• 비파괴검사학회지
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• 제23권1호
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• pp.21-29
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• 2003

실시간 로봇 위치 제어를 위해 비젼시스템을 사용할 때 이 모델에 포함된 매개변수를 추정하는데 있어 계산시간을 줄이는 것은 매우 중요하다. 불행히도 흔히 사용되고 있는 일괄 처리 기법은 반복적으로 계산이 수행되기 때문에 많은 계산 시간을 필요로 하여 실시간 로봇 위치 제어를 어렵게 한다. 반면에 본 연구에서 사용하고자 하는 화장 칼만 필터링은 사용하기 편리하고, 또한 순환적 방법으로 계산되기 때문에 비젼시스템의 매개변수를 계산하는데 있어 시간을 줄이는 커다란 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간 로봇 위치 제어를 위해 사용하는 비젼 제어 기법에 확장 칼만 필터링을 적용되었다 여기서 사용된 비젼시스템 모델은 카메라 내부 매개변수(방향, 초점거리 등) 및 외부 매개변수(카메라와 로봇 사이의 상대적 위치)를 설명하기 위해 6개 매개변수를 포함하고 있다. 이러한 매개변수를 추정하기 위해 확장 칼만 필터링 기법이 적용되었다. 또한 이렇게 추정된 6개 매개변수를 사용하여 로봇을 구동시키기 위해 필요한 로봇 회전각 추정에도 화장 칼만 필터링 기법이 적용되었다. 최종적으로 확장 칼만 필터링을 사용하여 개발된 비젼 제어 기법의 타당성을 로봇 위치 제어 실험을 수행하여 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권3호
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• pp.305-315
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• 2016

본 논문은 로봇이 이동하는 동안 장애물이 출현하는 불확실한 환경에서 N-R방법을 이용하여 개발된 로봇 비젼제어 기법의 효율성을 알아보고자 한다. 본 연구에 사용되는 비젼 시스템 모델은 6개의 카메라 매개변수(C1~C6)를 포함한다. N-R방법의 일괄처리기법을 이용하여 사용한 각 카메라에 대한 6개의 카메라 매개변수의 추정을 개발하고, 각 카메라에 대한 6개의 매개변수를 사용한 로봇 관절각 기법을 개발하여 얇은 막대 배치 작업을 수행한다. 특히, 불확실한 환경에서 얇은 막대 배치 작업을 위해 장애물에 의한 불연속 궤적은 시작영역, 중간영역, 타겟 근처 영역 등 3개 영역으로 구분하였다. 제안된 로봇 비젼 제어기법을 사용하여 얇은 막대 배치 실험을 통해 각 장애물 영역에서 장애물의 개수 증가에 따른 영향을 조사하고자 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.297-298
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• 2009

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.47-48
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• 2012

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.107-108
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• 2011

• 한국생산제조학회지
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• 제19권1호
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• pp.15-25
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• 2010

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.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제2권6호
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• pp.30-37
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• 1996

본 논문에서는 optical flow 추정과 그 문제점에 대하여 기술하였다. 이 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 regularizaiton기법에 대하여 설명하고 이의 변형에 대하여 기술하였다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 robust 통계학을 이용한 움직임 추정 및 계층적 기법에 대하여 기술하였다. 또한 두 개의 합성 영상에 대하여 optical flow 추정결과를 보였다. Optical flow는 여러 가지 컴퓨터 비젼문제의 기본 정보를 제공함에도 불구하고, 문제 자체가 ill-posed 문제이어서 아직까지도 효과적인 방법이 제안되어 있지 않아 앞으로도 많은 연구가 진행될 것으로 생각된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.63-64
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• 2010

• 한국생산제조학회지
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• 제20권4호
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• pp.386-394
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• 2011

This paper is concerned with the application of the vision control scheme for robot's point placement task in discontinuous trajectory caused by obstacle. The proposed vision control scheme consists of four models, which are the robot's kinematic model, vision system model, 6-parameters estimation model, and robot's joint angles estimation model. For this study, the discontinuous trajectory by obstacle is divided into two obstacle regions. Each obstacle region consists of 3 cases, according to the variation of number of cameras that can not acquire the vision data. Then, the effects of number of cameras on the proposed robot's vision control scheme are investigated in each obstacle region. Finally, the practicality of the proposed robot's vision control scheme is demonstrated experimentally by performing the robot's point placement task in discontinuous trajectory by obstacle.

• 한국정밀공학회지
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• 제32권5호
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• pp.471-481
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• 2015

This paper presents the robot vision control schemes using Extended Kalman Filter (EKF) method for the slender bar placement in the appearance of obstacles during robot movement. The vision system model used for this study involves the six camera parameters($C_1{\sim}C_6$). In order to develop the robot vision control scheme, first, the six parameters are estimated. Then, based on the estimated parameters, the robot's joint angles are estimated for the slender bar placement. Especially, robot trajectory caused by obstacles is divided into three obstacle regions, which are beginning region, middle region and near target region. Finally, the effects of number of obstacles using the proposed robot's vision control schemes are investigated in each obstacle region by performing experiments of the slender bar placement.