LRBO2: Improved 3D Vision Based Hand-Eye Calibration for Collaborative Robot Arm

要約

手と目のキャリブレーションは、視覚センサーとロボットフランジの間の変換マトリックスの決定を伴う共同ロボット工学の分野で一般的な問題です。
ただし、このプロセスには通常、ロボットアームと外部キャリブレーションオブジェクトの複数の動きが必要であり、特に頻繁な再調整が必要なシナリオでは、時間がかかり、不便になります。
この作業では、以前の方法を拡張し、ロボットベース（LRBO）をご覧ください。これにより、チェスボードなどの外部キャリブレーションオブジェクトの必要性が排除されます。
ポイントクラウド登録のための一般的なデータセット生成アプローチを提案し、ロボットベースポイントクラウドとスキャンされたデータを合わせることに焦点を当てています。
さらに、いくつかの異なる共同ロボットアームを含む、より詳細なシミュレーション研究が実施され、その後、産業環境での実際の実験が行われます。
改良された方法は、KUKA、Universal Robots、Ufactory、Franka Emikaを含む9つの異なるブランドの合計14のロボットアームを使用してシミュレートおよび評価されます。これらはすべて、共同ロボット工学の分野で広く使用されています。
物理実験は、拡張されたアプローチが既存の商用ハンドアイキャリブレーションソリューションに匹敵するパフォーマンスを達成し、数秒でキャリブレーション手順全体を完了することを示しています。
さらに、github.com/leihui6/lrbo2で公開されているコードを使用して、ユーザーフレンドリーなハンドアイキャリブレーションソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Hand-eye calibration is a common problem in the field of collaborative robotics, involving the determination of the transformation matrix between the visual sensor and the robot flange to enable vision-based robotic tasks. However, this process typically requires multiple movements of the robot arm and an external calibration object, making it both time-consuming and inconvenient, especially in scenarios where frequent recalibration is necessary. In this work, we extend our previous method, Look at Robot Base Once (LRBO), which eliminates the need for external calibration objects such as a chessboard. We propose a generic dataset generation approach for point cloud registration, focusing on aligning the robot base point cloud with the scanned data. Furthermore, a more detailed simulation study is conducted involving several different collaborative robot arms, followed by real-world experiments in an industrial setting. Our improved method is simulated and evaluated using a total of 14 robotic arms from 9 different brands, including KUKA, Universal Robots, UFACTORY, and Franka Emika, all of which are widely used in the field of collaborative robotics. Physical experiments demonstrate that our extended approach achieves performance comparable to existing commercial hand-eye calibration solutions, while completing the entire calibration procedure in just a few seconds. In addition, we provide a user-friendly hand-eye calibration solution, with the code publicly available at github.com/leihui6/LRBO2.

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