In this paper, we address the problem of controlling an end-effector to track and grab a moving target using the visual servoing technique. A visual servo mechanism based on the image-based servoing principle, is proposed by using visual feedback to control an end-effector without calibrated robot and camera models. Firstly, we consider the control problem as a nonlinear least squares optimization and update the joint angles through the Taylor Series Expansion. And to track a moving target in real time, the Jacobian estimation scheme(Dynamic Broyden's Method) is used to estimate the combined robot and image Jacobian. Using this algorithm, we can drive the objective function value to a neighborhood of zero. To show the effectiveness of the proposed algorithm, simulation results for a six degree of freedom robot are presented.
This study proposes a new approach to design and control for autonomous mobile robots. In this paper, we describes a fuzzy logic based visual servoing system for an autonomous mobile robot. An existing system always needs to keep a moving object in overall image. This mes difficult to move the autonomous mobile robot spontaneously. In this paper we first explain an autonomous mobile robot and fuzzy logic system. And then we design a fuzzy logic based visual servoing system. We extract some features of the object from an overall image and then design a fuzzy logic system for controlling the visual servoing system to an exact position. We here introduce a shooting robot that can track an object and hit it. It is illustrated that the proposed system presents a desirable performance by a computer simulation and some experiments.
It is shown that there exists a nonlinear mapping which transforms image features and their changes to the desired camera motion without measuring of the relative distance between the camera and the object. This nonlinear mapping can eliminate several difficulties occurring in computing the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback control methods. Instead of analytically deriving the closed form of this mapping, a Fuzzy Membership Function-based Neural Network (FMFNN) incorporating a Fuzzy-Neural Interpolating Network is used to approximate the nonlinear mapping. Several FMFNN's are trained to be capable of tracking a moving object in the whole workspace along the line of sight. For an effective implementation of the proposed FMF network, an image feature selection process is investigated. Finally, several numerical examples are presented to show the validity of the proposed visual servoing method.
The space variant imaging system which mimics the human beings visual system has some merits such as wide field-of-view, the low computational cost and the high accuracy in matching of correspondence points of stereo images. In this presentation, a visual servoing system based on the space variant imaging technique is proposed for the control of the rehabilitation robot arm. The position information of an object obtained by space variant imaging techniques is used for the visual servoing. According to the empirical data, the degree of correlation extracted by the space variant imaging technique is more accurate than that of the space invariant imaging technique.
A simple and accurate depth estimation algorithm for an IBVS (Image-Based Visual Servoing) is presented. Specifically, this algorithm is useful for under-actuated systems such as visual-guided quadrotor UAVs (Unmanned Aerial Vehicles). Since the image of a marker changes with changing pitch and roll angles of quadrotor, it is difficult to estimate depth. The proposed algorithm compensates a shape of the marker, so that the system acquire more accurate depth information without complicated processes. Also, the roll and pitch channels are decoupled so that the IBVS algorithm can be used in an under-actuated quadrotor system.
A visual servoing method has been proposed based on disturbance observer to eliminate the effect of the off-diagonal component of image feature Jacobian, since performance indices such as measurement sensitivity of visual features, sensitivity of the control to noise and controllability could be improved when an image feature Jacobian was given as a block diagonal matrix. In this paper, experimental results of disturbance observer-based visual servoing are discussed where Samsung FARAMAN-ASl 6-axis industrial robot manipulator is employed. Also, the feature saturator is proposed to stabilized the disturbance observer loop by saturating the differential changes of the image features.
본 논문은 로봇 매니퓰레이터의 엔드 이펙터(end-effector)에 부착된 스테레오 카메라를 사용하여 움직이는 물체의 초기자세나 이동에 관한 정보가 미지인 3차원 물체의 파지(grasping)를 위해서, 로봇 매니퓰레이터의 자세(위치 및 방위)제어에 관한 새로운 비주얼 서보잉(visual servoing)을 제안한다. 로봇 매니퓰레이터의 현재의 자세를 목표자세에 잘 추적하기 위해서 본 논문에서는 카메라 자세에 대한 대상물체의 자세변화와 이미지상의 특정점 변화를 기술하는 관계식인 이미지 Jacobian을 미분변환을 이용하여 구했으며, 로봇 매니퓰레이터의 제어를 위해서는 간단한 PD제어기를 사용하였다. 마지막으로 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 수법의 유효성을 확인했다.
This study aims to demonstrate the feasibility of a visual servoing-based paired structured light (SL) robot for estimating structural displacement under various external loads. The former paired SL robot, which was proposed in the previous study, was composed of two screens facing with each other, each with one or two lasers and a camera. It was found that the paired SL robot could estimate the translational and rotational displacement each in 3-DOF with high accuracy and low cost. However, the measurable range is fairly limited due to the limited screen size. In this paper, therefore, a visual servoing-based 2-DOF manipulator which controls the pose of lasers is introduced. By controlling the positions of the projected laser points to be on the screen, the proposed robot can estimate the displacement regardless of the screen size. We performed various simulations and experimental tests to verify the performance of the newly proposed robot. The results show that the proposed system overcomes the range limitation of the former system and it can be utilized to accurately estimate the structural displacement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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