Hand-Eye Calibration
Introduction
핸드-아이 칼리브레이션은 카메라(“눈”)가 보는 것과 로봇 팔(“손”)이 움직이는 위치를 연결하는 데 사용됩니다.
Eye-in-hand 칼리브레이션은 로봇의 엔드 이펙터를 기준으로 로봇에 장착된 카메라의 상대적 위치와 방향을 결정하는 프로세스입니다. 일반적으로 서로 다른 위치 및 방향 세트에 있는 로봇 팔을 사용하여 알려진 형상의 정적 물체의 이미지 세트를 캡처하여 수행됩니다.
Eye-to-hand 칼리브레이션은 로봇의 베이스 프레임을 기준으로 정적으로 장착된 카메라의 위치와 방향을 결정하는 프로세스입니다. 일반적으로 로봇의 그리퍼에 알려진 기하학적 개체를 배치하여 수행됩니다. 그 다음에는 다양한 위치와 방향으로 일련의 이미지를 촬영합니다.
Further Reading
이번 주제에 대한 자세한 설명은 다음 페이지를 참조하십시오:
- System Configurations
- Hand-Eye Calibration Problem
- Hand-Eye Calibration Solution
- Calibration Object
- How To Get Good Quality Data On Zivid Calibration Object
- Hand-Eye Calibration Process
- Cautions And Recommendations
- Hand-Eye Calibration Residuals
- How To Use The Result Of Hand-Eye Calibration
- UR5 Robot + Python: Generate Dataset and perform Hand-Eye Calibration
- Any Robot + RoboDK + Python: Generate Dataset and Perform Hand-Eye Calibration
- Any Robot + RoboDK + Python: Verify Hand-Eye Calibration Result Via Touch Test
Version History
SDK |
Changes |
|---|---|
2.13.0 |
Added support for ArUco markers. |
2.6.0 |
Blooming - Bright Spots in the Point Cloud 에 관련하여 체커보드 감지의 견고성 향상 . |
2.4.0 |
핸드-아이 칼리브레이션은 정확도를 개선하기 위해 업데이트 되었습니다. 회전 잔차를 약간 증가시키면서 병진 잔차를 약 50(%) 개선하였습니다. |
2.3.0 |
체커보드 감지의 견고성이 향상되었습니다. |
2.2.0 |
새로운 공식 Zivid 칼리브레이션 보드를 위한 지원이 추가되었습니다. 첫번째 제품은 ZVD-CB01 (7x8 30 mm) 입니다. |
2.0.0 |
Hand-eye API가 |
1.6.0 |
Hand-eye 칼리브레이션 API가 추가되었습니다. |