視覚サーボにおけるCVの役割 : Partitionedアプローチ

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視覚サーボ、特に画像べースト法は、リファレンスを画像として与え、現在の状態からの偏差は画像上で計測され直接に動作コマンドへと変換される。カメラやロボット機構そしてその両者の位置関係についてのキャリブレーション誤差に対して頑健であり、また、3次元環境の復元を必要としない。さらに、例えば、各特徴点を常に画像視野内に留めるなどの、画像特徴点の運動軌跡の生成が容易であるなどの特長を持ち、研究上の興味も尽きない。ところが、次のような決定的な弱点もある。3次元空間におけるタスクにおいては、制御則の基本となる画像ヤコビアンが特異になる場合があり得る。その結果、システム全体の動作が破綻することになるが、それを予測することが出来ない。また、画像上での偏差をもとにそれを最小時間で最小化する制御を生成しているが、しかしそれは3次元空間では非常に複雑で、また不要な動作となり得る。最後に、理論的には、画像だけからは3次元空間における所望の運動制御は作り得ず、実際には、特徴点への奥行きについての何らかの知識を必要とする。これを、ロボットの運動中に常に正確に画像から導き出すことは一般には困難である。これらの弱点を克服するpartitioned法と呼ばれるいくつかの手法が提案されている。Partitioned法はロボットの運動パラメータのいくつかには画像ヤコビアンに基づく古典的なIBVS制御を行い、残りの自由度に対してはコンピュータビジョンに基づく技術を用いる。本稿では、上記の弱点を整理し、また、ここで紹介するpartitioned法のうちの2つの手法がカメラ運動の決定のために利用するepipolar幾何学について述べ、Partitionedシステムそのものについて統一的な枠組みの下に述べる。そして、partitioned法のパフォーマンスをシミュレーション実験によって評価し、視覚サーボにおけるコンピュータビジョンの役割を提示する。
2002-11-07

視覚サーボにおけるCVの役割 : Partitionedアプローチ

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