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Abstract in German:
Das Hand-Auge-System des Roboters ist dabei ein sehr wichtiger Bestandteil. In der Produktion unterstützen Hand-Auge-Systeme die Roboter bei Aufgaben wie Montage und Schweißen. In der Logistik können sie auch Robotern beim Sortieren und bei anderen Aufgaben helfen. Damit Roboter hochpräzise Hand-Augen-Systeme verwenden können, ist die Kalibrierung der Hand-Augen-Systeme eine wesentliche Aufgabe. Die Kalibrierung des Hand-Augen-Systems des Roboters war jedoch schon immer eine komplexe Aufgabe. Diese Arbeit basiert auf dem ROS und entwickelt ein Programm mit einer grafischen Benutzeroberfläche für eine einfache Hand-Augen-Kalibrierung auf der rqt-Plattform, wobei der UR10-Roboter als Ziel verwendet wird. Vor dem Hintergrund dieser Arbeit werden zunächst die grundlegenden Prinzipien der Kamerakalibrierung vorgestellt. Die kamerainterne Referenzkalibrierung ist eine Voraussetzung für die Kalibrierung mit den Augen und die Durchführung der Kamerakalibrierung. Anschließend werden die grundlegenden Komponenten des Hand-Augen-Systems beschrieben und zwei gängige Hand-Augen-Systeme, Auge in der Hand und Auge zur Hand, vorgestellt. Außerdem werden drei Algorithmen zur Hand-Augen-Kalibrierung beschrieben und in das Programm implementiert. Der Rahmen von ROS und seine Kommunikationsmechanismen werden unmittelbar danach beschrieben. Die in der Simulationsumgebung von ROS verwendeten Programme, Werkzeuge und Pakete werden beschrieben. Um die Güte der drei Hand-Augen-Kalibrierungsalgorithmen zu überprüfen, wurden Simulationsexperimente auf der Grundlage von ROS durchgeführt. Anschließend werden Simulationsexperimente zu den Faktoren durchgeführt, die die Schätzung der externen Parameter beeinflussen. Die grundlegenden Eigenschaften von rqt werden beschrieben und verschiedene rqt-Plug-ins, die mit ROS geliefert werden und in dieser Arbeit verwendet werden, werden vorgestellt. Schließlich werden die Schlussfolgerungen aus den Simulationsexperimenten für die Entwicklung des Kalibrierungsverfahrens verwendet. Insgesamt wurden fünf benutzerdefinierte rqt-Plug-ins entwickelt. Dabei handelt es sich um einen Parameter-Manager, einen Motion Boundary Adder, einen Motionsplaner, einen Bildauswähler und einen Optimierer für Kalibrierungsergebnisse. Wenn diese Plug-ins zusammenarbeiten, kann die Hand-Auge-Kalibrierung schnell und innerhalb weniger Minuten abgeschlossen werden.