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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
홍성문 (조선대학교) 장완식 (조선대학교) 김재명 (조선대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.32 No.5
발행연도
2015.5
수록면
471 - 481 (11page)

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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(C1~C6). 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.
#EKF method (확장칼만필터링 방법) #Vision control scheme (비젼제어기법) #Obstacles (장애물) #Slender bar (얇은막대)

목차

1. 서론
2. 비젼시스템 모델
3. 로봇 비젼알고리즘의 수학적 모델링
4. 로봇 비젼 제어기법
5. 실험장치 및 실험방법
6. 실험 결과
7. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
김계경 / 2013 / 산업용 지능형 로봇의 물체 인식 방법 / 한국정밀공학회지 30(9):901~908 dbpia Tsai, R. Y. / 1989 / Synopsis of Recent Progress on Camera Calibration for 3D Machine Vision / MIT Press :146~159 google schola Beardsley, P. A. / 1997 / Sequential Updating of Projective and Affine Structure from Motion / International Journal of Computer Vision 23(3):235~259 google schola Berthold, K. P. H. / 1986 / Robot Vision / MIT Press :46~48 google schola Sandon, P. A. / 1994 / Control of Eye and Arm Movements Using Active, Attentional Vision / International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 8(6):1471~1491 google schola

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