The objective of this study is to investigate the optimal arrangement of cameras used for the robot's vision control scheme. The used robot's vision control scheme involves two estimation models, which are the parameter estimation and robot's joint angle estimation models. In order to perform this study, robot's working region is divided into three work spaces such as left, central and right spaces. Also, cameras are positioned on circular arcs with radius of 1.5m, 2.0m and 2.5m. Seven cameras are placed on each circular arc. For the experiment, nine cases of camera arrangement are selected in each robot's work space, and each case uses three cameras. Six parameters are estimated for each camera using the developed parameter estimation model in order to show the suitability of the vision system model in nine cases of each robot's work space. Finally, the robot's joint angles are estimated using the joint angle estimation model according to the arrangement of cameras for robot's point-position control. Thus, the effect of camera arrangement used for the robot's vision control scheme is shown for robot's point-position control experimentally.
This paper is concerned with the application of the vision control algorithm with weighting matrix in robot point placement task. The proposed vision control algorithm involves four models, which are the robot kinematic model, vision system model, the parameter estimation scheme and robot joint angle estimation scheme. This proposed algorithm is to make the robot move actively, even if relative position between camera and robot, and camera's focal length are unknown. The parameter estimation scheme and joint angle estimation scheme in this proposed algorithm have form of nonlinear equation. In particular, the joint angle estimation model includes several restrictive conditions. For this study, the weighting matrix which gave various weighting near the target was applied to the parameter estimation scheme. Then, this study is to investigate how this change of the weighting matrix will affect the presented vision control algorithm. Finally, the effect of the weighting matrix of robot vision control algorithm is demonstrated experimentally by performing the robot point placement.
본 논문에서는 이동로봇이 작업환경 내에서 이동하는 물체를 실시간에 인지, 추적하기 위한 비젼센서 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 직선광선을 카메라 영상의 중앙에 수평하게 투영되도록 하여 이동로봇의 경로에 투사하고 이 광선이 물체와 교차하여 생성하는 선분영상만을 취득, 해석함으로써 비젼센서를 이용하는 기존의 방법들이 영상전체를 이해하기 위해 필요로 하던 계산상의 복잡도를 줄이고 있다. 이동물체의 존재여부, 속도 및 위치는 2개의 연속된 영상에서 얻어진 선분영상의 위치 및 길이의 변형도를 일정한 기준치와 비교하여 결정하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 보안 및 다수이동로봇의 제어분야에서 다양하게 응용될 수 있으며 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 인간의 시각을 가장 유사하게 구현한 스테레오 시스템을 이용하여 목표물의 크기를 얻을 수 있는 방법을 제시하고자 하였으며, 기존의 스테레오 시스템에서 발전한 방법으로 물체의 실체 크기에 가깝게 얻을 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이에 따라 기존의 교차식 스테레오 시스템에서 변형된 직각 스테레오 비젼 시스템을 제시하였으며, 제시한 시스템의 결과로서 실제 측정하고자 하는 목표물의 크기를 93[%]에서 103[%] 정도로 측정하는 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제시한 직각 스테레오 비젼 시스템은 기존의 로봇 시스템 등의 선비 시스템 분야에서 산업 전반에 걸친 영상 처리의 응용 기법으로서 그 다양성이 매우 많음이 기대된다.
Considering that the laser range finder has the excellent resolution with respect to angular and distance measurements, a sophisticated local path planning algorithm is achieved by subgoal and sub-subgoal searching methods. The subgoal searching finds the passable ways between obstacles and selects the optimal pathway in order to reduce the moving distanced from start point to given to given goal. On the other hand, the sub-subgoal searching corrects the path given in subgoal searching in the case of which the mobile robot will collide with obstacles. Also, the effectiveness of the established local path planning and local minimum avoiding algorithm are estimated by computer simulation and experimentation in complex environment.
로봇 매니퓰레이터를 제어하기 위해서는 로봇의 Forward/Reverse Kinematics를 정확히 알아야 하고, 이를 바탕으로 각 목적에 맞는 로봇 매니퓰레이터의 설계가 이루어진다. 만약 이 매니퓰레이터에 카메라가 장치되어 어떤 물체를 추적해야 한다면, 매니퓰레이터의 Kinematics와 카메라의 컨트롤이 적절하게 조합되어 물체 추적을 행하게 된다. 본 논문에서는 Particle Filter의 큰 주류인 SISR 방법을 소개하고, 이 방법을 화상카메라에 적용하여 움직이는 물체를 추적하는 연구를 수행하려한다.
원격지의 로봇을 조작함에 있어, 원격지의 상황을 정확히 인식하는 것이 우선적으로 필요하다. 본 연구에서는 로봇에 설치된 스테레오 카메라를 통해 입력된 비디오를 네트워크를 통해 전달하고, 조작 공간에 있는 사용자가 Head Mounted Display(HMD) 기기를 통해 원격지의 상황을 현장감 있게 파악할 수 있는 비전 시스템을 구현했다. 로봇 내 S/W의 효과적인 통합을 위해 카메라 입력 처리 및 비디오 스트리밍은 Ubuntu의 ROS를 이용하여 구현됐으며, 조작 공간의 HMD 기기 및 관련 조작 센서 통합은 Windows 상에 구현하여, 실험을 통해 원격지의 상황을 25fps 수준의 HD 해상도 비디오로 확인할 수 있었다.
임베디드 시스템의 발전으로 현재 진보된 로봇 시스템들은 운영 체제, 비젼 시스템 및 센서 시스템들을 별도의 호스트 PC의 도움 없이 독립적으로 탑재하여 가동 시킬 수 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 이용한 SBER (Small Biped Entertainment Robot)에 필요한 로봇의 제어기 구조와 로봇에 최적화된 임베디드 시스템을 구현한다. 또한 주 프로세서와 주 컨트롤러를 탑재한 최적화된 소형 엔터테인먼트 이족 로봇 개발을 목적으로 한다. SBER은 TI사의 DSP인 TMS320LF2407A를 로봇의 주 컨트롤러로 사용하여 로봇의 관절 제어를 통한 기본적인 보행 실험과 음원의 위치를 파악하기 위한 음원 위치 추적 문제를(Sound Localization) 수행한다. 또한 Intel사의 PXA255A를 주 프로세서로 사용하여 연산량이 높은 영상처리 알고리즘과 감정 표현, 장애물 인식 및 장애물 회피를 적용하여 보다 지능적인 로봇 시스템을 구현한다.
Burr is a projected part of finished workpiece. It is unavoidable and undesirable by-product of most metal cutting or shearing process. Also, it must be removed to improve the fit of machined parts, safety of workers, and the effectiveness of finishing operation. But deburring process is one of manufacturing processes that have net been successfully automated, so deburring automation is strongly needed. This paper focused on developing a basic algorithm to find edge of workpiece and match two different image data for deburring automation which includes automatic recognition of parts, generation of deburring tool paths and edge/corner finding ability by analyzing the DXF drawing file which contains information of part geometry. As an algorithm for corner finding, SUSAN method was chosen. It makes good performance in finding edge and corner in suitable time. And this paper suggested a simple algorithm to find matching point between CCD image and drawing file.
본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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