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J-GLOBAL ID：202202279649646778   整理番号：22A0954472

YOLOv3オブジェクト検出アルゴリズムによる画像ベース視覚サーボに基づくボルスタースプリングのロボット把持法【JST・京大機械翻訳】

Robotic grasping method of bolster spring based on image-based visual servoing with YOLOv3 object detection algorithm

著者 (4件)： Li Dafa (Engineering Research Center of Advanced Driving Energy-Saving Technology, Ministry of Education, Chengdu, People’s Republic of China; School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, People’s Republic of China) ,  Liu Huanlong (Engineering Research Center of Advanced Driving Energy-Saving Technology, Ministry of Education, Chengdu, People’s Republic of China; School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, People’s Republic of China) ,  Wei Tao (Engineering Research Center of Advanced Driving Energy-Saving Technology, Ministry of Education, Chengdu, People’s Republic of China; School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, People’s Republic of China) ,  Zhou Jianyi (Engineering Research Center of Advanced Driving Energy-Saving Technology, Ministry of Education, Chengdu, People’s Republic of China; School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, People’s Republic of China)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part C. Journal of Mechanical Engineering Science  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part C. Journal of Mechanical Engineering Science)
巻： 236  号： 3  ページ： 1780-1795  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0720A  ISSN： 0954-4062  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,複雑な幾何学的特徴およびクラッタバックグラウンドを有するボロスタースプリングの自動位置決めおよび把持の問題に対処するために,YOLOv3オブジェクト検出結合ボックスのコーナー点特徴に基づく新規画像ベース視覚サーボ(IBVS)制御法を提案し,そして,ボロスタースプリングのロボット把持システムに適用した。YOLOv3オブジェクト検出モデルを用いて,ボロスタースプリングを検出し,位置付けし,次に,ボロスタースプリングバウンディングボックスのコーナーポイント特徴に基づいて,IBVSコントローラを設計し,ロボットのエンドエフェクタを所望の姿勢に駆動した。この方法は,カメラとロボットモデルの較正パラメータ誤差に対して非常にロバストである,ボロスタースプリングの把握を達成するために,アプローチ-グラフ-グラップ制御戦略を採用した。Matlabにおけるロボットとマシンビジョンツールボックスの助けを借りて,特徴点に基づくIBVSシミュレーション解析を行った。結果は,画像平面が物体平面に平行である初期姿勢の下で画像特徴として,オブジェクト検出境界ボックスのコーナーポイントを使用することが妥当であることを示した。位置決めと把持実験を,ボスタースプリングのロボット把持プラットフォームで行った。結果は,この方式が,複雑な幾何学的特徴およびクラッタバックグラウンドを有するボロスタースプリングの自動位置決めおよび把持のために有効であり,それは照明の変化に強いロバスト性を有することを示した。Copyright IMechE 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  カメラ ,  シミュレーション ,  *ロボット ,  位置決め ,  つかみ装置 ,  画像特性 ,  制御方式 ,  クラッタ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ツールキット ,  *物体検出 ,  MATLAB ,  マシンビジョン ,  *検出アルゴリズム ,  制御戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 視覚サーボ ,  YOLOv3オブジェクト検出 ,  境界ボックスコーナ点 ,  ボルスターばね把握 ,  ロバスト性

分類 (2件)： 運動機構  (QB01080K) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： オブジェクト ,  検出アルゴリズム ,  視覚サーボ ,  ロボット ,  把持