mikeferguson/robot_calibration

何を解決するか

このプロジェクトは、ロボットのパラメータをキャリブレーションするためのROS2ノードのセットを提供し、3Dカメラの内部パラメータ/外部パラメータ、ジョイント角度のオフセット、ロボットフレームのオフセットの誤差を低減します。また、ホイール径、トラック幅、ジャイロゲイン、マグネトメータのハードアイロンキャリブレーションなどのモバイルベースのチューニングも対応しています。

動作方法

キャリブレーションは主に2つのステップで行われます：

1. データ取得：ロボットはジョイント位置と「観測」（カメラやレーザースキャナなどのセンサーによって検出された点）のサンプルを取得します。環境内の特定のターゲットを識別するために「フィーチャーファイダー」（例：CheckerboardFinder、PlaneFinder）を使用します。
2. 最適化：システムは再投影誤差（異なるセンサーが見た点の姿勢の差）を最小化するようにロボットのパラメータを最適化します。たとえば、カメラで見たチェッカーボードの位置をロボットアームの運動学によって計算された位置と一致させます。

結果は更新されたURDFファイルまたはカメラ設定のYAMLファイルとしてエクスポートされます。

対象ユーザー

ROS2を使用してロボットの物理的ハードウェアをそのデジタルモデル（URDF）と正確に一致させたいロボット工学エンジニアや開発者。

特徴

• マルチセンサー対応：チェッカーボード（2Dおよび3D）、LED、平面、レーザースキャン用のフィーチャーファイダーを含む。
• 柔軟な最適化：3Dチェーン、2Dカメラ、メッシュ、平面を比較するためのさまざまなエラーブロックをサポート。
• モバイルベースのチューニング：ホイール幾何学およびマグネトメータのオフセットをキャリブレーションする専用ノード。
• 統合性：ROS 2の起動ファイルにラップ可能で、bagファイルの記録をサポートし、データの再取得なしに最適化を再実行できます。