Abstract-Hand-eye kalibrering är ett klassiskt problem inom robotik som syftar till att hitta omvandlingen mellan två styvt fästade referensramar, vanligtvis en kamera och en robot end-effector eller en rörelse tracker. De flesta hand-öga kalibrering tekniker kräver två dataströmmar, en som innehåller ögat (kamera) rörelse och den andra som innehåller handen (robot / tracker) rörelse, och den klassiska hand-öga formulering antar att båda dataströmmarna är fullt synkroniserade. Men olika rörelse fångar enheter och kameror har ofta varierande fånga hastigheter och tidsstämplar som inte alltid lätt kan utlösas i synkronisering. Även om probabilistiska metoder har föreslagits för att lösa för icke-synkroniserade dataströmmar, de inte kan hantera olika fångsthastigheter. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för osynkroniserad handögonkalibrering som kan hantera olika infångningshastigheter och tidsfördröjningar. Vår metod interpolerar och återprovger signalen med den lägsta fångsthastigheten på ett sätt som är förenligt med de vridningsbegränsningarna i hand-öga-problemet. Korskorreleringstekniker används sedan för att producera två helt synkroniserade dataströmmar som kan användas för att lösa hand-ögat problem med klassiska metoder. I vårt experimentella avsnitt visar vi lovande valideringsresultat på simuleringsdata och även på verkliga data som erhållits från en robotarm som håller en kamera.
Pachtrachai m.fl. REF löste osynkroniserad hand-öga kalibrering att dataströmmarna är olika fångsthastigheter och tidsfördröjningar.
CHESS—Calibrating the Hand-Eye Matrix With Screw Constraints and Synchronization
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}