We present a robot kinematic calibration method that combines complementary calibration approaches: self-contact, planar constraints, and self-observation. We analyze the estimation of the end effector parameters, joint offsets of the manipulators, and calibration of the complete kinematic chain (DH parameters). The results are compared with ground truth measurements provided by a laser tracker. Our main findings are: (1) When applying the complementary calibration approaches in isolation, the self-contact approach yields the best and most stable results. (2) All combinations of more than one approach were always superior to using any single approach in terms of calibration errors and the observability of the estimated parameters. Combining more approaches delivers robot parameters that better generalize to the workspace parts not used for the calibration. (3) Sequential calibration, i.e.\ calibrating cameras first and then robot kinematics, is more effective than simultaneous calibration of all parameters. In real experiments, we employ two industrial manipulators mounted on a common base. The manipulators are equipped with force/torque sensors at their wrists, with two cameras attached to the robot base, and with special end effectors with fiducial markers. We collect a new comprehensive dataset for robot kinematic calibration and make it publicly available. The dataset and its analysis provide quantitative and qualitative insights that go beyond the specific manipulators used in this work and apply to self-contained robot kinematic calibration in general.


翻译:我们提出了一个机器人运动校准方法,它结合了互补校准方法:自我接触、平板限制和自我观察。我们分析了对最终效果参数的估计、操纵器的联合抵消和完整运动链(DH参数)的校准。结果与激光追踪器提供的地面真理测量进行了比较。我们的主要结论是:(1) 在单独应用互补校准方法时,自接触方法产生最佳和最稳定的结果。 (2) 一个以上方法的所有组合总是优于在校准误差和估计参数的可观察性方面使用任何单一方法。更多的方法组合提供机器人参数,使其更好地向没有用于校准的工作空间部分(DH参数)。(3) 顺序校准,即先是校准相机,然后是机器人运动矩阵,比同时校准所有参数更有效。在实际实验中,我们使用两个工业内部操纵器在共同基地上安装。操控者在手腕和估计参数的可视度方面装备了任何单一的单一方法。两种方法相结合的方法可以提供比普通校准错误的校准感应力感测器,同时使用两个相机,用来对机器进行全面的校正的校准自我分析。

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