Kalib：基于特征点跟踪的无标记物手眼标定

主要观点总结

本文介绍了Kalib：一种无标记手眼校准方法，通过关键点跟踪实现自动且通用的校准流程。文章包括方法的关键点、实验与结果、总结等。

关键观点总结

关键观点1: 提出Kalib方法

Kalib是一种自动、无标记的手眼校准流程，利用视觉基础模型进行关键点跟踪，无需重新训练网络或访问网格模型。

关键观点2: 主要贡献

提出了利用机器人上的参考点（如TCP）进行手眼校准的方法，通过跟踪预定义参考点的位置解决手眼校准问题。在模拟环境和真实世界数据集上的评估表明，该方法具有较高的精度。

关键观点3: 手眼校准流程简化

通过简化设置并消除对精确物理标记的依赖，为各种机器人系统提供了一种有效且灵活的校准流程。

关键观点4:

在仿真环境和真实世界数据集上的实验结果表明，Kalib方法在平移误差和旋转误差方面优于基准方法，具有较高的精度和实用性。

文章预览

文章：Kalib: Markerless Hand-Eye Calibration with Keypoint Tracking 作者：Tutian Tang , Minghao Liu , Wenqiang Xu and Cewu Lu 编辑：点云PCL 代码：https://github.com/Learner209/Kalib.git 欢迎各位加入知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。 文章仅做学术分享，如有侵权联系删文。 公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图等领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入，有兴趣的可联系dianyunpcl@163.com。 文章未申请原创 ， 侵权或转载 联系微信cloudpoint9527。 摘要 手眼校准涉及估计相机与机器人之间的转换关系。传统方法依赖基准标记，需要大量的人工操作和精细的设置。最近深度学习的进展提供了无标记的技术，但也带来了挑战，包括需要为每个机器人重新训练网络、需要精确的网格模型来生成数据，以及需要解决仿真与现实的差异。本文提出了 Kalib，这是一种自动且通用 ………………………………