A New Formulation for Hand–Eye Calibrations as Point-Set Matching
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Conventional methods formulate the calibration problem between a robot hand and a camera, also known as hand-eye-calibration problem, as AX = XB. However, in practice, these methods have limited accuracy, as will be shown in our experimental results. In this article, we formulated the hand-eye calibration problem as a point-set-matching problem and proposed a new approach to solve this problem. The proposed approach is particularly suitable for robotic applications and offers good accuracy. We obtain a solution for the said problem using the gradient-descent (GD) technique on the special Euclidean group SE(3). We call this approach GD-SE(3). To prove the validity of the proposed approach and to demonstrate its advantages, experimental results are provided, where we compare the performance of GD-SE(3) with both conventional solutions for the hand-eye calibration problem as well as those based on point-set matching. The results show that the accuracy of GD-SE(3) is comparable with those based on other point-set-matching algorithms. Yet, it outperforms conventional formulations based on AX = XB while offering a more suitable approach for the hand-eye calibration problem of robot manipulators.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle