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.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 휴머노이드를 이용한 로봇 축구 시스템을 새롭게 제안하며, 다수의 인간형 로봇을 제어하는 방법과 축구 경기를 하기 위한 전략 알고리즘 등에 대해 기술하였다. 로봇의 위치와 방향을 파악하기 위해서 로봇의 위쪽 어깨 부분에 각각의 로봇을 구분할 수 있는 칼라 태그를 부착하였고, 빠른 위치와 방향 인식을 위해 전용의 PC를 통해 영상인식을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 휴머노이드 로봇 축구 시스템은 기존의 바퀴 구동형 축구 로봇을 한 단계 발전시킨 것으로, 앞으로 많은 연구를 통하여, 인간처럼 자율 이동이 가능한 로봇 축구 경기가 가능하리라 본다.
본 논문은 영상 정보를 통하여 원거리에 있는 자율주행 로봇을 실시간으로 원격 제어하기 위한 시스템 설계를 제안하고 실제로 구현한다. 본 논문에서의 제안한 시스템은 인터넷상에서 이동 로봇을 제어하기 위한 웹서버 시스템, 웹을 통하여 제어하거나, 웹 브라우저 없이 서버와 연결된 네트워크 선로를 통하여 제어하는 클라이언트 시스템, 클라이언트 시스템과 자율이동 로봇간의 양방향 통신을 가능하게 하고 모든 시스템 총괄하는 제어서버 시스템, 무선 네트웍카드를 통하여 서버의 명령을 실행하고 영상 정보를 감지하여 서버 시스템에 전송하는 로봇 시스템으로 구성된다. 클라이언트, 제어서버 시스템은 플랫폼의 이식성을 고려하여 Java 어플리케이션으로써 구현되어 질 것이며, 웹 사용자 인터페이스는 HTML 과 Java 애플릿을 사용하여 구현한다. 본 논문에서는 앞에서 제시한 이러한 원격제어 시스템을 실제로 구현하여 실험함으로써 원거리에 있는 자율이동 로봇의 실시간 제어를 검증하고 적용하고자 한다.
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.
The main purpose of this study is to achieve the effective port works by using of container-crane, to disposer of many containers rapidly by using of vision sensor in order to control the swing of spreader. It is examined the possibility of automation in container-crane through a test in the field.
머신비전 기술은 거의 모든 지능형시스템에 필요한 핵심요소기술이다. 본 논문에서는 최근 머신비전기술의 연구 동향을 이론적 관점과 응용의 측면에서 검토하고 앞으로의 발전 방향을 전망해 보고자 한다. 연구동향을 파악하기 위해서 사용된 자료는 비전분야의 저명한 국제학술대회에 발표된 최근 수년 동안의 논문과 관련 분야에서 인정받고 있는 첨단기술을 중심으로 하였다. 이러한 연구동향을 바탕으로 하여 머신비전 기술의 두 가지 중요한 발전방향으로, "물체인식 분야"와 "비전과 그래픽스의 결합분야"를 예측해 보았다. 머신비전 기술의 응용은 가정자동화(Home automation)와 사회자동화(Social automation)로 예측하였고 그 근거에 대해서도 논의하였다.
We present a multi-sensor fusion method in positioning control of a robot by using fuzzy logic. In general, the vision sensor is used in the gross motion control and the force/torque sensor is used in the fine motion control. We construct a fuzzy logic controller to combine the vision sensor data and the force/torque sensor data. Also, we apply the fuzzy logic controller to the peg-in-hole process. Simulation results uphold the theoretical results.
This paper proposed LM method for solving bin-picking problem in robot vision. It has the processing steps such as image enchancement, image thresholding, region labelling, and moment computation. To determine a target object form bined objects, the modified labelling method is used. To determine position and orientation of holdsite, the moment method is used. Finally, some experiment results are illustated and compared with the results of conventional shrinking algorithm. The proposed LM method has reduced processing time.
The tire manufacturing process demands classification of tire types when the tires are transferred between the inner processes. Though most processes are being well automated, the classification relies greatly upon the visual inspection of humen. This has been an obstacle to the factory automation of tire manufacturing companies. This paper proposes an effective vision systems which can be usefully applied to the tire classification process in real time. The system adopts a parallel architecture using multiple transputers and contains the algorithms of preprocesssing for character recognition. The system can be easily expandable to manipulate the large data that can be processed seperately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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