ハンドアイキャリブレーション
はじめに
ハンドアイキャリブレーションは、カメラ（「目」）が見ているものとロボットアーム（「手」）が動く場所を関連付けるために使用されます。
アイ・イン・ハンド・キャリブレーション
ロボットに搭載されたカメラの、ロボットのエンドエフェクタに対する相対的な位置と向きを決定するプロセス。通常は、ロボットアームをさまざまな位置と向きに配置し、既知の形状を持つ静止物体を撮影した一連の画像を取得することによって行われます。
アイ・トゥ・ハンド・キャリブレーション
ロボットのベースフレームに対する、固定設置されたカメラの位置と向きを決定するプロセス。通常は、既知の形状の物体をロボットのグリッパーに取り付け、その後、さまざまな位置と向きで一連の画像を撮影することによって行われます。
記事とチュートリアル
どこから始めればよいか？
学習
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本稿では、 Zivid ハンドアイキャリブレーションソフトウェアの詳細には触れずに、ハンドアイキャリブレーションの概念と理論について解説します。既に理論的な知識をお持ちで、 Zivid ソフトウェアを使ったハンドアイキャリブレーションの実践的な方法をお探しの方は、以下のチュートリアルに進んでください。
実践
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利用可能な Zivid ハンドアイキャリブレーション用オブジェクトの選択肢の概要を説明し、正確なキャリブレーションを行うためのキャリブレーションオブジェクトの選択と準備に関するアドバイスを提供します。
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キャリブレーションを実行するために利用できる Zivid ツールとコードサンプルの概要を説明し、使用事例に最適なツールを選択するのに役立ちます。
ハンドアイキャリブレーションに適したデータセットを取得する方法
ロボットとカメラの準備方法、高品質な点群データとロボットの姿勢データを収集し、満足のいくハンドアイキャリブレーション結果を得るための手順とヒントを説明します。
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キャリブレーション時に起こりうる一般的な落とし穴、ベストプラクティス、およびミスを回避して満足のいく結果を得るための推奨事項を網羅的に解説しています。
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計算されたハンドアイ変換が正確であることを確認するための利用可能な方法を網羅的に解説し、最適な検証方法を推奨します。
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ハンドアイキャリブレーションが失敗した場合、または結果が不十分な場合の、問題の診断と解決に関するガイダンス。
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ロボット誘導タスク（例えば、物体をつかむなど）のための姿勢を計算することで、計算されたハンドアイ変換をロボット工学アプリケーションに適用する方法を説明します。
バージョン履歴
SDK |
変更点 |
|---|---|
2.18.0 |
Improved ArUco marker detection. |
2.16.0 |
より小型の Zivid キャリブレーションボード ZVDA-CB02 (5x6 20 mm) のサポートが追加されました。 |
2.15.0 |
ハンドアイ GUI が追加されました。 |
2.13.0 |
ArUco マーカーのサポートを追加しました。 |
2.6.0 |
ブルーミング - 点群内の明るいスポット に関するチェッカーボード検出の堅牢性が向上しました。 |
2.4.0 |
ハンドアイキャリブレーション方法が更新されて正確度が向上し、回転残差がわずかに増加しますが、並進残差が約 50% 改善されました。 |
2.3.0 |
チェッカーボード検出の堅牢性が向上しました。 |
2.2.0 |
公式 Zivid キャリブレーションボードの新シリーズへのサポートが追加されました。その最初の製品は ZVDA-CB01 (7x8 30 mm) です。 |
2.0.0 |
|
1.6.0 |
ハンドアイキャリブレーション API が追加されました。 |