面向协作机器人臂的三维手-眼标定：只需一次机器人基座观测
机器人学
2025-05-12 v2
摘要
手-眼标定是协作机器人领域的常见问题，涉及确定视觉传感器与机器人法兰之间的变换矩阵，以实现基于视觉的机器人任务。然而，该过程通常需要机器人臂的多次运动以及外部标定对象，因而既耗时又不便，尤其是在需要频繁重新标定的场景中。本文延续了无需棋盘格等外部标定对象的先前方法，提出了一种用于点云配准的通用数据集生成方法，聚焦于将机器人基座点云与扫描数据对齐。进一步开展了涉及多种协作机器人臂的详细仿真研究，并在工业环境中进行了实际实验。我们的方法针对14个来自9个品牌（包括KUKA、Universal Robots、UFACTORY和Franka Emika）的机器人臂进行了仿真评估，这些机器人在协作机器人领域广泛应用。物理实验表明，我们的改进方法的性能可与现有商业手-眼标定解决方案相媲美，而且整个标定过程仅需数秒即可完成。此外，我们提供了一个用户友好的手-眼标定解决方案，代码已公开于github.com/leihui6/LRBO。
引用
@article{arxiv.2504.21619,
title = {3D Hand-Eye Calibration for Collaborative Robot Arm: Look at Robot Base Once},
author = {Leihui Li and Lixuepiao Wan and Volker Krueger and Xuping Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.21619},
year = {2025}
}
备注
updated