Multi-Camera Hand-Eye Calibration for Human-Robot Collaboration in Industrial Robotic Workcells

要約

産業シナリオでは、人間とロボットの効果的なコラボレーションは、ロボットのワークセルに通常見られる遮蔽にもかかわらず、人間のオペレーターを堅牢に監視するマルチカメラ システムに依存しています。
このシナリオでは、ロボット座標系における人の正確な位置特定が不可欠であり、カメラ ネットワークのハンドアイキャリブレーションが重要になります。
生産のダウンタイムを最小限に抑えるために短時間で高い校正精度を達成する必要がある場合や、産業用ロボットのワークセルなど、広範囲の監視に使用される広範なカメラネットワークを扱う場合、このプロセスは大きな課題となります。
私たちの論文では、ロボットのベースと他の各カメラの両方に対する各カメラの姿勢を最適化するように設計された、革新的で堅牢なマルチカメラのハンドアイキャリブレーション方法を紹介します。
この最適化では、2 種類の主要な制約、i) 単一のボードからエンドエフェクターへの変換、および ii) 相対的なカメラからカメラへの変換が統合されます。
METRIC データセットと産業シナリオで収集された現実世界のデータを使用した包括的な実験を通じて、この手法の優れたパフォーマンスを実証し、10 枚未満の画像を使用した場合でも、最先端の技術と比べて顕著な進歩を示しています。
さらに、マルチカメラ ハンドアイ キャリブレーション アルゴリズムのオープンソース バージョンを https://github.com/davidea97/Multi-Camera-Hand-Eye-Calibration.git でリリースします。

要約(オリジナル)

In industrial scenarios, effective human-robot collaboration relies on multi-camera systems to robustly monitor human operators despite the occlusions that typically show up in a robotic workcell. In this scenario, precise localization of the person in the robot coordinate system is essential, making the hand-eye calibration of the camera network critical. This process presents significant challenges when high calibration accuracy should be achieved in short time to minimize production downtime, and when dealing with extensive camera networks used for monitoring wide areas, such as industrial robotic workcells. Our paper introduces an innovative and robust multi-camera hand-eye calibration method, designed to optimize each camera’s pose relative to both the robot’s base and to each other camera. This optimization integrates two types of key constraints: i) a single board-to-end-effector transformation, and ii) the relative camera-to-camera transformations. We demonstrate the superior performance of our method through comprehensive experiments employing the METRIC dataset and real-world data collected on industrial scenarios, showing notable advancements over state-of-the-art techniques even using less than 10 images. Additionally, we release an open-source version of our multi-camera hand-eye calibration algorithm at https://github.com/davidea97/Multi-Camera-Hand-Eye-Calibration.git.

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