論文の概要: Hand-Eye Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12655v2
• Date: Wed, 22 Nov 2023 09:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 11:39:34.707637
• Title: Hand-Eye Calibration
• Title（参考訳）: ハンドアイ校正
• Authors: Radu Horaud and Fadi Dornaika
• Abstract要約: 眼球校正問題の定式化は2つある。 我々は,手目校正問題の解法として,一般的な数学的枠組みを開発する。 i) 回転変換と (ii) 回転変換のための非線形解法という2つの方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.28928112775409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Whenever a sensor is mounted on a robot hand it is important to know the relationship between the sensor and the hand. The problem of determining this relationship is referred to as hand-eye calibration, which is important in at least two types of tasks: (i) map sensor centered measurements into the robot workspace and (ii) allow the robot to precisely move the sensor. In the past some solutions were proposed in the particular case of a camera. With almost no exception, all existing solutions attempt to solve the homogeneous matrix equation AX=XB. First we show that there are two possible formulations of the hand-eye calibration problem. One formulation is the classical one that we just mentioned. A second formulation takes the form of the following homogeneous matrix equation: MY=M'YB. The advantage of the latter is that the extrinsic and intrinsic camera parameters need not be made explicit. Indeed, this formulation directly uses the 3 by 4 perspective matrices (M and M') associated with two positions of the camera. Moreover, this formulation together with the classical one cover a wider range of camera-based sensors to be calibrated with respect to the robot hand. Second, we develop a common mathematical framework to solve for the hand-eye calibration problem using either of the two formulations. We present two methods, (i) a rotation then translation and (ii) a non-linear solver for rotation and translation. Third, we perform a stability analysis both for our two methods and for the classical linear method of Tsai and Lenz (1989). In the light of this comparison, the non-linear optimization method, that solves for rotation and translation simultaneously, seems to be the most robust one with respect to noise and to measurement errors.
• Abstract（参考訳）: ロボットハンドにセンサを装着する場合には,センサと手の関係を知ることが重要である。 この関係を決定する問題は手目校正と呼ばれ、これは少なくとも2種類のタスクにおいて重要である。 (i)ロボット作業空間における地図センサを中心とした計測と (ii)ロボットがセンサーを正確に動かせるようにする。 過去には、カメラの特定のケースでいくつかの解決策が提案された。 ほとんど例外なく、すべての既存の解は同次行列方程式 AX=XB を解こうとする。 まず,手目キャリブレーション問題の定式化が2つ存在することを示す。 一つの定式化は、我々が先ほど述べた古典的なものである。 第二の定式化は以下の等質行列方程式の形式をとる: MY=M'YB。 後者の利点は、外在型および内在型カメラパラメータを明示する必要がないことである。 実際、この定式化はカメラの2つの位置と関連する3×4の視点行列(MとM')を直接使用する。 さらに、この定式化と古典的な定式化は、ロボットハンドに対してキャリブレーションされるカメラベースのセンサーの幅広い範囲をカバーする。 第2に, 2つの定式化を用いて, 手目校正問題に対する共通数学的枠組みを考案する。 2つの方法を紹介します (i)次に回転して翻訳する (ii)回転および翻訳のための非線形解法。 第3に、我々は2つの方法と古典的線形手法であるTsai and Lenz (1989) に対して安定性解析を行う。 この比較から, 回転と変換を同時に解く非線形最適化手法は, 雑音や測定誤差に対して最も頑健な手法であると考えられる。

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