Calibração Mão-Olho com Múltiplas Câmaras para Colaboração Humano-Robô em Células de Trabalho Robóticas Industriais

Em cenários industriais, a colaboração efetiva entre humanos e robôs depende de sistemas de múltiplas câmaras para monitorar de forma robusta os operadores humanos, apesar das obstruções que normalmente ocorrem em uma célula de trabalho robótica. Nesse cenário, a localização precisa da pessoa no sistema de coordenadas do robô é essencial, tornando a calibração mão-olho da rede de câmaras crítica. Esse processo apresenta desafios significativos quando é necessário alcançar alta precisão de calibração em um curto espaço de tempo para minimizar a paralisação da produção e ao lidar com extensas redes de câmaras usadas para monitorar amplas áreas, como células de trabalho robóticas industriais. Nosso artigo introduz um método inovador e robusto de calibração mão-olho com múltiplas câmaras, projetado para otimizar a pose de cada câmara em relação à base do robô e entre si. Essa otimização integra dois tipos de restrições-chave: i) uma única transformação de placa para efetor final, e ii) as transformações relativas de câmara para câmara. Demonstramos o desempenho superior do nosso método por meio de experimentos abrangentes utilizando o conjunto de dados METRIC e dados do mundo real coletados em cenários industriais, mostrando avanços notáveis sobre técnicas de ponta, mesmo utilizando menos de 10 imagens. Adicionalmente, liberamos uma versão de código aberto do nosso algoritmo de calibração mão-olho com múltiplas câmaras em https://github.com/davidea97/Multi-Camera-Hand-Eye-Calibration.git.