【泡泡一分钟】利用三个平面同时标定2D激光雷达和机器人的运动学参数

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【泡泡一分钟】利用三个平面同时标定2D激光雷达和机器人的运动学参数

2019 年 5 月 22 日 泡泡机器人SLAM

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标题：SCALAR - Simultaneous Calibration of 2D Laser and Robot's Kinematic Parameters Using Three Planar Constraints

作者：Teguh Santoso Lembono, Francisco Su´arez-Ruiz, and Quang-Cuong Pham

来源：IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)，2018

编译：黄思宇

审核：颜青松，陈世浪

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摘要

随着工业机器人被越来越多地应用于各种应用中，机器人的精度变的尤为重要，因此需要校准机器人的运动学参数和测量系统的外部参数。然而，现有的校准方法要么太麻烦，要么需要其他昂贵的外部测量系统，例如激光跟踪器或测量自旋臂。在本文中，我们提出了SCALAR，一种可以同时改善6-DoF机器人的运动学参数以及连接到机器人的2D激光测距仪（LRF）的外部参数的校准方法。在机器人周围放置三个平面，对于每个平面，机器人在其面前移动几个姿势，使得2D激光雷达的光线与相应的平面相交。然后使用几何平面约束通过Levenberg-Marquardt非线性优化算法来优化校准参数。我们通过仿真证明，SCALAR可以将机器人系统的平均位置和方向误差从14.6 mm和4.05°减小到0.09 mm和0.02°。

图1 测量设备示意图

Abstract

Industrial robots are increasingly used in various applications where the robot accuracy becomes very important, hence calibrations of the robot’s kinematic parameters and the measurement system’s extrinsic parameters are required. However, the existing calibration approaches are either too cumbersome or require another expensive external measurement system such as laser tracker or measurement spinarm. In this paper, we propose SCALAR, a calibration method to simultaneously improve the kinematic parameters of a 6-DoF robot and the extrinsic parameters of a 2D Laser Range Finder (LRF) that is attached to the robot. Three flat planes are placed around the robot, and for each plane the robot moves to several poses such that the LRF’s ray intersect the respective plane. Geometric planar constraints are then used to optimize the calibration parameters using Levenberg-Marquardt nonlinear optimization algorithm. We demonstrate through simulations that SCALAR can reduce the average position and orientation errors of the robot system from 14.6 mm and 4.05°to 0.09 mm and 0.02°.

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