フランジ検出によるマーカーレスハンドアイキャリブレーション
本論文では，低コスト，高精度，かつ様々なロボットに適用可能なシンプルかつ効果的なマーカーレスなハンドアイキャリブレーション手法を提案している．
本手法は，ロボットアームの標準的な構造である円形フランジを利用し，PnPアルゴリズムによるキャリブレーションを行うことにより，よりシンプルなパイプラインで高い性能を達成できる．
システム全体は，市販品で構築されており，複雑な構成を回避している．
軽量な物体検出ネットワーク（例えば，Faster R-CNN）と古典的な幾何学的技術を組み合わせることにより，高精度かつロバストなフランジ検出器を構築している．
学習プロセスには手動でのアノテーションが不要であり，その結果得られたモデルは様々なロボットで良好な性能を示している．
実機実験により，本手法が既存手法よりも高いキャリブレーション精度を達成することを実証している．
特に，本手法は，これまで見たことのないロボットに適用した場合でも，高い精度を維持することができる．
データセットとプログラム
開発情報は以下のURLからご覧いただけます．
https://github.com/Ruoyu-Jia/Markerless_hand_eye.
https://github.com/Ruoyu-Jia/Markerless_hand_eye.
動画
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