論文の概要: Kalib: Easy Hand-Eye Calibration with Reference Point Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10562v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:22:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:29:10.783953
• Title: Kalib: Easy Hand-Eye Calibration with Reference Point Tracking
• Title（参考訳）: Kalib: 参照ポイントトラッキングによる手探りの簡易校正
• Authors: Tutian Tang, Minghao Liu, Wenqiang Xu, Cewu Lu,
• Abstract要約: カリブ (Kalib) は、視覚基礎モデルの一般化性を利用して課題を克服する手眼自動校正法である。 校正中は、ロボットの後ろの空間内のカメラ座標3D座標に運動基準点を追跡する。 Kalibのユーザフレンドリな設計と最小限のセットアップ要件により、非構造化環境での継続的操作のソリューションとなり得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.4190876409222
• License:
• Abstract: Hand-eye calibration aims to estimate the transformation between a camera and a robot. Traditional methods rely on fiducial markers, which require considerable manual effort and precise setup. Recent advances in deep learning have introduced markerless techniques but come with more prerequisites, such as retraining networks for each robot, and accessing accurate mesh models for data generation. In this paper, we propose Kalib, an automatic and easy-to-setup hand-eye calibration method that leverages the generalizability of visual foundation models to overcome these challenges. It features only two basic prerequisites, the robot's kinematic chain and a predefined reference point on the robot. During calibration, the reference point is tracked in the camera space. Its corresponding 3D coordinates in the robot coordinate can be inferred by forward kinematics. Then, a PnP solver directly estimates the transformation between the camera and the robot without training new networks or accessing mesh models. Evaluations in simulated and real-world benchmarks show that Kalib achieves good accuracy with a lower manual workload compared with recent baseline methods. We also demonstrate its application in multiple real-world settings with various robot arms and grippers. Kalib's user-friendly design and minimal setup requirements make it a possible solution for continuous operation in unstructured environments.
• Abstract（参考訳）: ハンドアイキャリブレーションは、カメラとロボットの間の変換を推定することを目的としている。 伝統的な手法は、かなりの手作業と正確なセットアップを必要とするフィデューシャルマーカーに依存している。 近年のディープラーニングの進歩はマーカーレス技術を導入しているが、各ロボットのためのネットワークの再トレーニングや、データ生成のための正確なメッシュモデルへのアクセスなど、より前提条件が求められている。 本稿では,視覚基盤モデルの一般化性を活用してこれらの課題を克服する,手眼自動校正手法であるKalibを提案する。 ロボットのキネマティックチェーンと、ロボットに予め定義された参照ポイントという、2つの基本的な前提条件しか備えていない。 校正中は、基準点がカメラ空間内で追跡される。 ロボット座標における対応する3次元座標は前方運動学によって推測できる。 そして、PnPソルバは、新しいネットワークをトレーニングしたりメッシュモデルにアクセスしたりすることなく、カメラとロボット間の変換を直接推定する。 シミュレーションおよび実世界のベンチマークによる評価から、Kalibは最近のベースライン手法と比較して手作業量が少なく、精度が良いことが分かる。 また,様々なロボットアームとグリップを用いた実世界の複数の環境において,その応用を実証する。 Kalibのユーザフレンドリな設計と最小限のセットアップ要件により、非構造化環境での継続的操作のソリューションとなり得る。

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