研究目的
开发一种基于重投影误差最小化的新型手眼标定技术，该技术无需对每张输入图像进行显式的相机位姿估计，并可扩展至不同的投影模型。
研究成果
基于重投影误差最小化的手眼标定方法在仿真中展现出良好的估计精度，适用于真实机器人环境。该方法能提升需要精确手眼标定的任务（如三维重建），并通过更改投影模型扩展至不同相机类型。
基于重投影误差最小化的通用手眼标定方法
DOI：10.1109/LRA.2019.2893612
期刊：IEEE Robotics and Automation Letters
出版年份：2019
更新时间：2026-01-09 18:45:01
摘要：
本文描述了一种基于重投影误差最小化的新型手眼标定技术。与传统手眼标定方法不同，该方法直接采用标定图案的图像，无需显式估计每幅输入图像的相机位姿。该方案被实现为位姿图优化问题，从而能高效稳健地求解估计问题，并可轻松扩展至不同投影模型。通过更换投影模型（例如采用源-探测器投影模型的X射线相机），可适配不同相机类型。仿真验证表明该方法具有良好估计精度，适用于源-探测器相机模型的手眼标定。真实机器人实验显示该方法适用于实际环境，能提升需要精确手眼标定的任务质量（如三维重建）。
作者：
Kenji Koide，Emanuele Menegatti
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