Calibration and Multipath Mitigation for Increased Accuracy of Time-of-Flight Camera Measurements in Robotic Applications

摘要

Die unter dem Titel "Calibration and Multipath Mitigation for Increased Accura- cy of Time-of-Flight Camera Measurements in Robotic Applications - Erhöhung der Messgenauigkeit von Time-of-Flight-Kameras in der Robotik mittels Kalibrierung und Kompensation von Mehrwegreflexionen" in englischer Sprache verfasste Dissertation diskutiert die systematischen Messfehler einer Time-of-Flight-(ToF)-Kamera und stellt zwei Ansätze zur Kompensation dieser Fehler vor. ToF-Kameras sind aktive, bildgebende Flächensensoren, die Grauwertbilder und Tiefenbilder mit einer Framerate von bis zu 50 Hz liefern. Diese Sensoren eignen sich nicht nur zur zweidimensionalen Bildverarbeitung sondern ermöglichen dreidimensionale Perzeption und wecken damit ein grosses Interesse in der Robotik. Diese Arbeit widmet sich den charakteristischen Messfehlern und entwirft ein passendes Fehlermodell. Der Fokus liegt auf zwei Fehlergruppen, die aufgrund ihrer Art der Entstehung unabhängig voneinander betrachtet und behandelt werden. Erstens werden die typischen, distalen intrinsischen Messfehler der ToF-Kamera beschrieben. Diese sind bedingt durch eine von der Theorie abweichende Realisierung des Messprozesses. Zweitens werden die ausserhalb der Kamera verursachten Mehrwegreflexionen analysiert. Zunächst entwirft die Dissertation ein Fehlermodell und einen entsprechenden Kalibrierprozess, welcher die so genannten distalen intrinsischen Parameter der Kamera identifiziert. Die ToF-Kamera ist naturgemäss auch ein bildgebender Sensor und am Endeffektor des Roboters befestigt. Daher müssen in mehreren Schritten neben den distalen Parametern ebenso die lateralen intrinsischen und extrinsischen Kameraparameter bestimmt werden. Deshalb sucht die Dissertation ein umfassendes Kalibrierverfahren, welches alle Kenngrössen in einem Schritt ermittelt - einzig auf der Grundlage der gemessenen Tiefenbilder ohne Extrahieren von Bildmerkmalen. Die Mehrwegreflexion ist von der Messumgebung abhängig und lässt sich a-priori nicht charakterisieren. Da sich das zur Messung notwendige Infrarotlicht ungehindert in der Szene ausbreitet, fangen Kamerapixel bereits mehrfach reflektiertes Licht ein. Dies schlägt sich in einem um Zentimeter verfälschten Messwert nieder. Die Arbeit beschreibt die Entstehung dieses Phänomens mit einem einfachen Modell. Hierbei werden ähnlich zu Radiosity- und Ray-Tracing-Verfahren der Computergrafik die Signalpfade der Kamerapixel zurückverfolgt. Dadurch lässt sich die zusätzliche, störende Signalkomponente pro Pixel schätzen und der Messwert korrigieren. Die Verbesserung der Messgenauigkeit durch beide Ansätze wird am Roboter experimentell untersucht. Die Verwendung dreier unterschiedlicher ToF-Kameras unterstreicht die Allgemeingültigkeit der implementierten Verfahren. Die Kalibrierergebnisse zeigen die Eignung des ToF-Fehlermodell zur Kompensation der systematischen Fehler. Allerdings ist der vorgeschlagene einstufige Kalibrieransatz in Robustheit und Genauigkeit der herkömmlichen Vorgehensweise unterlegen. Insgesamt wird eine Genauigkeit des ToF-Kamerasystems am Roboter von besser als 10 mm und 0.5 Grad erzielt. Die erfolgreiche Kompensation der Mehrwegreflexion um bis zu 80 % wird mit Experimenten zur Eigenbewegungsschätzung nachgewiesen. Abschliessend wird ein Nachweis zur Anwendungsmöglichkeit der Kalibrierung am Beispiel einer "Griff-in-die-Kiste"-Applikation gegeben.