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AnchorHEC提出无标定靶手眼标定框架

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AI 综述

Guebin Hwang等作者提出AnchorHEC，一个无需标定靶的手眼标定框架，用RGB图像、正运动学（FK）和已知相机内参，在单一流程中同时标定腕部相机与固定相机。方法先用FK和共享的3D基础模型重建初始化两类相机，再通过FK约束的腕部图像bundle adjustment降低重建位姿与尺度误差；若细化失败或内点过少，则放松对可能不准的FK位姿和镜头参数的约束，最后用细化后的腕部变换与FK三角化度量点估计固定相机位姿。作者称，在仿真中跨三种骨干网络、对两类相机取平均，标定误差相对基于重建的基线在平移上降低86.4%、旋转上降低71.6%；作者还称在实体机器人上验证了AnchorHEC。该工作以arXiv预印本发布，尚未见同行评议或独立验证。

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最新进展11月3日 13:00

AnchorHEC：腕部与固定相机的无目标手眼标定框架

报道时间线

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11月3日

13:00
arXiv · cs.RO
AnchorHEC：腕部与固定相机的无目标手眼标定框架
AnchorHEC 是一个无需标定靶的手眼标定框架，用 RGB 图像、正运动学（FK）和已知相机内参，在单一流程中同时标定腕部相机与固定相机。方法先用 FK 和共享的 3D 基础模型重建初始化两类相机，再通过 FK 约束的腕部图像 bundle adjustment 降低重建位姿与尺度误差的影响；若该细化失败或内点过少，则放松对可能不准的 FK 位姿和镜头参数的约束，最后用细化后的腕部变换与 FK 三角化度量点来估计固定相机位姿。

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