文献

J-GLOBAL ID：201702233415848274   整理番号：17A1397622

構造化光を用いた移動マニプレータの自己キャリブレーション【Powered by NICT】

Self-calibration of a mobile manipulator using structured light

著者 (2件)： Wieghardt Christian S. (Real Time Systems Group, Institute for Systems Engineering, Leibniz Universitaet Hannover, Appelstras&e 9a, 30167 Hannover, Germany) ,  Wagner Bernardo (Real Time Systems Group, Institute for Systems Engineering, Leibniz Universitaet Hannover, Appelstras&e 9a, 30167 Hannover, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAR  ページ： 197-203  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製造における上昇自動化要求はロボット自己キャリブレーションのための増加する需要の原因となった。環境は動的で,少なくとも移動ロボットの観点からから自己キャリブレーションは移動ロボットのための挑戦的な仕事になる。ヘッドマウント投影機(図1参照)の助けを借りてエンドエフェクタを追跡することによって,新しい自己校正法を提案した。擬似ランダム符号化光は環境の中に射影され,単一画像は復号化された。パターンはチェッカー盤のコーナプリミティブ,カメラ対,ロボットベース上に搭載されたにより検出されるから構成されている。三角測量はプリミティブの位置が得られた。プロジェクタは逆カメラモデルとして記述することができるので,その姿勢を参照として原始点を用いて決定した。外因性手プロジェクタとカメラロボット変換は一般的に知られている式AX=ZBにより与えられる。更なる最適化と継手パラメータの導入はマニピュレータのキャリブレーションを可能にした。自己キャリブレーションをチェッカーボードのような較正物体の種類が必要ではないことを意味している。復号化は,単一画像に適用したので,環境は変化が許可されていると,ロボットは校正に自由に移動することができる。この方法の実験結果は,提案したプロジェクタ追跡のサブミリ波精度だけでなく,その典型的な作業空間におけるロボットの精度の改善を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 投影機 ,  復号化 ,  自動化 ,  最適化 ,  符号化 ,  カメラ ,  ロボット ,  *マニピュレータ ,  三角測量 ,  移動ロボット ,  作業空間 ,  画像
準シソーラス用語： カメラモデル ,  *自己キャリブレーション ,  *構造化光 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 構造化光 ,  マニプレータ ,  自己キャリブレーション