論文の概要: Acquisition of high-quality images for camera calibration in robotics applications via speech prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11031v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 09:54:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:06:45.757497
• Title: Acquisition of high-quality images for camera calibration in robotics applications via speech prompts
• Title（参考訳）: 音声によるロボット工学応用におけるカメラキャリブレーションのための高品質画像の取得
• Authors: Timm Linder, Kadir Yilmaz, David B. Adrian, Bastian Leibe,
• Abstract要約: クリップオンマイクで記録された音声コマンドによって制御される新しいキャリブレーション画像取得手法を提案する。 我々は、単語ごとのタイムスタンプを正確に表現した最先端の音声テキスト書き起こしモデルを用いて、正確な時間的アライメントでトリガー語をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.869972521272746
• License:
• Abstract: Accurate intrinsic and extrinsic camera calibration can be an important prerequisite for robotic applications that rely on vision as input. While there is ongoing research on enabling camera calibration using natural images, many systems in practice still rely on using designated calibration targets with e.g. checkerboard patterns or April tag grids. Once calibration images from different perspectives have been acquired and feature descriptors detected, those are typically used in an optimization process to minimize the geometric reprojection error. For this optimization to converge, input images need to be of sufficient quality and particularly sharpness; they should neither contain motion blur nor rolling-shutter artifacts that can arise when the calibration board was not static during image capture. In this work, we present a novel calibration image acquisition technique controlled via voice commands recorded with a clip-on microphone, that can be more robust and user-friendly than e.g. triggering capture with a remote control, or filtering out blurry frames from a video sequence in postprocessing. To achieve this, we use a state-of-the-art speech-to-text transcription model with accurate per-word timestamping to capture trigger words with precise temporal alignment. Our experiments show that the proposed method improves user experience by being fast and efficient, allowing us to successfully calibrate complex multi-camera setups.
• Abstract（参考訳）: 正確な内在型および外在型カメラキャリブレーションは、視覚を入力として依存するロボットアプリケーションにとって重要な前提条件である。 自然画像を用いたカメラキャリブレーションの実現に向けた研究が進行中であるが、実際にはgチェッカーボードパターンやエイプリルタググリッドを用いたキャリブレーションターゲットの使用に依存しているシステムが多い。 異なる視点からの校正画像を取得して特徴記述子を検出すると、幾何再射誤差を最小限に抑えるために最適化プロセスで使用されるのが一般的である。 この最適化を収束させるためには、入力画像は十分な品質とシャープさが必要であり、画像キャプチャ中にキャリブレーションボードが静的でない場合に生じるような動きのぼけや転動シャッターアーティファクトは含まない。 本研究では、クリップオンマイクで記録された音声コマンドによって制御される新しいキャリブレーション画像取得技術を提案する。これは、例えば、リモート制御でキャプチャをトリガーしたり、後処理でビデオシーケンスからぼやけたフレームをフィルタリングしたりすることよりも、より堅牢でユーザフレンドリなものである。 これを実現するために、単語ごとのタイムスタンプを精度良く表現した最先端の音声テキスト書き起こしモデルを用いて、正確な時間的アライメントでトリガ語をキャプチャする。 実験により,提案手法は高速かつ効率的にユーザエクスペリエンスを向上し,複雑なマルチカメラ装置のキャリブレーションに成功した。

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