ロボット掘削システムの正確な位置決めのためのニューロモルフィック視覚ベース制御【JST・京大機械翻訳】

Ayyad Abdulla; Halwani Mohamad; Swart Dewald; Muthusamy Rajkumar; Almaskari Fahad; Zweiri Yahya

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214811723880 整理番号：22P0023863

ロボット掘削システムの正確な位置決めのためのニューロモルフィック視覚ベース制御【JST・京大機械翻訳】

Neuromorphic Vision Based Control for the Precise Positioning of Robotic Drilling Systems

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

製造業は,現在,産業ロボットの前例のない採用によるパラダイムシフトを wめ,マシンビジョンは,これらのロボットが非構造化環境で正確な操作を行うのを可能にする重要な認識技術である。しかし,照明条件および高速運動に対する従来の視覚センサの感度は,生産ラインの信頼性および作業速度に制限を与える。神経形態学的ビジョンは,その高い時間分解能,低い待ち時間,および広いダイナミックレンジを有する従来のビジョンの課題に対処する可能性を有する最近の技術である。本論文では,より高速で信頼性のある加工操作のための新しい神経形態学的ビジョンベースコントローラを提案し,サブミリメートル精度でドリル加工タスクを遂行できる完全なロボットシステムを提示した。提案システムは,神経形態学的カメラの非同期出力のために特別に開発した2つの知覚段階を用いて,3Dにおけるターゲット工作物を局所化する。第一段階は工作物の姿勢の初期推定のために多視点再構成を実行し,第二段階は円形穴検出を用いて工作物の局所領域に対してこの推定を精密化する。次に,ロボットはドリルエンドエフェクタを精密に位置決めし,複合位置ベースおよび画像ベース視覚サーボアプローチを用いて工作物上の目標穴をドリルする。提案した解は,制御されていない照明で非構造化環境で任意に置かれた工作物上のナットプレート穴をドリル加工するために実験的に検証される。実験結果は,0.1mm未満の平均位置誤差を有する著者らの解法の有効性を証明して,神経形態視覚の使用が従来のカメラの照明と速度制限を克服することを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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ロボットの設計・製造・構造要素 , ロボットの運動・制御

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