När en sensor monteras på en robothand är det viktigt att känna till förhållandet mellan sensorn och handen. Problemet med att bestämma detta förhållande kallas för hand-öga-kalibreringsproblem. Kalibrering av handögon är viktigt i minst två typer av uppgifter: (1) kartsensor centrerade mätningar in i robotarbetsytan och (2) uppgifter som gör det möjligt för roboten att exakt flytta sensorn. Tidigare föreslogs vissa lösningar, särskilt när det gäller sensorn som är en TV-kamera. Med nästan inget undantag försöker alla befintliga lösningar lösa en homogen matrisekvation av formen AX = X B. Den här artikeln innehåller följande huvudsakliga bidrag. Först visar vi att det finns två möjliga formuleringar av hand-öga kalibreringsproblem. En formulering är den klassiska som just nämnts. En andra formulering tar formen av följande homogena matrisekvation: MY = M'YB. Fördelen med den senare formuleringen är att kamerans yttre och inneboende parametrar inte behöver göras explicita. I själva verket använder denna formulering direkt 3 x4 perspektivmatriser ( M och M' ) i samband med två positioner av kameran med avseende på kalibreringsramen. Dessutom omfattar denna formulering, tillsammans med den klassiska, ett bredare utbud av kamerabaserade sensorer som ska kalibreras med avseende på robothanden: enkla scan-line-kameror, stereohuvuden, avståndsmätare, etc. För det andra utvecklar vi en gemensam matematisk ram för att lösa problemet med hand-öga kalibrering med hjälp av någon av de två formuleringarna. Vi representerar rotation med en enhet quaternion och presenterar två metoder: (1) en sluten-form lösning för att lösa för rotation med hjälp av enhet quaternions och sedan lösa för översättning och (2) en icke-linjär teknik för att samtidigt lösa för rotation och översättning. För det tredje utför vi en stabilitetsanalys både för våra två metoder och för den linjära metod som utvecklats av Tsai och Lenz (1989). Denna analys gör det möjligt att jämföra de tre metoderna. Mot bakgrund av denna jämförelse verkar den ickelinjära optimeringsmetoden, som löser för rotation och översättning samtidigt, vara den mest robusta med avseende på buller och mätfel.
Däremot visade det sig att den ickelinjära optimeringen för rotation och översättning samtidigt leder till mer robusta resultat vid buller- och mätfel REF.
Hand-Eye Calibration
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}