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J-GLOBAL ID：201802224766719418   整理番号：18A1769491

3D空間における軌道追跡タスクのためのロボットマニピュレータの適応視覚サーボ制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Visual Servoing Control of robot Manipulator for Trajectory Tracking tasks in 3D Space

著者 (3件)： Behzadi-Khormouji Hamed (Computer Engineering, Dept. Faculty of Eng., Yazd University, Yazd, Iran) ,  Derhami Vali (Computer Engineering, Dept. Faculty of Eng., Yazd University, Yazd, Iran) ,  Rezaeian Mehdi (Computer Engineering, Dept. Faculty of Eng., Yazd University, Yazd, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRoM  ページ： 376-382  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： 本論文は,ロボットマニピュレータにおける軌道追跡のための適応視覚サーボ制御装置を提示した。提案した制御装置はロボットマニピュレータ(Arm-6Ax18)の逆運動学モデルと位置ベース視覚サーボ制御に基づいている。本研究では,アイツーハンド構成として固定されたKinectカメラを用いて,色と深さ画像の軌跡を抽出した。この情報を用いて,Kinect座標空間における点の幾何学的座標を計算した。その後,これらの座標を得られた変換行列を用いてロボットの座標空間に変換した。この行列のパラメータを線形最小二乗推定器(LSE)法を用いて計算した。次に,マニピュレータの逆運動学モデルを,各ロボット関節の角度を決定するために,これらの座標に適用した。輝度強度と他の不確実性のために,Kinectカメラは深さの計算に誤差がある。この問題に対処するために,加重再帰最小二乗推定器(WRLSE)と呼ばれる適応学習アルゴリズムを適用した。このアルゴリズムは,エンドエフェクタの軌道と参照軌道の間の距離を減少させるために,変換行列のパラメータを適応的に調整する。参照軌道を追跡するために,Cannyエッジ検出器を用いて,画像中の軌道を検出した。その後,検出された軌跡は,エンドエフェクタによって達成されるべき目標点の集合に離散化される。提案した適応制御装置を実際のロボットマニピュレータに適用した。実験結果は,適応学習アルゴリズムを用いることによって,エンドエフェクタが高精度で軌道を追跡できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  制御装置 ,  不確実性 ,  *ロボット ,  *マニピュレータ ,  軌跡 ,  輝度 ,  画像 ,  最小二乗推定 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *視覚サーボ制御 ,  逆運動学 ,  *ロボットマニピュレータ ,  *軌道追跡 ,  Kinect , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 3D空間 ,  軌道追跡 ,  タスク ,  ロボット ,  マニピュレータ ,  適応 ,  視覚サーボ制御