Ein Ansatz zur Verbesserung der Posenbestimmung eines 3D-Kamerasystems basierend auf Referenzmessungen, K-Nächsten Nachbarn und einer Gewichtungsfunktion für Robotik-Anwendungen

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Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH, 66121 Saarbrücken, Deutschland
Müller, Rainer;
ORCID
0000-0002-1773-1833
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Kanso, Ali;
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Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH, 66121 Saarbrücken, Deutschland
Marx, Stefan;
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Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH, 66121 Saarbrücken, Deutschland
Xu, Xiaomei
In diesem Beitrag wird ein Ansatz zur Verbesserung der Positionsbestimmung einer 3D-Kamera vorgestellt, welche auf der Verwendung von Referenzmessungen und deren Verrechnung mittels der K-Nächsten Nachbarn-Methode (KNN) sowie einer Gewichtungsfunktion basiert. Damit konnte der Fehler bei der Positionsbestimmung der ausgewählten 3D-Kamera von 15-40 mm auf 1-3 mm reduziert werden. Grundlage für das Konzept war dabei die genaue Untersuchung der Ursachen für Messungenauigkeiten des Kamerasystems, wobei vor allem Abhängigkeiten mit der Entfernung des betrachteten Objekts sowie dem Neigungswinkel der optischen Achse der Kamera bezüglich der Objektoberfläche bzw. Oberflächennormalen festgestellt wurden. Untersucht und Validiert wurde der Ansatz anhand von Messungen mit LEGO-Bauteilen, welche in verschiedenen Positionen und Orientierungen im Sichtfeld der Kamera plaziert wurden. Die Referenzmessungen für die spätere Korrektur der Positionsdaten wurden mit einem Industrieroboter in Form von taktilen Messungen vorgenommen.
This paper presents an approach to improve the position determination of a 3D camera, which is based on the use of reference measurements and their compensation by means of the k-nearest neighbour method and a weighting function. This reduced the error in the position determination of the selected 3D camera from 15-40 mm to 1-3 mm. The concept was based on a detailed investigation of the causes for measurement inaccuracies of the camera system, whereby above all dependencies with the distance of the observed object as well as the tilt angle of the optical axis of the camera with respect to the normal vector of the object surface were determined. The approach was investigated and validated using measurements with LEGO components placed in different positions and orientations in the camera's field of view. The reference measurements for the subsequent correction of the position data were made with an industry robot in the form of tactile measurements.
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