OmniCalib：ヒューマノイドロボットのためのターゲット不要・タスク構造化自己校正

ヒューマノイドロボットのセンサ外部パラメータと関節ゼロ点を、外部ターゲットなしで自己校正するワークフロー OmniCalib を提案する研究。 - 対象は上半身14関節ゼロ点、両手首・胸部 RGB-D カメラ外部、下半身、頭部マルチカメラリグ。 - ロボット自身の運動と搭載センシングのみを使用。 - 各モジュールがロボット固有タスクとパラメータブロックを対応付け、可観測性を確認し、支持される補正のみを CAD モデルに書き込む。

既存手法は1組のセンサペアのみ校正、または外部 fiducials を必要とする。 - OmniCalib はターゲットフリーで、上半身・下半身・頭部リグを含む全身を対象とする。 - 深度 ICP により14関節ゼロ点と全 RGB-D カメラ外部を校正ターゲットなしで復元。 - 頭部モジュールは平面歩行のみで iKalibr の豊富な6-DOF励起に匹敵する精度を達成。

ロボット固有タスクをパラメータブロックに割り当てるモジュール構造。 - 深度 ICP による point-to-plane 残差最小化で関節ゼロ点とカメラ外部を推定。 - 下半身は4つの静的両足支持スタンスから12関節ゼロ点オフセットを復元。 - 頭部はマルチカメラ visual odometry と legged odometry を ROS transform tree 上で動的補償により統合。 - 可観測性チェックと支持補正のみの CAD 書き込み。

AGIBOT A3 Ultra ヒューマノイドで検証。 - 注入オフセットに対し ICP と ArUco が14関節ゼロ点を0.1度エンコーダ分解能以下で復元。 - 下半身12関節ゼロ点を RMS 0.063度で復元。 - 頭部は3シーケンスで平均 SO(3) 誤差1.061度、最良0.775度（iKalibr は0.902度）。 - リグ相対角度の再現性0.140度。注入復元と held-out テストで各可観測ブロックを検証。

要旨からは不明。 - 限界や失敗条件、計算コスト、一般化可能性についての議論は要旨に記載なし。

要旨で参照・比較されている研究として iKalibr、ArUco が挙げられる。 - 関連手法として visual odometry、legged odometry、depth ICP、point-to-plane 残差最小化。 - 同分野の定番として humanoid robot calibration、sensor extrinsic calibration、joint zero calibration の文献を読むべき。