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[국내논문] 영상표식 기반의 로봇 매니퓰레이터 끝점 위치 제어
Tip Position Control of a Robot Manipulator using Visual Markers 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.16 no.9, 2010년, pp.883 - 890  

임세준 (인하대학교 전기공학부) ,  임현 (서울대학교 기계항공공학부) ,  이영삼 (인하대학교 전기공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes tip position control system which uses a visual marker to determine the tip position of a robot manipulator. The main idea of this paper is to introduce visual marker for the tracking control of a robot manipulator. Existing researches utilize stationary markers to get pattern in...

Keyword

#robot manipulator   #visual markers   #tip position control   #marker tracking  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상센서를 이용하는 방법을 구분하라. 영상센서를 이용하면 가변적인 목표물의 추종을 보다 정밀하게 할 수 있으며 외부의 변화에 민감하게 대처가 가능해진다. 영상센서를 이용한 방법은 크게 카메라와 목표물 사이의 상대적인 위치와 자세에 의해 표현되는 위치를 이용하는 제어(position-based control)와 이미지 평면상에 주어지는 목표물의 특징점을 이용하는 제어(featurebased control)로 나눌 수 있다[1]. 이렇게 영상센서는 어떤 물체를 특징점을 추적하거나 현재 위치를 파악하고 물체와의 거리를 측정하는 경우 등 많은 곳에서 쓰이고 있다.
로봇 매니퓰레이터은 무엇이며 어디에 이용되고 있는가? 로봇 매니퓰레이터는 위치 제어 장치로 산업현장에서 물건의 이동, 수송, 용접 등을 위한 중요 도구로 이용되고 있다. 이를 위해 많은 종류의 센서들이 사용되고 있으며 현재 개발 중에 있다.
영상의 객체를 인식함에 있어 자연적인 방법의 단점은 무엇인가? 영상의 객체를 인식함에 있어 자연적인 방법은 넓은 환경 범위에서 다양하게 사용이 가능하지만 크게 두 가지 문제를 담고 있다. 첫 번째는 인식에 관한 문제이다. 작은 물체나 먼 곳의 물체를 식별하는 경우 오류발생 확률이 상당히 커지게 되고 복잡한 환경에서의 다양한 대응이 어렵다. 두 번째는 좌표 정보에서의 문제점이다. 어떤 표적 물체까지의 거리와 좌표를 측정하려면 적어도 두 대의 카메라를 사용해야만 한다[2].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. S. Hutchinson, G. D. Hager, and P. I. Corke, “A Tutorial on visual servo control,” IEEE Trans. On Robotics and Automation, vol. 12, no. 5, Oct. 1996. 

  2. H. J. Lee, M. G. Park, and M. C. Lee, “Visual Servoing of a Mobile Manipulator Based on Stereo Vision,” ICCAS, Gyeongju, October 2003. 

  3. 임현, 양지혁, 이영삼, 김진걸 “한 대의 카메라와 Fiducial 마커를 이용한 SLAM,” 제어.로봇.시스템학회 논문지, 제15권 제4호, pp. 353-364, 2009. 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. H. Kato and M. Billinghurst, “Marker tracking and hmd calibration for a video-based augmented reality conferencing system,” Proc. of the 2nd International Workshop on Augmented Reality (IWAR99), Sanfrancisco, USA, Oct. 1999. 

  5. K. Ohara, T. Sugawara, J. H. Lee, T. Tomizawa, H. M. Do, X. Liang, Y. S. Kim, B. K. Kim, Y. Sumi, T. Tanikawa, H. Onda, and K. Ohba, “Visual marker for robot manipulation and its RTMiddleware component,” Advanced Robotics 22 , pp. 633-655, 2008 

    상세보기 crossref

  6. W. Daniel and S. Diester, “ARToolKitPlus for pose tracking on mobile devices,” Proc. of 12th Computer Vision Winter Workshop (CVWW’ 07), 2007. 

  7. 지민석, 이영찬, 김진수, 이강웅, “비젼을 이용한 로봇 매니퓰레이터의 자세제어,” 전자공학회 논문지, 제43권 제1호, pp. 13-20, 2006. 

    원문보기 상세보기

  8. 신효필, 이종광, 강이석, “비전 센서를 이용한 유연한 로봇팔의 끝점 위치 측정,” 제어.자동화.시스템공학 논문지, 제6권 제8호, pp. 682-688, 2000. 

  9. 이영찬, 지민석, 백중환, 이강웅, “비젼 시스템을 이용한 로봇 매니퓰레이터의 강인 제어기 설계,” 전자공학회 논문지, 제41권 제1호, pp. 9-16, 2004. 

    원문보기 상세보기

  10. 왕한흥, 장영희, 김종수, 이종붕, 한성현, “로봇 매니퓰레이터의 자세 보정을 위한 카메라 모델링,” 한국 공작 기계학회, 2002 춘계 학술대회 논문집, pp. 179-183, 2002. 

  11. J. Kofman, X. Wu, T. J. Luu, and S. Verma, “Teleoperation of a robot manipulator using vision-based human-robot interface,” IEEE Transactions on industrial electronics, vol. 52, no. 5, October 2005. 

  12. M. Fiala, “Artag, a fiducial marker system using digital techniques,” Proc. of the Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05), 2005. 

  13. H. Tanaka, T. Tomizawa, Y. Sumi, J. H. Lee, H. M. Do, Y. S. Kim, B. K. Kim, T. Tanikawa, H. Onda, and K. Ohba, “Visual marker system for control of flexible manipulator supporting daily living,” ICROS-SICE International Joint Conference 2009, pp. 1666-1670, August 2009. 

  14. J. Heikkila and O. Silven, “A four-step camera calibration procedure with implicit image correction,” IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1106-1112, 1997. 

  15. J. Denavit and R. S. Hartenberg, “A kinematic notation for lower-pair mechanisms based on matrices,” ASME Journal of Applied Mechanics, pp. 215-221, June 1955. 

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