Robot Hand-Eye Calibration using Structure-from-Motion

要約

この論文では、ハンドアイキャリブレーションのための新しい柔軟な方法を提案します。
既存のハンドアイ キャリブレーション技術の大部分は、カメラの姿勢推定方法と組み合わせて使用​​されるキャリブレーション リグを必要とします。
代わりに、構造から動きを既知のロボットの動きと組み合わせて、線形形式で解が得られることを示します。
後者は、ハンドアイパラメータと、動きから構造を求める方法に固有の未知のスケール係数の両方を解決します。
このような線形定式化によって可能になる代数解析により、一般的なねじ運動のよく知られたケースだけでなく、純粋な平行移動、純粋な回転、平面運動などの特異な運動も調べることができます。
基本的に、ロボットに取り付けられたカメラは未知の剛体レイアウトに注目し、画像シーケンス上の点を追跡し、カメラとロボットの関係を推定します。
このような自己校正プロセスは、無人車両や遠隔地で動作するロボットなどに関連します。
私たちは、既存の手法と比較することで手法の品質を検証する多数の実験を実施します。

要約(オリジナル)

In this paper we propose a new flexible method for hand-eye calibration. The vast majority of existing hand-eye calibration techniques requires a calibration rig which is used in conjunction with camera pose estimation methods. Instead, we combine structure-from-motion with known robot motions and we show that the solution can be obtained in linear form. The latter solves for both the hand-eye parameters and for the unknown scale factor inherent with structure-from-motion methods. The algebraic analysis that is made possible with such a linear formulation allows to investigate not only the well known case of general screw motions but also such singular motions as pure translations, pure rotations, and planar motions. In essence, the robot-mounted camera looks to an unknown rigid layout, tracks points over an image sequence and estimates the camera-to-robot relationship. Such a self calibration process is relevant for unmanned vehicles, robots working in remote places, and so forth. We conduct a large number of experiments which validate the quality of the method by comparing it with existing ones.

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