Progetto e Realizzazione di un Sensore Ibrido Omnidirezionale/pin ...

direzionato verso il fronte convenzionale del robot e infine un terzo sistema di
riferimento apb del robot, anch’esso per localizzare punti sul piano di riferimento e con
b direzionato esattamente come Y. Notiamo che nel caso considerato (ma questo non
sarà vero in generale) il sistema di riferimento del robot coincide con quello del
catadiottro. Obiettivo della calibrazione stereo è di trovare quelle trasformazioni dei
sistemi di riferimento dei due sensori visivi che li porta a coincidere con il sistema di
riferimento del robot. Queste trasformazioni sono delle roto-traslazioni definite da tre
parametri: R è la rotazione in radianti, Dx la coordinata sull’asse a (quello del sistema di
riferimento del robot) del centro del sistema di riferimento in questione (O o o), Dy
analogamente sull’asse b (si veda la figura 3.4 come esempio per un singolo sistema di
riferimento). Questi parametri, per ognuno dei due sensori ottici, si possono determinare
nel seguente modo:
a) si posiziona un pattern predefinito (come può essere quello rappresentato in figura
3.2) in una posizione nota rispetto al sistema di riferimento del robot, e quindi si
conoscono le posizioni di certi punti (ad esempio (a p ,b p ) per il punto P) del pattern
rispetto al sistema apb;
b) si acquisisce un’immagine per sensore visivo;
c) si estrapolano dalla rettificazione di queste le posizioni relative ai sistemi di
riferimento xoy e XOY dei punti corrispondenti ((x p , y p ) e (X p ,Y p )).
In questo modo abbiamo ottenuto dei campioni delle due trasformazioni di sistema di
riferimento che cerchiamo. Se il sistema fosse esente da rumore e da errori di
quantizzazione basterebbero tre punti per identificare i tre parametri richiesti per la
trasformazione (sarebbe un semplice sistema lineare a tre equazioni e tre incognite), ma
poiché questo non accade conviene campionare su un numero maggiore di punti
(multiplo di tre) e, ad esempio, mediare i valori ottenuti per R, Dx, Dy da diverse terne
di campioni. O come alternativa meno empirica utilizzare la tecnica dei minimi quadrati
per minimizzare gli errori sui valori dei parametri.
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