*ロボット-カメラキャリブレーション とは 　ロボットとカメラの相対的な関係を推定する操作です．その関係は，カメラを使って認識した人や物に対して，ロボットがアプローチを行う時に必要になります．ハンド-アイキャリブレーション(hand eye calibration)と呼ぶ場合もあるようです． 　次のデモ映像は，キャリブレーションのための画像撮影の様子を表します．ロボットに取り付けたカメラを動かしながらマーカーを撮影しています．そこで得られた画像とその時のロボットの制御値を入力として，キャリブレーションを行います． [youtube:6TXBMRcK3-w] 　キャリブレーションの計算方法について詳しく学びたい場合，[1]の文献が参考になります． {{small:[1]F.Dornaika and R.Horaud, "Simultaneous robot-world and hand-eye calibra-tion", IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1998}} {{small:[link:https://hal.inria.fr/inria-00590087/document] }} *サンプルコード (C++) ライブラリ：[link:simplesp] サンプルコード：simplesp/sample/sp/robotcam シミュレーションにより与えたマーカーの観測結果とロボットの制御値に基づいて，キャリブレーションを行います． シミュレーションは図１に示す配置の条件を想定しています． *ロボットとカメラの関係 　ロボットとカメラの配置は，図１と図２に示す様に大きく２つの場合が考えられます． [img:tbl5] {{small:図１ ロボットの基準(base)に対して，動くハンドの部分にカメラを配置}} [img:bjlh] {{small:図２ ロボットの基準(base)に対して，動かない部分にカメラを配置}} 　ここで，{$A$}はカメラ座標系とマーカー座標系の関係を表す行列で，カメラでマーカーを認識することで推定します．{$B$}はロボットの先端座標系(hand)とロボットの基準座標系(base)の関係を表す行列で，ロボットの制御値に相当します．そして，{$X$}と{$Z$}がキャリブレーションで推定する行列です． また，図１と図２に示す関係から，以上４つの行列は次の拘束条件があることが分かります． {$$AX=ZB$$} この式から，{$A$}と{$B$}を入力として，{$X$}と{$Z$}の行列を推定します． {{small:通常，その後にさらに精度を上げるために，マーカーの検出点に注目した非線形最適化を実行します．}}