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자료유형
학술대회자료
저자정보
홍성문 (조선대학교) 장완식 (조선대학교) 손재경 (조선대학교) 김재명 (조선대학교) 박득준 (엑스엠)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2013년도 학술대회
발행연도
2013.12
수록면
2,987 - 2,992 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (12)

2015

얇은 막대 추적을 위한 뉴턴 랩슨 방법을 이용한 2개 로봇 비젼제어기법 개발
홍성문 ,  장완식 ,  김재명 외 1명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2015.04 학술대회자료
얇은 막대 배치를 위한 N-R방법과 EKF방법을 이용한 로봇 비젼 제어기법 평가
홍성문 ,  장완식 ,  김재명 외 3명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2015.04 학술대회자료
이동 타겟 추적 및 얇은 막대 배치를 위한 N-R과 EKF방법을 이용한 로봇비젼제어기법 개발
홍성문 기계공학과 2015.01 학위논문

2014

불확실한 환경에서 얇은 막대 배치작업을 위해 제시된 2개 로봇 비젼제어기법 평가
홍성문 ,  장완식 ,  김재명 대한기계학회 춘추학술대회 2014.11 학술대회자료
점 이동 타겟 추적을 위한 N-R방법에 근거한 2개 로봇 비젼제어 알고리즘
홍성문 ,  장완식 ,  남민국 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2014.11 학술대회자료
이동 타겟 추적을 위한 N-R과 EKF방법의 로봇비젼제어기법에 관한 연구
홍성문 ,  장완식 ,  김재명 한국생산제조학회지 2014.10 학술저널
타겟 추적을 위해 2개의 로봇 비젼제어기법 개발
홍성문 ,  장완식 ,  김재명 외 2명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2014.04 학술대회자료
점 배치 작업을 위한 2개의 로봇 비젼제어기법 개발
홍성문 ,  장완식 ,  손재경 외 2명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2014.04 학술대회자료

2013

N-R과 EKF방법의 로봇비젼제어기법을 활용한 강체배치작업
홍성문 ,  장완식 ,  손재경 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2013.12 학술대회자료
이동물체 추적을 위한 N-R과 EKF방법의 로봇비젼제어기법
홍성문 ,  장완식 ,  김재명 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2013.12 학술대회자료
고정타겟에 대한 강체 배치 작업시 EKF 알고리즘을 이용한 로봇비젼 제어기법
홍성문 ,  장완식 ,  손재경 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2013.05 학술대회자료
장애물 출현시 강체 배치작업을 위한 EKF 알고리즘의 로봇비젼 제어기법
홍성문 ,  장완식 ,  손재경 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2013.05 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper is to develop the robot vision control schemes based on Newton-Raphson(N-R) and Extended Kalman filtering(EKF) methods for the rigid body placement task. The N-R vision control scheme consists of vision system model, camera parameters estimation model and robot’s joint angle estimation model. The EKF vision control scheme consists of vision system model, process model and measurement model. In the EKF, the process and the measurement models include the camera parameters estimation model and the robot’s joint angle estimation model, respectively. The vision system model includes six camera internal and external parameters. The N-R scheme is based on iterative technique. Thus, this method requires a lot of processing thime due to large amount of vision data. The EKF scheme is based on recursive technique, but it requires very accurate selection of initial values. Finally, the results of two vision control schemes are compared by performing the rigid body placement task experimentally.
#Extended Kalman Filtering(확장칼만필터) #Newton-Raphson(뉴턴랩슨) #Parameter estimation(매개변수추정) #Rigid body placement(강체 배치) #Robot's joint angle(로봇 관절각)

목차

Abstract
1. 서론
2. 로봇 비젼 제어 알고리즘
3. 실험장치 및 절차
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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