論文の概要: EasyHeC: Accurate and Automatic Hand-eye Calibration via Differentiable Rendering and Space Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01191v2
• Date: Tue, 7 Nov 2023 04:40:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 22:43:30.285887
• Title: EasyHeC: Accurate and Automatic Hand-eye Calibration via Differentiable Rendering and Space Exploration
• Title（参考訳）: easyhec: 微分可能レンダリングと宇宙探査による高精度で自動的な手眼校正
• Authors: Linghao Chen, Yuzhe Qin, Xiaowei Zhou, Hao Su
• Abstract要約: 我々は、マーカーレスでホワイトボックスであり、より優れた精度とロバスト性を提供するEasyHeCと呼ばれる手眼校正の新しいアプローチを導入する。 我々は,2つの重要な技術 – レンダリングベースのカメラポーズの最適化と整合性に基づく共同空間探索 – を利用することを提案する。 本評価は,合成および実世界のデータセットにおいて優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.90228618894857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hand-eye calibration is a critical task in robotics, as it directly affects the efficacy of critical operations such as manipulation and grasping. Traditional methods for achieving this objective necessitate the careful design of joint poses and the use of specialized calibration markers, while most recent learning-based approaches using solely pose regression are limited in their abilities to diagnose inaccuracies. In this work, we introduce a new approach to hand-eye calibration called EasyHeC, which is markerless, white-box, and delivers superior accuracy and robustness. We propose to use two key technologies: differentiable rendering-based camera pose optimization and consistency-based joint space exploration, which enables accurate end-to-end optimization of the calibration process and eliminates the need for the laborious manual design of robot joint poses. Our evaluation demonstrates superior performance in synthetic and real-world datasets, enhancing downstream manipulation tasks by providing precise camera poses for locating and interacting with objects. The code is available at the project page: https://ootts.github.io/easyhec.
• Abstract（参考訳）: ハンドアイキャリブレーションはロボット工学において重要な課題であり、操作や握りなどの重要な操作の有効性に直接影響を与える。 この目的を達成するための従来の手法は、共同ポーズの注意深い設計と特別なキャリブレーションマーカーの使用を必要とするが、近年では単にポーズ回帰を用いた学習に基づくアプローチは、不正確さを診断する能力に限られている。 本研究では,マーカーレスでホワイトボックスであり,精度とロバスト性に優れた手眼校正手法であるEasyHeCを提案する。 本研究では,キャリブレーションプロセスの高精度なエンドツーエンド最適化を実現するとともに,ロボットジョイントポーズの煩雑な手作業による設計の必要性をなくすため,2つの重要な技術を使用することを提案する。 本評価は, 合成および実世界のデータセットにおいて優れた性能を示し, オブジェクトの位置決めと対話のための正確なカメラポーズを提供することにより, 下流操作タスクを強化する。 コードはプロジェクトのページで公開されている。

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