이동타겟 추적을 위한 실시간 로봇비젼 제어기법의 개발 및 평가에 관한 연구

Abstract

The most important factor in the most studies of robot vision control that is currently being performed is to calibrate the camera parameters correctly. These camera parameters explain the relative distance between the robot and the camera, and the orientation and focal length of the camera. If the calibration is not correct, the robot can not perform the normal position control. In particular, if the relative position of the robot and the camera, and the orientation and focal length of the camera are changed during the robot movement, it is troublesome to recalibrate the camera parameters. In order to solve the above problems, we use the vision system model of which effectiveness is verified by previous studies. Even if the conditions of the robot and the camera mentioned above are changed, this vision system model efficiently converts the robot position information in the three-dimensional space into the image information in the two-dimensional camera plane without recalibration. This study proposes the two data processing methods to process a large number of vision data obtained from the camera while the robot is moving toward the moving target ,based on the proven vision system model. One method is the batch method that uses all the vision data acquired from the camera during the robot movement, and the other is the data moving method that uses only limited vision data acquired from recent robot movement points near the target. Thus, the two robot vision control schemes are developed in order to track the moving target. Based on the numerical N-R method, one is to use the data processing of the batch method, and the other is to use the data processing of the data moving method. Also, each robot vision control scheme is divided into two cases, one is using the weighting matrix that applies weight to recent data, and the other is not using weighting matrix that applies to equal weight to all data. The experiments are performed for the track of moving targets, which are known only to the vision data value but not known in spatial position, based on the four robot vision control schemes. Then, we evaluate the effectiveness of the each control scheme by analyzing the accuracy and the processing time of the four control schemes through the experiment results.|현재 수행되고 있는 카메라를 이용한 비젼시스템을 로봇에 적용할 때 대부분의 연구들이 가장 중요하게 고려해야 하는 요소는 로봇과 사용된 카메라까지의 상대적인 거리와 카메라의 방위 및 카메라의 초점거리 등에 대한 정확한 보정이 필요하며, 보정이 정확하지 않으면 로봇은 정상적인 위치제어를 할 수 없게 된다. 특히, 로봇과 카메라의 상대적인 위치와 카메라의 방위 및 초점거리가 변하게 되면 이에 대한 카메라 매개변수를 다시 보정해야 하는 번거로움이 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 카메라에 의해 획득된 2차원 이미지 데이터의 물체정보를 3차원 공간상의 로봇 위치정보로 효율적으로 변환시키고, 특히, 카메라와 로봇의 위치 및 자세가 변하여도 카메라의 매개변수를 능동적으로 조절할 수 있는 비젼시스템 모델을 사용하였으며, 비젼시스템 모델의 효율성은 고정된 강체타겟 추정에 대한 선행연구[41,42]를 통해 입증되었다. 본 연구는 선행연구를 통해 효율성이 입증된 비젼시스템 모델을 이동타겟 추적에 사용하여 로봇이 이동타겟을 향해 이동하는 동안 사용된 카메라로부터 획득된 수많은 비젼데이터를 처리하는 방법을 제안하였다. 로봇의 각 이동지점에서 획득한 모든 비젼데이터를 사용하는 일괄처리 방법과 타겟 근처의 최근의 로봇 이동지점들에서 획득된 한정된 비젼데이터만을 사용하는 데이터이동 방법 등 2가지의 경우로 구분하였다. 이리하여, 로봇이 이동타겟을 추적하기 위해 데이터 처리방법에 따른 방법에 기반을 둔 일괄처리 방법을 이용한 로봇비젼 제어기법과 데이터이동 방법 을 이용한 로봇비젼 제어기법을 개발하였다. 특히, 2개의 제어기법 각각에서 사용 하는 데이터 중 최근 데이터에 비중을 두는 가중치행렬을 적용한 경우와 모든 데이터에 동등한 비중을 두는 가중치행렬을 적용하지 않은 경우로 세분하여 전체적으로 4개의 로봇비젼 제어기법을 제시하였다. 최종적으로 제시된 4개의 로봇비젼 제어기법들을 사용하여 공간상의 위치는 알려지지 않고 오직 비젼데이터 값만 알려진 이동타겟에 대한 위치를 추정하는 실험을 수행하고, 실험을 통해 얻어진 결과를 통해 제시된 4개의 제어기법들의 정확도와 처리시간을 비교 분석하여 각 제어기법의 효율성을 평가하고자 한다.