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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1992.10
- 수록면
- 874 - 879 (6page)
이용수
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It is shown that there exists a nonlinear mappping which transforms features and their changes to the desired camera motion without measurement of the relative distance between the camera and the part, and the nonlinear mapping can eliminate several difficulties encountered when using the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback controls. And insted of analytically deriving the closed form of such a nonlinear mapping, a fuzzy membership function (FMF) based neural network is then proposed to approximate the nonlinear mapping, where the sutructure of proposed networks is similar to that of radial basis function neural network which is known to be very useful in function approximations. The proposed FMF network is trained to be capable of tracking moving parts in the whole work space along the line of sight. For the effective implementation of proposed FMF networks, an image feature selection processing is investigated, and required fuzzy membership functions are designed. Finally, several numerical examples are illustrated to show the validities of our proposed visual servoing method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 미분 영상 공간에서 미분 Cartesian 공간으로의 비선형 변환
3. FMF network을 이용한 시각 구동의 설계
4. 모의실험 결과
5. 결론
Reference
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