• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.311-312
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• 2013

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.313-314
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• 2013

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권1호
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• pp.9-16
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• 2004

본 논문에서는 특징점 기반 시각 구동 제어 시스템을 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 로봇 매니플레이터에 대한 강인 제어기를 제안한다. 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함시켜 파라미터 변동에 의한 로봇 매니플레이터의 정상 상태 오차를 개선하기 위하여 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함되도록 하였다. 이적분 작용은 이미지 평면상의 특징점 추정 오차도 개선시킨다. 폐루프 시스템의 안정도는 Lyapunov 기법에 의하여 해석한다. 5링크 2 자유도의 로봇에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제안된 제어기법의 실용성을 보인다. .

• 한국기계가공학회지
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• 제17권5호
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• pp.161-172
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• 2018

This paper proposed the robot vision control method to track a moving rigid body target using the vision system model that can actively control camera parameters even if the relative position between the camera and the robot and the focal length and posture of the camera change. The proposed robotic vision control scheme uses a batch method that uses all the vision data acquired from each moving point of the robot. To process all acquired data, this robot vision control scheme is divided into two cases. One is to give an equal weight for all acquired data, the other is to give weighting for the recent data acquired near the target. Finally, using the two proposed robot vision control schemes, experiments were performed to estimate the positions of a moving rigid body target whose spatial positions are unknown but only the vision data values are known. The efficiency of each control scheme is evaluated by comparing the accuracy through the experimental results of each control scheme.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권1호
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• pp.13-20
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• 2006

본 논문에서는 로봇 말단부에 장착된 카메라 환경에서 시각 궤환을 이용하는 로봇 매니퓰레이터의 자세제어 기법을 제안한다. 자세제어를 위한 기준 관절 속도와 관절 가속도는 외부루프의 특징점을 이용한 영상정보에서 생성된다. 영상평면상에서 특징점을 추종하기 위한 제어 입력은 로봇 동역학을 사용하였다. 영상평면상의 특징점과 관절 각속도 오차를 로봇 구동을 위한 제어입력에 포함시켜 파라미터 불확실성에 강인하도록 하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 입증하였다. 제안된 제어기의 성능은 5-링크 2 자유도를 가지는 로봇에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.197-205
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• 2006

본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2444-2446
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• 2004

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.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.133-138
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• 2007

본 논문에서는 어안렌즈 및 왜곡경향을 조사하고, 기존 보정기법을 토대로 어안렌즈에 적합한 사진측량학적 기법을 이용한 보정기법을 채용하였다. 이를 이용하여 어안렌즈를 보정하여 왜곡계수를 산출하여, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 적용된 보정 기술은 컴퓨터비젼분야, 제어계측분야에서 광범위하게 사용되고 있는 어안렌즈의 왜곡보정을 실시하여 영상을 보정하는데 목적이 있다. 이렇게 보정된 어안렌즈 영상은 실내 위치추적 및 모니터링 분야에 사용되고 있는 어안렌즈영상에 정확도 향상에 기여할 수 있으리라 예상된다. 또 본 논문에서는 렌즈 보정기술의 효율성을 높이기 위해서 단영상 왜곡보정 프로그램 및 다수 영상 왜곡 보정 프로그램을 구현하였다. 단영상 프로그램은 로봇의 대략 생산체제를 위해 구현하였으며, 다수영상 프로그램은 사용자 입장에서 구현하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.87-90
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• 2003

과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제26권1호
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• pp.50-58
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• 2017

This paper proposes a real-time robotic vision control scheme using the weighting matrix to efficiently process the vision data obtained during robotic movement to a target. This scheme is based on the vision system model that can actively control the camera parameter and robotic position change over previous studies. The vision control algorithm involves parameter estimation, joint angle estimation, and weighting matrix models. To demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme, this study is divided into two parts: not applying the weighting matrix and applying the weighting matrix to the vision data obtained while the camera is moving towards the target. Finally, the position accuracy of the two cases is compared by performing the slender bar placement task experimentally.