Direct Visual Servoing Based on Discrete Orthogonal Moments

要約

この論文では、離散直交モーメント (DOM) に基づいてダイレクト ビジュアル サーボ (DVS) を実現するための新しいアプローチを提案します。
DVS は、従来の特徴ベースのビジュアル サーボ パイプラインにおける幾何学的プリミティブの抽出、マッチング、および追跡ステップをバイパスできる方法で実行されます。
DVS は高精度の位置決めを可能にしますが、最小化すべきコスト関数の極度の非線形性と視覚特徴間に冗長データが存在するため、収束領域が限られ、ロバスト性が低いという問題があります。
これらの問題に取り組むために、DOM を視覚的な機能として考慮する、汎用的で拡張されたフレームワークを提案します。
チェビシェフ、クラウチョーク、およびハーンのモーメントを例として使用することにより、視覚特徴のパラメータと順序を適応的に調整するための戦略を提示するだけでなく、関連する相互作用行列の分析的定式化も示します。
シミュレーションは、当社のアプローチの堅牢性と正確性、そして最先端技術に対するその利点を実証します。
私たちのアプローチの有効性を検証するために、現実世界での実験も行われました。

要約(オリジナル)

This paper proposes a new approach to achieve direct visual servoing (DVS) based on discrete orthogonal moments (DOMs). DVS is performed in such a way that the extraction of geometric primitives, matching, and tracking steps in the conventional feature-based visual servoing pipeline can be bypassed. Although DVS enables highly precise positioning, it suffers from a limited convergence domain and poor robustness due to the extreme nonlinearity of the cost function to be minimized and the presence of redundant data between visual features. To tackle these issues, we propose a generic and augmented framework that considers DOMs as visual features. By using the Tchebichef, Krawtchouk, and Hahn moments as examples, we not only present the strategies for adaptively tuning the parameters and order of the visual features but also exhibit an analytical formulation of the associated interaction matrix. Simulations demonstrate the robustness and accuracy of our approach, as well as its advantages over the state-of-the-art. Real-world experiments have also been performed to validate the effectiveness of our approach.

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