Kameralarin Özdevimli Kalibrasyonu için Yeni Bir Yaklaşim
Loading...
Date
2019
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
Kamera, robotik uygulamalardaki en önemli sensörlerden birisidir. Kalibre edilmiş bir kamera, kalibre edilmemişine göre daha fazla bilgi sunabilir. Ayrıca, kalibre edilmiş kameranın kalibrasyon değerleri mekanik ve termal değişikler nedeni ile zamanla bozulabilir. Dolayısıyla mobil robotik platformalar için özdevimli kamera kalibrasyonu ihtiyaç oluşturmaktadır. Özdevimli kamera kalibrasyonu için ölçüleri bilinen bir objeye ihtiyaç duyulmaması nedeni ile hem daha esnektir hem de görüntü üzerindeki az sayıda nokta eşleştirmesi kalibrasyon hessaplamaları için yeterlidir. Bu kapsamda, kameranın pozisyonu ve yönelim açısı bilgilerini katarak daha basit ve daha yüksek doğruluk değerine sahip yeni bir kalibrasyon metodu öneriyoruz. Önerilen metot sentetik veriler üzerinde, simülasyon ortamında ve gerçek bir donanım üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar diğer özdevimli kamera kalibrasyonu metoduyla karşılaştırılmıştır. Düzlemsel hareket eden kameralar için sonuçlarımız diğer özdevimli kamera kalibrasyonu uygulamaları karşısında etkili olduğunu göstermektedir.
Camera is one of the most important sensors in robotic applications. Calibrated cameras provide more information than the uncalibrated ones. Intrinsic parameters of a camera can deteriorate due to mechanical and thermal changes in environment. Therefore self-calibration is required for robotic operations. Since self-calibration does not require any known template objects in the process, it is more flexible and extracting a few fixed points between calibration images is enough for self-calibration. We propose a new method for simpler and more accurate self-calibration method by incorporating some of the extrinsic parameters of camera along with some assumptions which are true for present day cameras. Moreover, we have included a basic point detection, tracking and association approach for the task. Proposed method is tested and compared with another self calibration method using synthetic data, a mobile robot with a camera in V-REP simulation environment and physical implementation with articulated robot arm. The results indicate the effectiveness of the new approach with respect to other self-calibration approaches for planer motion of the camera.
Camera is one of the most important sensors in robotic applications. Calibrated cameras provide more information than the uncalibrated ones. Intrinsic parameters of a camera can deteriorate due to mechanical and thermal changes in environment. Therefore self-calibration is required for robotic operations. Since self-calibration does not require any known template objects in the process, it is more flexible and extracting a few fixed points between calibration images is enough for self-calibration. We propose a new method for simpler and more accurate self-calibration method by incorporating some of the extrinsic parameters of camera along with some assumptions which are true for present day cameras. Moreover, we have included a basic point detection, tracking and association approach for the task. Proposed method is tested and compared with another self calibration method using synthetic data, a mobile robot with a camera in V-REP simulation environment and physical implementation with articulated robot arm. The results indicate the effectiveness of the new approach with respect to other self-calibration approaches for planer motion of the camera.
Description
Keywords
Mekatronik Mühendisliği, Sayısal görüntü işleme, Mechatronics Engineering, Digital image processing, Çoklu hedef izleme, Multiple target tracking
Turkish CoHE Thesis Center URL
Fields of Science
Citation
WoS Q
Scopus Q
Source
Volume
Issue
Start Page
0
End Page
65