相机校准与机器人自主学习探索

# 相机校准与机器人自主学习探索 ## 1. 相机校准方法 ### 1.1 焦距初始化 焦距使用预先构建的查找表进行初始化，具体采用了五个焦距值并结合线性插值的方法。同时，图案的位姿通过手动测量得到，而其他参数则全部初始化为零。 ### 1.2 校准结果示例 以特定的变焦 - 对焦设置为例，使用八张具有不同旋转角度的图像样本进行校准。通过手动测量参考墙物体的位置，校准结果显示绿色点与墙线完全重合，这表明包括径向畸变系数在内的参数都得到了准确估计。 ### 1.3 实际图像参数估计 在实际图像的参数估计中，发现随着相机变焦，平移偏移会从平移轴的前端向后移动。对于高变焦设置（大于 0.6），只有对焦清晰的图像才能使焦距和其他参数收敛，因为在高变焦且图像模糊的情况下，无法从图像中提取有效信息。重投影误差较小（小于 2 像素），但由于只有在对焦校准的光流估计正确时该误差才有意义，而在某些区域并非如此，所以结果中未包含重投影误差。 ### 1.4 解决方案与优化方向 为解决上述问题，可以采用更多位于不同深度的图案来覆盖整个对焦范围。同时，在更明亮的环境中进行校准，通过缩小镜头光圈也会有所帮助。另外，还可以使用散乱数据插值或其他技术，将参数建模为对焦和变焦的函数，以完善校准结果。 | 校准相关因素 | 具体情况 | | --- | --- | | 焦距初始化 | 用查找表，五个焦距值和线性插值 | | 图案位姿 | 手动测量 | | 其他参数 | 初始化为零 | | 校准图像样本 | 八张不同旋转角度图像 | | 高变焦情况 | 仅对焦清晰图像使参数收敛 | | 重投影误差 | 小于 2 像素，部分区域无意义 | | 解决方案 | 多深度图案、明亮环境、数据插值 | ## 2. 机器人自主学习系统 ### 2.1 系统概述 介绍了一种机器人视觉系统，该系统能够自主学习视觉对象表示及其抓取能力。学习过程无需外部监督，通过一系列基本行为的组合实现自举过程，从而生成对象和抓取知识。 ### 2.2 学习问题的子方面 学习对象和能力需要解决与对象方面（O1 - O3）和动作方面（A1, A2）相关的多个子问题： - O1：明确什么是对象，即“对象性”的定义。 - O2：确定如何计算需要记忆的相关属性（形状和外观）。 - O3：探讨如何识别对象以及确定其位姿。 - A1：找出对象所能提供的（尽可能完整的）动作集合。 - A2：明确在具体情况下应触发的动作。 ### 2.3 系统硬件与知识基础 硬件设置包括一个六自由度的工业机器人手臂，配备力/扭矩传感器和两