Download Calibration for a Robotic Arm, using Visual Information

Contents
1 Introduction
1.1 Background . . . . . . . . . . .
1.1.1 Classication . . . . . .
1.1.2 Purpose of the Thesis . .
1.2 Description of the Project . . .
1.2.1 Objectives of the Thesis
1.2.2 Requirements . . . . . .
1.3 Outline . . . . . . . . . . . . . .
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2 Theoretical Background
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
Visual Servoing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Calibration for Eye in Hand . . . . . . . . . . . . . .
Calibration for Eye to Hand . . . . . . . . . . . . . .
Pose Estimation Algorithm . . . . . . . . . . . . . . .
Least Square Error Algorithm . . . . . . . . . . . . .
2.5.1 Reconstruction in 3D from Visual Information
2.5.2 Finding the Transformation Matrix . . . . . .
2.5.3 The Moore-Penrose Pseudo Inverse . . . . . .
2.5.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 Implementation
3.1 System Setup . . . . . . . . . . . . . .
3.1.1 Kuka Arm - Robot . . . . . . .
3.1.2 Videre STOC Device - Cameras
3.2 Communication Process . . . . . . . .
3.2.1 NOMAN Architecture . . . . .
3.2.2 System's Architecture . . . . .
3.3 Robot's Client . . . . . . . . . . . . . .
3.3.1 KUKA's Script and Language .
3.3.2 General Presentation . . . . . .
3.3.3 tinyXML Parser . . . . . . . . .
3.3.4 Problems . . . . . . . . . . . .
3.4 Cameras' Client . . . . . . . . . . . . .
3.4.1 Frame Grabber . . . . . . . . .
3.4.2 General Presentation . . . . . .
3.4.3 Arm Position Detection . . . .
3.4.4 Filter Applied . . . . . . . . . .
3.4.5 Problems . . . . . . . . . . . .
3.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . .
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