當(dāng)前的機(jī)器人校準(zhǔn)技術(shù)依賴于專門的設(shè)備和經(jīng)過專門培訓(xùn)的人員。為了克服這個(gè)問題，最近發(fā)表在arXiv.org上的一篇論文提出了一個(gè)框架，該框架允許對(duì)配備任意眼在手3D傳感器的機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行真正的現(xiàn)場(chǎng)自校準(zhǔn)。它使用點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)來融合給定場(chǎng)景的多次掃描。

所提出的方法是第一個(gè)可以僅依靠深度數(shù)據(jù)而不是外部工具和對(duì)象來解決整個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)校準(zhǔn)的方法。該方法適用于任何運(yùn)動(dòng)鏈和深度傳感器組合，例如單光束激光雷達(dá)、線掃描儀和深度相機(jī)。

在各種硬件配置上對(duì)多個(gè)真實(shí)世界場(chǎng)景的評(píng)估表明，所達(dá)到的精度與使用傳統(tǒng)方法和專用3D跟蹤系統(tǒng)所達(dá)到的精度相似。

幾十年來，機(jī)器人和手眼校準(zhǔn)都是研究的對(duì)象。雖然目前的方法能夠精確和穩(wěn)健地識(shí)別機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型的參數(shù)，但它們?nèi)匀灰蕾囉谕獠吭O(shè)備，例如校準(zhǔn)對(duì)象、標(biāo)記和/或外部傳感器。本文沒有嘗試將記錄的測(cè)量值擬合到已知物體的模型，而是將機(jī)器人校準(zhǔn)視為離線SLAM問題，其中掃描姿勢(shì)通過移動(dòng)的運(yùn)動(dòng)鏈鏈接到空間中的固定點(diǎn)。因此，所提出的框架允許機(jī)器人校準(zhǔn)只使用任意的手眼深度傳感器，從而無需任何外部工具即可實(shí)現(xiàn)完全自主的自我校準(zhǔn)。我的新方法是利用迭代最近點(diǎn)算法的修改版本對(duì)多個(gè)3D記錄運(yùn)行捆綁調(diào)整，以估計(jì)運(yùn)動(dòng)模型的最佳參數(shù)。該系統(tǒng)的詳細(xì)評(píng)估顯示在帶有各種附加3D傳感器的真實(shí)機(jī)器人上。所呈現(xiàn)的結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以達(dá)到與專用外部跟蹤系統(tǒng)相當(dāng)?shù)木?，而成本只是其一小部分?/p>

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