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2012 | OriginalPaper | Chapter

Depth from Vergence and Active Calibration for Humanoid Robots

Authors : Xin Wang, Boris Lenseigne, Pieter Jonker

Published in: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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In human eyes, many clues are used to perceive depth. For nearby tasks involving eye-hand coordination, depth from vergence is a strong cue. In our research on humanoid robots we study binocular robotic eyes that can pan and tilt and perceive depth from stereo, as well as depth from vergence by fixing both eyes on a nearby object. In this paper, we report on a convergent robot vision set-up: Firstly, we describe the mathematical model for convergent vision system. Secondly, we introduce an algorithm to estimate the depth of an object under focus. Thirdly, as the centers of rotation of the eye motors do not align with the center of image planes, we develop an active calibration algorithm to overcome this problem. Finally, we examine the factors that have impact on the depth error. The results of experiments and tests show the good performance of our system and provide insight into depth from vergence.

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Metadata
Title
Depth from Vergence and Active Calibration for Humanoid Robots
Authors
Xin Wang
Boris Lenseigne
Pieter Jonker
Copyright Year
2012
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33140-4_3

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