利用生成对抗网络在无数据对应的情况下求解手眼标定
机器人学
2024-08-13 v1
摘要
在本研究中，我们重新发现了生成对抗网络（GAN）作为无数据对应标定问题的求解器。当数据对应不存在或仅松散建立时，标定问题成为对齐两个数据分布的参数估计问题。这一过程在概念上与 GAN 训练的基本原理相同，即训练网络使生成分布与真实数据分布匹配。作为主要应用，这一思想被应用于手眼标定问题，展示了所提出方法在复杂标定问题中的适用性和优势。
引用
@article{arxiv.2408.05613,
title = {Generative Adversarial Networks for Solving Hand-Eye Calibration without Data Correspondence},
author = {Ilkwon Hong and Junhyoung Ha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.05613},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 7 figures