In this paper, we present a new approach based on an elitist genetic algorithm for the task of aligning the position of a robot gripper using CCD cameras. The vision-based control scheme for the task of aligning the gripper with the desired position is implemented by image information. The relationship between the camera space location and the robot joint coordinates is estimated using a camera-space parameter modal that generalizes known manipulator kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation. To find the joint angles of a robot manipulator for reaching the target position in the image space, we apply an elitist genetic algorithm instead of a nonlinear least square error method. Since GA employs parallel search, it has good performance in solving optimization problems. In order to improve convergence speed, the real coding method and geometry constraint conditions are used. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision-based control using an elitist genetic algorithm with a real coding method.
본 논문에서는 3차원 가상 공간을 탐험하는 사용자가 가상 물체들 사이의 충돌 위험 영역을 정밀하게 관찰할 수 있도록 돕는 보조 카메라 최적화 기술을 소개한다. 보조 카메라의 역할은 두 물체 사이의 충돌 위험 영역을 자동으로 감지하고 해당 영역을 현재 메인 카메라가 보여줄 수 없는 새로운 시점에서 관찰하여 사용자에게 보여주는 것이다. 하지만 가상 물체의 기하학적 모양이 복잡한 경우 충돌 위험 주변 공간도 좁고 복잡해진다. 그 결과, 보조 카메라의 위치 설정에 많은 제약이 따르고 최적화 계산의 복잡도 역시 높아진다. 본 논문에서는 보조 카메라의 위치를 두 물체 사이에 계산된 바이섹터-서피스 상의 점으로 제한함으로써 공간적 제약 조건을 지킴과 동시에 최적화의 효율성을 높이는 방법을 제시한다. 검증을 위해 사용자가 핸드 모션 인식 장치를 이용해 3차원 가상 환경을 탐험하게 하는 프로그램을 제작하였으며 사용자 조사를 통해 효용성을 확인하였다.
A CCD camera is used to determine the position of the point sources that influence the measurement accuracy in the absolute interferometer. The principle of determination method is based on the GPS in which the position is determined by more than 3 distance information from the known positions. Two-dimensional array of photo-detectors in the CCD camera is used as known positions. Performing optimization of the cost function constructed with phase values measured at each pixel on the CCD camera, the position coordinates of each source is precisely determined.
Smart phone에 실장되는 카메라 모듈은 Focus 동작에 따라 2가지 타입이 있다. AF(Auto focus) camera module과 FF(Fixed focus) camera module 2가지 타입이다. AF Camera module은 Lens의 위치를 이동하여 자동으로 초점을 맞추는 방식이며, FF camera module은 Lens의 위치가 고정된 상태로 초점을 맞추는 방식이다. EDOF camera module은 Lens의 위치가 고정된 상태에서 AF 모듈처럼 EDOF 알고리즘을 사용하여 초점을 맞추는 기술을 적용한 모듈이다. 본 논문에서는 이러한 EDOF camera module의 해상도 최적화를 구현한다.
We propose a navigation algorithm using image-based visual servoing utilizing a fixed camera. We define the mobile robot navigation problem as an unconstrained optimization problem to minimize the image error between the goal position and the position of a mobile robot. The residual function which is the image error between the position of a mobile robot and the goal position is generally large for this navigation problem. So, this navigation problem can be considered as the nonlinear least squares problem for the large residual case. For large residual, we propose a method to find the second-order term using the secant approximation method. The performance was evaluated using the simulation.
The fundamental research for the mobile robot navigation using the numerical optimization method is presented. We propose an image-based visual servo navigation algorithm for a wheeled mobile robot utilizing a ceiling mounted camera. For the image-based visual servoing, we define the composite image Jacobian which represents the relationship between the speed of wheels of a mobile robot and the robot's overall speed in the image plane. The rotational speed of wheels of a mobile robot can be directly related to the overall speed of a mobile robot in the image plane using the composite image Jacobian. We define the mobile robot navigation problem as an unconstrained optimization problem to minimize the cost function with the image error between the goal position and the position of a mobile robot. In order to avoid the obstacle, the modified cost function is proposed which is composed of the image error between the position of a mobile robot and the goal position and the distance between the position of a mobile robot and the position of the obstacle. The performance was evaluated using the simulation.
In this paper, we present a position-based robot hand tracking scheme where a pan-tilt camera is controlled such that a robot hand is always shown in the center of an image frame. We calculate the rotation angles of a pan-tilt camera by transforming the coordinate systems. In order to identify the model parameters, we applied two optimization techniques: a nonlinear least square optimizer and a particle swarm optimizer. From the simulation results, it is shown that the considered parameter identification problem is characterized by a highly multimodal landscape; thus, a global optimization technique such as a particle swarm optimization could be a promising tool to identify the model parameters of a robot hand tracking system, whereas the nonlinear least square optimizer often failed to find an optimal solution even when the initial candidate solutions were selected close to the true optimum.
This paper presents a new camera calibration algorithm for ill-conditioned cases in which the camera plane is nearly parallel to a set of non-coplanar calibration boards. for the ill-conditioned case, most of existing calibration approaches such as Tsais radial-alignment-constraint method cannot be applied. Recently, for the ill-conditioned coplanar calibration Lee&Lee[16] proposed an iterative algorithm based on the least square method. The non-coplanar calibration algorithm presented in this paper is an iterative two-stage procedure with extends the previous coplanar calibration algorithm. Through the first stage, camera, position and orientation parameters as well as one radial distortion factor are determined optimally for a given data of the scale factor and the focal length. In the second stage, the scale factor and the focal length are locally optimized. This process is repeated until any improvement cannot be expected any more Computational results are provided to show the performance of the algorithm developed.
Automation and robotization has been required in construction for several decades and construction industry has become one of the important research areas in the field of service robotics. Especially in the steel construction, automatic recognition of structural steel members in the stockyard is emphasized. However, since the pose of steel frame in the stockyard is site dependent and also the stockyard is usually in the outdoor environment, it is difficult to determine the pose automatically. This paper adopts the recognition method based on the augmented reality to cope with this problem. Particularly focusing on the light condition of the outdoor environment, we formulated the optimization problem with the constraint and suggested the methodology to evaluate the optimal camera arrangement. From simulation results, sub-optimal solution for the position of the camera can be obtained.
A new approach to the task of aligning a robot using camera is presented in this paper. We apply an elitist GA to find the joints angles of manipulator to reach target position instead of using nonlinear least error method. Since it employs parallel search and have good performance in solving optimization problems. In order to improve convergence speed, the floating coding method and geometry constraint conditions are used. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision-based control using elitist genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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