Hydra：无标记 RGB-D 手-眼标定
机器人学
2025-04-30 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出一种基于 RGB-D 成像的无标记手-眼标定方法，采用在李代数上构建的鲁棒点到平面 (point-to-plane, PTP) 目标函数的迭代最近点 (iterative closest point, ICP) 算法新实现。通过对三台已知的串联操作机械臂和两台 RGB-D 相机进行系统性实验验证，其可行性。仅需三个随机选取的机器人配置，本方法即可实现约 90% 的成功标定，显示出比现有基于标记和无标记基准方法高出 2-3 倍的收敛速度至全局最优。我们还报告了对于 9 个机器人配置，收敛时间为 (0.8 ± 0.4) 秒，仅为其他无标记方法的 1 个数量级。该方法在无标记情况下显著提高了精度（任务空间中为 5 毫米），优于经典方法（任务空间中为 7 毫米）。我们提供的 Apache 2.0 许可证下的基准数据集和代码，以及与机器人抽象层集成的 ROS 2 实现，可促进实际部署。
引用
@article{arxiv.2504.20584,
title = {Hydra: Marker-Free RGB-D Hand-Eye Calibration},
author = {Martin Huber and Huanyu Tian and Christopher E. Mower and Lucas-Raphael Müller and Sébastien Ourselin and Christos Bergeles and Tom Vercauteren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.20584},
year = {2025}
}