superior in accuracy and robustness compared
to traditional approaches. Second, we decrease the dependency on the
calibration object to a single 3D-point by using a similar formulation based on
the equation of translation which is much less affected by the estimation error
of the calibration object's orientation. Moreover, it makes the estimation of
the orientation obsolete while taking advantage of the higher accuracy and
robustness from the first solution, resulting in a versatile method for
continuous hand-eye calibration.
- Abstract(参考訳): 近年のキャリブレーションアルゴリズムの発展は,(1)数学的アプローチの精度の向上,(2)キャリブレーション対象への依存性の低減による利用の柔軟性の向上,の2つの方向に向かって進んでいる。
しかし、これらの2つの傾向は、全体の精度がキャリブレーション対象のポーズ推定の精度に直接関係しているため、大きなオブジェクトを要求するため、柔軟性が増すとより小さいオブジェクトやノイジエ推定方法につながるため、矛盾しているように見える。
本稿では,この問題を2つのステップで解決することを目的としている。まず,手目変換のみを解決する翻訳方程式に焦点を移した,単純な閉形式解を導出する。
従来の手法に比べて精度と堅牢性が優れていることを示す。
第2に、キャリブレーション対象の向きの推定誤差の影響をはるかに少なくする翻訳方程式に基づく類似の定式化を用いて、キャリブレーション対象への依存性を1つの3Dポイントに減少させる。
さらに、第1の解から高い精度と頑健さを生かしながら、方位推定を時代遅れにし、連続的な手目校正のための多用途な手法とした。
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