GBEC: Geometry-Based Hand-Eye Calibration

要約

ハンドアイキャリブレーションは、ロボットのエンドエフェクターからそれに取り付けられたセンサーまでの変換を解決する問題です。
AXXB や AXZB 定式化などの一般的に使用される手法は、さまざまなロボット構成から姿勢データを収集する必要がある回帰手法に依存しているため、精度と再現性が低くなる可能性があります。
ただし、派生した変換はエンドエフェクターとセンサーの取り付けの形状のみに依存する必要があります。
当社は、従来のハンドアイキャリブレーションと比較して、派生変換の再現性と精度を向上させる、ジオメトリベースのエンドエフェクターキャリブレーション (GBEC) を提案します。
改善を実証するために、このアプローチを 2 つの異なるロボット支援手術、経頭蓋磁気刺激 (TMS) と大腿形成術に適用します。
また、ハンドカメラおよびハンドマーカーのセンサー取り付け方法に対する GBEC の一般化可能性についても説明します。
実験では、ロボットのエンドエフェクターと、TMS コイルまたは大腿骨形成術用ドリル ガイドに取り付けられた光学トラッカーの剛体マーカーとの間で GBEC を実行します。
以前の研究では、ロボット支援TMSハンドアイキャリブレーションの従来の方法の再現性と精度が低いことが報告されています。
いくつかの既存の方法と比較すると、提案された方法はフランジの形状と剛体マーカーの姿勢のみに依存するため、回転行列の直交性を犠牲にすることなく、ワークスペースの制約やロボットの精度から独立しています。
私たちの結果は、このアプローチの精度と適用性を検証し、エンドエフェクターからセンサーへの変換を取得するための新しく一般化可能な方法論を提供します。

要約(オリジナル)

Hand-eye calibration is the problem of solving the transformation from the end-effector of a robot to the sensor attached to it. Commonly employed techniques, such as AXXB or AXZB formulations, rely on regression methods that require collecting pose data from different robot configurations, which can produce low accuracy and repeatability. However, the derived transformation should solely depend on the geometry of the end-effector and the sensor attachment. We propose Geometry-Based End-Effector Calibration (GBEC) that enhances the repeatability and accuracy of the derived transformation compared to traditional hand-eye calibrations. To demonstrate improvements, we apply the approach to two different robot-assisted procedures: Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) and femoroplasty. We also discuss the generalizability of GBEC for camera-in-hand and marker-in-hand sensor mounting methods. In the experiments, we perform GBEC between the robot end-effector and an optical tracker’s rigid body marker attached to the TMS coil or femoroplasty drill guide. Previous research documents low repeatability and accuracy of the conventional methods for robot-assisted TMS hand-eye calibration. When compared to some existing methods, the proposed method relies solely on the geometry of the flange and the pose of the rigid-body marker, making it independent of workspace constraints or robot accuracy, without sacrificing the orthogonality of the rotation matrix. Our results validate the accuracy and applicability of the approach, providing a new and generalizable methodology for obtaining the transformation from the end-effector to a sensor.

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