Tracking and Following a Suspended Moving Object using Camera-Based Vision System

要約

ロボットが周囲を見て反応できるようになると、まったく新しい可能性の世界が広がります。
これらの可能性を実現するために、ロボット業界では、特にロボット システムが動的な環境や移動するターゲットと対話する必要がある場合に、カメラベースのビジョン システムの採用が増えています。
しかし、この種のビジョンシステムには、データ伝送速度が遅い、通信中のパケット損失、測定にノイズが多いという大きな欠点があることが知られています。
これらの問題は、制御パフォーマンスやロボットと環境の相互作用の品質を乱す可能性があります。
視覚情報の品質を向上させるために、この論文では、ターゲットオブジェクトの動きのダイナミクスをモデル化し、このモデルを使用して視覚システムの断続的な観測に基づいた拡張カルマンフィルターを実装することを提案します。
提案されたアプローチの有効性は、ロボット アーム、目と手を合わせる構成のカメラ デバイス、および追跡対象として振動する吊り下げブロックを使用した実験を通じてテストされました。

要約(オリジナル)

When robots are able to see and respond to their surroundings, a whole new world of possibilities opens up. To bring these possibilities to life, the robotics industry is increasingly adopting camera-based vision systems, especially when a robotic system needs to interact with a dynamic environment or moving target. However, this kind of vision system is known to have low data transmission rates, packet loss during communication and noisy measurements as major disadvantages. These problems can perturb the control performance and the quality of the robot-environment interaction. To improve the quality of visual information, in this paper, we propose to model the dynamics of the motion of a target object and use this model to implement an Extended Kalman Filter based on Intermittent Observations of the vision system. The effectiveness of the proposed approach was tested through experiments with a robotic arm, a camera device in an eye-to-hand configuration, and an oscillating suspended block as a target to follow.

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