在本文中，我们提出了一个解决这个问题的办法。我们提出了一个自校准程序，在启动时，不需要绝对的传感器或需要的驱动系统的机械硬盘停止。相反，它执行的机器人关节运动和小的前瞻性观察在相机的图像运动引起的。如果场景是静态的，场景中的物体与摄像机的足够远，引起的图像运动不仅取决于预期的旋转和相机的光学轴和旋转轴之间的夹角。通过迭代这个过程中的几个机器人轴，因此可以自动确定系统的唤醒状态。
我们明确的云台运动结构的情况下，因为他们是非常普遍的在监控摄像机和机器人的头。我们实施的方法和目前的结果在一个小的仿人机器人头部，眼睛和脖子的校准。尽管如此，该方法可以很容易地扩展为其他串行运动学结构。
本文的结构如下。在第二节中我们制定系统的运动学问题和单应估计问题。然后，在第三节我们解决这个问题的估计中所产生的特殊性问题。第四部分是致力于在一个小机器人头部的自动校准实验结果演示。最后，第五节提出了未来发展的工作和方向的结论。 自主视觉云台结构设计英文文献和中文翻译(3):http://www.youerw.com/fanyi/lunwen_14387.html