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On the Calibration of Active Binocular and RGBD Vision Systems for Dual-Arm Robots

机译:双臂机器人主动双目和RGBD视觉系统的标定

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摘要

This paper describes a camera and hand-eyeudcalibration methodology for integrating an active binocularudrobot head within a dual-arm robot. For this purpose, weudderive the forward kinematic model of our active robot headudand describe our methodology for calibrating and integratingudour robot head. This rigid calibration provides a closedformudhand-to-eye solution. We then present an approach forudupdating dynamically camera external parameters for optimalud3D reconstruction that are the foundation for robotic tasks suchudas grasping and manipulating rigid and deformable objects. Weudshow from experimental results that our robot head achievesudan overall sub millimetre accuracy of less than 0.3 millimetresudwhile recovering the 3D structure of a scene. In addition, weudreport a comparative study between current RGBD camerasudand our active stereo head within two dual-arm robotic testbedsudthat demonstrates the accuracy and portability of our proposedudmethodology.
机译:本文介绍了一种将主动双眼机器人头集成在双臂机器人中的摄像头和手眼去校准方法。为此,我们推导了主动机器人头部的正向运动学模型,并描述了校准和集成机器人头部的方法。这种严格的校准提供了一个封闭的肉眼解决方案。然后,我们提出了一种用于动态优化用于优化 ud3D重建的相机外部参数的方法,这些参数是机器人任务(例如,抓取和操纵刚性和可变形对象)的基础。从实验结果中我们发现,我们的机器人头部在恢复场景的3D结构的同时,总的亚毫米精度不到0.3毫米。另外,我们在两个双臂机器人测试台上对当前的RGBD摄像机 ud和我们的有源立体声头进行比较研究,以证明我们提出的 udmethodology的准确性和可移植性。

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