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1 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 pp July 08 / 669 J. Korean Soc. Precs. Eng., Vol. 35, No. 7, pp ISSN (Prnt) / (Onlne) 이동타겟추적을위한데이터이동법을이용한로봇비젼제어기법개발 Developent of Robot s Vson Control Schee Usng the Data Movng Method for the Trackng of Movng Target 김재명, 손재경, 장완식,# Jae Myung K, Jae Kyung Son, and Wan Shk Jang,# 조선대학교대학원기계공학과 (Departent of Mechancal Engneerng, Graduate School, Chosun Unversty) 조선대학교기계공학과 (Departent of Mechancal Engneerng, Chosun Unversty) # Correspondng Author / E-al: wsang@chosun.ac.kr, Tel: ORCID: KEYWORDS: Robot s vson control schee ( 로봇비젼제어기법 ), Newton raphson ( 뉴턴랩슨법 ), Batch ethod ( 일괄처리법 ), Data ovng ethod ( 데이터이동법 ), Trackng of ovng target ( 이동타겟추적 ) Ths paper proposes a revew of the robot s vson control schee usng the data ovng ethod, to prove the accuracy and processng speed for the trackng of a ovng target. The vson syste odel, whch can actvely adust the caera paraeters for the caera and robot poston changes s used for ths study. The ethod of processng the vson data obtaned durng robot oveent toward the target can be classfed nto a batch ethod usng all the acqured data, and a data ovng ethod usng only lted data. In an effort to reduce the nuber of vson data obtaned whle the robot oves toward the target, the proposed control schee estates the optal nuber of robot ovng ponts near the target, to exclude the old data and use only the lted data obtaned near the target recently. In ths study, lted data are utlzed. In order to show the effectveness of the proposed control schee, we set the control ethod based on the batch processng ethod, and then copared these two results wth the accuracy and the processng te by perforng the experents of the slender-bar ovng target trackng ethod. Manuscrpt receved: July 4, 07 / Revsed: January 7, 08 / Accepted: March 6, 08. 서론최근들어산업용로봇활용범위가지능화와자동화로확대되면서정밀한측정시스템에대한요구가강조되고있으며, 휴머노이드로봇과의료로봇분야에서는머신비젼을넘어서로봇비젼으로진화하고있다. 현재로봇비젼인식기술은사람의얼굴을인지하는수준의실용화에는도달했지만, 복잡한형상의물체를구분하기위해서는많은변수들을사용해서접근해야하기때문에로봇에게는매우복잡하고어려운일이된다. 특히, 최근의산업현장에인공지능로봇이적용되기위해서는로봇스스로주변환경을인식하고이동할수있어야할뿐만 아니라, 불규칙적인주변환경의변화를인식하고유연하게대처할수있어야하는데, 이를위해서는시각기능을담당하는이미지처리기술과시각이미지의분석알고리즘에대한연구가절실히요구된다. 로봇에비젼센서를이용하여로봇의자율적인주행경로결정기술, 차원시각정보의 3차원공간재현, 물체추적기술등에대한많은연구가수행되고있다., 또한, 많은양의데이터처리를위해 970년대후반부터이루어진대규모기억소자의꾸준한개발로인해메모리문제를해결하였으며, 이치화기법이나큐 (Cue) 를사용해데이터의양을최소로하여작업의조건과특성을명확히함으로써획득되는데이터의양을최소로줄이는등의물리적인작업환경을통해데이터처리시간을줄이는방법들이 Copyrght The Korean Socety for Precson Engneerng Ths s an Open-Access artcle dstrbuted under the ters of the Creatve Coons Attrbuton Non-Coercal Lcense ( 3.0) whch perts unrestrcted non-coercal use, dstrbuton, and reproducton n any edu, provded the orgnal work s properly cted.

2 670 / July 08 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 연구되었다. 3,4 Kobayash 5 는목표물체의 3차원위치를스테레오비전시스템의삼각측량기술로추정하고카메라좌표계에서이동속도를계산하여추적지연없이움직이는물체를시각적으로추적하는방법을제안하였으며, 최근들어 Asl 6 은비행로봇의동적설계문제를해결하여비행로봇이이동타겟을추적할수있도록비젼기반의 IBVS 방식을이용한제어장치를제안하였다. 또한, Assa 7 는단일카메라에기초하여물체의모습을추정하는방법에다중카메라센서융합기법을보완하여비젼을기반으로한단계높은정확도와정밀도를제공하며실시간으로물체의모습을추정하는센서융합기법을제안하였다. 위에서언급된대부분연구들은비젼시스템을로봇에적용할때에가장중요한요소인, 카메라의위치, 방향및초점거리에대한보정이정확하지않으면로봇은정상적인위치보정을하지못하고오동작할우려가있다. 특히, 카메라와로봇사이의상대적인위치와카메라방위및초점거리가변하면카메라에대한보정계수를다시계산해야하는번거로움이있다. 이러한문제점을해결하기위해고정된타겟의물체배치작업에관한선행연구 8,9 를통해증명된카메라및로봇위치변화에대해카메라매개변수를능동적으로조절할수있는비젼시스템모델을공간상위치값이알려지지않은상태에서연속적으로이동하는이동타겟추적작업에적용하였다. 로봇이타겟을향해이동하는동안얻어진비젼데이터를처리하는방법에는획득된데이터를모두사용하는일괄처리법 (Batch Method) 과일정한데이터만을사용하는데이터이동법 (Data Movng Method) 으로구분할수있다. 이리하여본연구는로봇이이동타겟추적시정확도및처리속도향상을위해데이터이동법을이용한로봇비젼제어기법을제안하였다. 제안된제어기법은로봇이타겟을향해이동하는동안얻어진비젼데이터개수를줄이기위해오래된데이터를배제하고최근타겟근처에서획득된일정한데이터만을사용하기위해, 타겟근처의최적의로봇이동지점수를추정하여한정된데이터개수만을사용하였다. 그리고제안된제어기법의효율성을보이기위해일괄처리법을사용한제어기법을기준으로설정하여얇은막대이동타겟추적실험을통해정확도및처리속도결과를비교하여평가하였다.. 시스템모델. 로봇기구학모델 Fg. 은본연구에서이동타겟추적실험에사용한삼성 4축스카라타입로봇의링크인자와관절좌표계의설정을보여주며, Table 은 3개의회전관절과 개의미끄럼관절을갖는로봇의 4 개관절에대한 Denavt-Hartenberg 규약 0 에따른링크인자를보여준다. Fg. Lnk paraeters and lnk frae assgnents of 4 axs robot Fg. Robot s oveent Table Lnk paraeter of 4 axs robot Axs α - α - d θ θ θ d θ 4 Fg. 는로봇이 개큐를갖는물체를가지고설정된 n개이동 지점을따라운동할때 번째이동지점에서 번째큐에대한운동 상태를보여준다. Fg. 에근거하여 Table 의링크인자를사용 하여계산된로봇기구학모델의성분별위치는식 () 에서보여 준다. 8,9 F x F y = cos( θ + θ + θ ) P sn( θ + θ + θ ) P 4 여기서, 는로봇의운동궤적에서의이동지점, θ, θ, d 3, θ 4 는 번째이동지점에서로봇관절값, 는큐 (Cue) 의번호를나타낸다. 또한, P x, P y, P z 는마지막관절좌표계 {4} 원점에대해부착된물체에있는 번째큐의위치를나타낸다.. 비젼시스템모델본논문에서제시한비젼시스템모델은 6개의불확실한매개 x + 50 cos( θ + θ ) cos θ = sn( θ + θ + θ ) P + cos( θ + θ + θ ) P 4 x + 50 sn( θ + θ ) sn θ F z = P z d y y ()

3 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 July 08 / 67 변수를사용하여 3차원공간상에움직이는로봇의끝점에부착된물체의위치벡터를 차원카메라좌표계로변환시키는모델이다. 비젼시스템모델은카메라모델과.절의로봇기구학모델이이용된다. () 카메라모델 Fg. 3과같이임의의기준계에대한카메라의회전은오일러매개변수 (Euler Paraeter) 를사용하여, 카메라가원하는영상을얻기위하여카메라가회전하는축방향으로단위벡터 lˆ (l x, l y, l z ) 를설정하고회전축에대한회전각을 Ø라하면이때, 오일러매개변수는식 () 와같이주어진다. Fg. 3 Caera rotaton and Euler paraeters c = cos --, c = l x sn --, c 3 = l y sn --, c 4 = l z sn -- () 3. 매개변수추정을위한수학적모델링 여기서, = 인오일러매개변수에대한제한조건이주어진다. 식 () 의제한조건을만족하는카메라회전모델은오일러매개변수들의항으로나타내어진방향코사인행렬 (Drecton Cosne Matrx) 을사용함으로써식 (3) 과같이주어진다. 여기서, c c, X, Y c 3 = c 4 K ( C )K ( C )K 3 ( C ) K ( C )K ( C )K 3 ( C ) () 비젼시스템모델카메라평면에대한로봇위치의불확실성을보완하기위해시각매개변수 C 5 와 C 6 을식 (3) 의카메라회전모델에첨가하면아래와같이비젼시스템모델이주어진다. 8,9 여기서, 과은각각 3차공간상의 번째이동지점에서 번째큐에대한위치벡터를 차원카메라좌표계로변환했을때 x, y성분을나타낸다. 6개시각매개변수중 C -C 4 는카메라의방향및초점거리의변화성을나타내고, C 5, C 6 은카메라에대한로봇위치의불확실성을나타낸다., F x, F y, F z K = C + C C 3 C 4, K = ( C C 3 + C C 4 ) K 3 = ( C C 4 C C 3 ), K 3 = ( C C 3 C C 4 ) K = C C + C 3 C 4, K 3 = ( C 3 C 4 + C C ), X, Y, X, ( C + C C 3 C 4 )F x = +, + ( C C 4 C C 3 )F z +C 5 = ( C C 3 + C C 4 )F x +, + ( C 3 C 4 + C C )F z +C 6, Y ( C C 3 + C C 4 )F y, ( C C + C 3 C 4 )F y (3) (4) 본연구에서필요로하는수학적모델링은카메라매개변수추정모델과로봇관절값추정모델로구분하여 Newton-Raphson 방법을사용하여개발하였다. 3. 카메라매개변수추정모델 로봇이임의로설정된운동궤적을따라이동할때이동하는각지점에서비젼데이터와로봇관절값이얻어지면, 3차원로봇위치값을 차원카메라좌표계로변환하는데사용되는비젼시스템모델의 6개카메라매개변수를추정하기위해사용되는모델식은선행연구 8,9 를통해식 (5) 와같이주어진다. = + = C kl, + ( A T WA) A T WR C kl, + C kl, ΔC 여기서, l은계산과정에서의반복횟수이며, W는가중치행렬로서본연구에서는사용된모든비젼데이터에동등한비중을주기위해단위행렬을사용하였다. 또한, A는 ( ) 6의크기를가지는자코비안행렬로식 (6) 와같이주어지며, R은 ( ) 의크기를갖는유수벡터로식 (7) 와같이주어진다.,, Y A = Y Y,, Y Y, 3, Y 3 3 Y X Y R = X Y 3,,, 4, Y 4 4 Y X Y c X Y, c, c c 4, 5, Y 5 5 Y 5, 6, Y 6 6 Y 6 (5) (6) (7)

4 67 / July 08 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호, X c, Y c 여기서, 과는로봇의 번째이동지점에서 번째큐에대 한카메라로부터획득된실제비젼데이터를나타낸다. 특히, 카메라매개변수추정모델은사용된각카메라에대해독립적으로적용된다. 3. 로봇관절값추정모델 3.절의매개변수추정방법에의하여계산된각카메라에대한 6개매개변수 C k 를이용하여타겟에대한 4개로봇관절값 θ n 을추정하기위한로봇관절값추정모델식은식 (8) 과같이주어진다. 8,9 = + = θ nl, + ( J *T WJ * ) J *T WR * θ nl, + θ nl, Δθ 여기서, l은계산과정중반복횟수, W는가중치행렬로서사용된 3대의카메라에대해동등한비중을주기위해단위행렬을사용하였다. 또한, J* 는 ( q ) 4의크기를가지는자코비안행렬로식 (9) 와같이주어지며, R* 은 ( q ) 의크기를가지는유수벡터로식 (0) 과같이나타낸다. J *, , , , θ θ θ 3 θ 4, Y Y, Y, Y, θ θ θ 3 θ 4 = q, q, q, q, θ θ θ 3 θ 4 q, Y Y q, Y q, Y q, θ θ θ 3 θ 4 R *, X, Y q, X q, Y, X c (8) (9) (0) 여기서, q는카메라의개수, 와는타겟의 번째큐에대해 q번째카메라에서측정된비젼데이터의좌표값을나타내며, q, q, X 와 Y 는 번째큐에대해 q번째카메라에서추정된카메라매개변수 C -C 6 을사용한비젼시스템모델의좌표값을나타낸다. 4. 이동타겟추적을위한제어기법 = q, X c Newton-Raphson 방법을통해 3장에서보여준매개변수수학적모델링을이용하여이동타겟추적을위해일괄처리법과데이터이동법을사용한로봇비젼제어기법을제안하였다., Y c q, X c q, Y c q, Y c Fg. 4 Data processng ethod of the batch schee 4. 일괄처리제어기법 4.. 비젼데이터획득및처리일괄처리법은임의의운동궤적을갖는로봇초기화단계를설정하여로봇이이동하는동안획득한모든비젼데이터를사용하여이동타겟추적을위한초기의카메라매개변수와로봇관절값을계산한다 Fg. 4에서보여준것같이 개이동지점을갖는로봇초기화단계에서 번째이동지점을타겟으로설정하고 (-) 개로봇이동지점의비젼데이터를사용하여이동타겟추적단계에서필요한초기카메라매개변수와로봇관절값을추정한다. 이동타겟추적단계에서첫번째이동타겟을추정할때는로봇초기화단계에서타겟으로사용된 번째가추가되어 개이동지점의비젼데이터를사용하여카메라매개변수를추정한후, 추정된카메라매개변수를이용하여타겟에대한로봇관절값을추정하여타겟의위치값을계산한다. 이와같이 k* 번째이동타겟추정시 (k*-) 번째이동타겟이추가되어 (+k*-) 개이동지점의비젼데이터를사용하여각카메라매개변수를추정하고, 추정된카메라매개변수를이용하여로봇관절값을추정하여타겟의위치값을계산한다. 4.. 제어기법 Fg. 5는일괄처리제어기법에대한전체적인흐름을보여주며, 각단계별설명은다음과같다. () Step ; 로봇초기화단계에서초기타겟지점 () 으로이동하는동안 3 대의카메라를사용하여로봇의각이동지점에서 개의큐에대한비젼데이터를획득한다. () Step ; 각카메라에서획득한 개의큐에대한 (-) 로봇이동지점까지비젼데이터를사용하여카메라매개변수추정방법에적용하여각카메라에대한매개변수를추정한다. (3) Step 3; <Step > 에서추정된각카메라매개변수와각카메라에서획득한초기타겟 () 에대한비젼데이터를관절값추정방법에적용하여로봇관절값을추정한다. <Step > 와 <Step 3> 에서추정된카메라매개변수와로봇관절값은이동타겟추정시초기값으로사용한다. (4) Step 4; 이동타겟추적단계에서이동타겟의지점 (k*) 을나타내기위해정의하였으며, 이동타겟의지점을 부터 n까지 씩증가시킨다.

5 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 July 08 / 673 (5) Step 5; k* 번째이동타겟추정시사용되는비젼데이터의전체이동지점개수 (TP) 를정의하였으며, 로봇초기화단계의 개이동지점수와 k* 번째까지이동타겟에대한지점을합한전체값을나타낸다. (6) Step 6; 각카메라에서획득한 개의큐에대한 (TP-) 개지점까지의비젼데이터를카메라매개변수추정방법에적용하여각카메라에대한매개변수를추정한다. (7) Step 7; 각카메라에서획득한 k* 번째이동타겟번호 (TN) 를나타낸다. (8) Step 8; <step 6> 에서각카메라에대해추정된카메라매개변수와 <Step 7> 의각카메라에서정의된 k* 번째이동타겟에대해획득된비젼데이터를관절값추정방법에적용하여로봇관절값을추정한다. 이동타겟번호 (TN) 가마지막값 (n) 이아니면 <Step 4> 로되돌아가서다음이동타겟지점에대한계산을반복한다. (9) Step 9; 각이동타겟지점에서추정된관절값을로봇기구학식 () 에대입하여계산된 개큐의위치값을실제위치값과비교하여오차값을계산한다. 4. 데이터이동제어기법 4.. 비젼데이터획득및처리로봇이이동하는동안획득된비젼데이터를처리시데이터양을최소화하기위해데이터이동제어기법을제안하였다. Fg. 6에서보여준것같이데이터이동법은 개이동지점을갖는로봇초기화단계에서 을초기타겟지점으로설정하고 (-) 점의비젼데이터를사용하여이동타겟추적단계에서이용되는최적의로봇이동지점개수 (P) 를계산한후, 이에상응하는초기카메라매개변수와로봇관절값을얻는다. 이동타겟추적단계에서첫번째타겟을추정할때는가장최근이동지점 () 까지 P개의이동지점비젼데이터만을사용하여계산을수행한다. 이와같이 k* 번째이동타겟추정시이전단계에서사용된 (k*-) 번째타겟지점을포함한최근이동지점개수 P개의비젼데이터만을사용하여계산한다. 4.. 제어기법이동타겟추적을위해데이터이동제어기법은 Fg. 7에서보여준것같이로봇초기화단계에서 4..절의데이터처리방법을기초로최적데이터이동지점수 (P) 를계산하여, 이동타겟추적단계에서타겟추정시사용되는비젼데이터를최소화하고자한다. 이에대한각단계별내용은다음과같다. 특히, Fg. 7에서음영으로표시된부분은 Fg. 5에서설명된것과같은방법을사용하고있다. () Step ; 일괄처리제어기법 Fg. 5의 <Step > 과같이초기화단계에서필요한비젼데이타를획득한다. () Step ; 최적의이동지점수 (P) 를계산하기위해로봇이동지점수를 씩변화시키기위해정의하였다. (3) Step 3; 최초로봇이동지점 부터 (-) 지점까지 큐에대해획득한비젼데이터를매개변수추정방법에적용하여각카 Fg. 5 Robot s vson control schee of the batch ethod 메라에대한매개변수를계산한다. 이후, 최적의로봇이동지점수를계산하기위해로봇이동지점수를 씩줄이면서계산한다. (4) Step 4; Fg. 5의 <Step 3> 과같이로봇관절값을추정한다. (5) Step 5; 로봇이동지점수의변화에따라초기타겟에대해추정된위치값과실제위치값을비교한오차값이이전에계산된오차값보다작으면 <Step > 로되돌아가고, 크면이전단계의로봇이동지점수를최적의로봇이동지점수 (P) 로다음과같이결정한다. P = (-) (k-) + = -k+ (6) Step 6; Fg. 5의 <Step 4> 와 <Step 5> 와같은방법을사용하여 k* 번째이동타겟에대한총이동지점수 (TP) 를계산한다.

7 Robot s vson control schee of the data ovng ethod 5.

6 한국정밀공학회지 제 35 권 제 7 호 674 / July 08 Fg. 6 Data processng ethod of the data ovng schee Fg. 8 Experental set-up Fg. 9 Experental scheatc dagra Fg. 0 Test odel used for experent (9) Step 9; 이동타겟 k*가 마지막 지점(n)이 아니면 <Step 6> 로 되돌아가서 다음 이동 타겟지점에 대한 계산을 반복한다. (0) Step 0; Fg. 5의 <Step 9>와 같이 추정된 이동타겟값을 이용하여 오차값을 계산하여 효율성을 평가한다. 5. 실험장치 및 실험방법 Fg. 7 Robot s vson control schee of the data ovng ethod 5. 실험장치 (7) Step 7; TP = (+k*) 이동지점수를 갖는 k*번째 타겟을 추 정하기 위해 (TP-P) 부터 (TP-)까지 P개 이동지점수의 개 큐에 대한 비젼 데이터를 가지고 카메라 매개변수 추정방법을 사용하 여 각 카메라에 대한 매개 변수를 추정 한다. (8) Step 8; Fg. 5의 <Step 7> 및 <Step 8>과 같은 방법으로 k*번째 이동타겟에 대한 로봇관절값을 추정한다. 본 연구에 사용된 실험장치의 구성은 Fgs. 8과 9와 같이 크게 비젼시스템, 로봇시스템, PC시스템으로 구성되었다. 또한, 비젼데이터의 양을 최소화하여 처리속도를 향상시키고 자 물체 형상 전체를 사용하지 않고 여러 개의 큐를 이용하여 다 양한 물체를 형상화할 수 있도록 Fg. 0와 같이 시험모형을 제작 하였다.

7 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 July 08 / 675 Fg. Robot s traectory 본연구에서는 Fg. 0의 번과 번큐를이용하여얇은막대형상을만들어진행하였으며, 각큐의 O 4 에대한위치값은아래와같다. P P x P = (, v, P z ) = (5, 8, 03 ) P P x P = (, v, P z ) = (5, 8, 03 ) 5. 실험방법본실험에서삼성 SM7 로봇의운동궤적은 Fg. 과같이 =0개의로봇초기단계와 n=0개의이동타겟추적단계로설정하고, 3대의카메라를사용하였다. 그리고 4장에서제안된로봇비젼제어기법을사용하여이동타겟의위치값을추정하였다. Fg. Errors accordng to the varaton of robot ovng ponts n the data ovng schee 이동지점수에서 P를뺀 (+k*-p) 로부터 (+k*-) 이동지점까지비젼데이터를사용하여카메라매개변수를추정한다. 이리하여, (k*-) 번째이동지점에대해추정된매개변수를사용한비젼시스템모델값과실제비젼데이터값을비교하여비젼시스템의적합성을보였다. 그러므로 (k*+) 번째이동타겟을추정하기위해필요한 k* 번째지점에서각카메라에대해추정된비젼시스템모델값과실제 k* 비젼데이터를비교한오차값 e 을 r..s 식 () 과같이정의하였다. 특히, 첫번째타겟을추정하기위해서, 로봇초기화단계의 번째까지의비젼데이터를사용하였다. 6. 실험결과 * k*, e k* = x e r..s = ( ) k*, { + ( e y ) } * () 6. 초기화단계에서최적의로봇이동지점수 (P) 추정데이터이동제어기법을사용하여얇은막대이동타겟을추적하기위해 Fg. 7의 <step> 에서 <step 5> 를이용하여최적의로봇이동지점수 (P) 를계산하였다. Fg. 에서보여준것같이이동지점수가 5일때 로가장적은오차값이발생하여 P를 5로설정하였다. 6. 비젼시스템모델의적합성결과 Newton-Raphson 방법을사용한일괄처리제어기법과데이터이동제어기법에대해비젼시스템모델의적합성을보였다. 일괄처리제어기법은 Fg. 5 제어기법에따라이동타겟추적단계에서 k* 번째이동타겟을추정하기위해서는로봇초기단계이동지점수 () 와이동타겟추적단계의 (k*-) 까지이동지점을합한 (+k*-) 이동지점에대한비젼데이터를사용하여매개변수를추정한다. 이리하여 (k*-) 번째이동지점에대해추정된매개변수를사용한비젼시스템모델값과획득된실제비젼데이터값을비교하여비젼시스템모델의적합성을보였다. 데이터이동제어기법은 Fg. 7의제어기법에따라로봇초기화단계에서계산된최적의이동지점수 (P) 를이용하여이동타겟추적단계에서 k* 번째이동타겟을추정하기위해서는로봇초기화단계이동지점수 () 개를포함한 k* 번째이동지점까지 (+k*) 여기서 * 는큐의개수 (*=), 와는 k* 번째이동지점의 번째큐에대한실제비젼데이터와비젼시스템모델추정값사이의 x축과 y축의오차값이다. 또한이동타겟추적단계에서평균오차값 e avg 는식 () 와같이정의하였다. e avg () 여기서, n은타겟추적단계에서필요한이동지점수 (n = 0) 을나타낸다. 6.. 일괄처리제어기법결과 = k*, e x k* e r..s k*, e y 로봇이타겟을향해이동하는동안각이동지점에서 3대카메라에대해추정된매개변수를식 (4) 에적용하여계산된비젼시스템모델값과획득된실제비젼데이터를비교하여 번카메라의결과만을 Fg. 3에서보여주었으나, 번과 3번카메라에서도비슷한결과를얻었다. Table 는각이동지점에서식 () 을통해계산된 3대카메라의실제비젼데이터와비젼시스템모델값사이의 r..s. 오차와식 () 를사용한평균오차를보여준다. 평균오차는 번카메라에서 Pxel, 번카메라에서 Pxel, 3 번카메라에서 Pxel 로모든카메라에서비젼시스템모델이 n k* n

8 676 / July 08 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 Fg. 3 For caera, coparson of the actual and estated values of vson syste odel n the ovng target trackng stage based on the batch schee (unt: pxel) Table The r..s errors of vson syste odel based on the batch schee (unt: pxel) Movng pont Caera Caera Caera Average 적합함을보여준다. Tables 와 3에서 은초기화단계의타겟값으로서첫번째이동타겟을추정하기위해사용되어지는각카메라에서비젼시스템모델값의 r..s 오차값을보여준다. 본연구는 =0을사용하였으며, 실험을통해임의로선택된 의크기는 개제어기법에서이동타겟추정값에큰영향을미치지않으나, 의크기가클수록처리시간이늦어짐을알수있었다. Table 3 The r..s errors of vson syste odel based on the data ovng schee (unt: pxel) Movng pont Caera Caera Caera Average Fg. 4 For caera, coparson of the actual and estated values of vson syste odel n the ovng target trackng stage based on the data ovng schee (unt: pxel) 6.. 데이터이동제어기법결과 6.절에서계산된최적이동지점수 (P = 5) 를사용하여얇은막대이동타겟위치추정에적용하였다. 로봇이타겟을향해이동하는동안각지점에서 3대카메라에대해추정된매개변수를식 (4) 에적용하여계산된비젼시스템모델값과획득된실제비젼데이터를비교한결과중 번카메라에대한결과만을 Fg. 4에서보여주고있으나 번과 3번카메라에서도비슷한결과를얻었다. Table 3은식 () 을통해계산된 3대카메라에대한실제비젼데이터와비젼시스템모델값사이의 r..s. 오차값과식 () 를사용한

9 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 July 08 / 677 Fg. 6 The r..s errors for 0 ovng targets usng the batch schee (unt: ) Fg. 5 Coparson of the actual and estated values of robot ont values usng the batch schee 평균오차를보여준다. 평균오차가 번카메라에서 0.9 Pxel, 번카메라에서 0.34 Pxel, 3번카메라에서 Pxel로모든카메라에서일괄처리기법을사용한경우보다더높은정확도를보여주었다. 6.3 이동타겟추적결과 이동타겟추적단계에서로봇이이동하는동안공간상위치가알려지지않은각타겟지점에서획득된실제비젼데이터만을사용하여일괄처리제어기법과데이터이동제어기법을적용하여각이동타겟지점에대해로봇관절값을추정하였다. 추정된관절값을식 () 의로봇기구학모델에적용하여타겟에대해위치값을계산하였다. k* 번째타겟에대해추정된위치값과실제타겟지점위치값사 k* 이의오차값 ( ) 은식 (3) 과같이정의하였다. e r..s * k*, e k* = x e r..s = (3) 여기서, * 는큐의개수 (*=),,, 는 k* 번째타겟지점의 번큐에대한 x성분, y성분, z성분오차를나타낸다. 또한추정된이동타겟들에대한평균오차 e avg 는식 (4) 에정의하였다. (4) 여기서, n은이동타겟추적단계에서이동타겟지점수 (n = 0) 를나타낸다 일괄처리제어기법결과 ( ) k*, ( e y ) k*, { + +( e z ) } * e avg = k*, k*, e x e y n k* e r..s k*= n k*, e z () 관절값추정 Fg. 5는각타겟지점에서로봇관절값추정방법에의해서계 Table 4 The r..s errors for 0 ovng targets usng the batch schee (unt: ) Target nuber (k*) r..s error 산된관절값과실제관절값을비교한결과를보여주고있으며, 오차값범위는 θ = degree, θ = degree, d 3 = , θ 4 = degree로, 각관절값은아주적은오차범위내에존재한다. () 타겟위치추정각이동타겟에서추정된관절값을식 () 에대입하여계산된타겟의위치값을식 (3) 을사용하여계산된 r..s 오차값 (e r..s ) 을 Fg. 6과 Table 4에서여준다. 오차값은타겟이이동함에따라처리하는데이터의양이증가하기때문에증가하는양상을나타낸다. 식 (4) 를이용한이동타겟 0개에대한평균오차값 (e avg ) 은 의정확도를가지며, 본연구에서개발한프로그램처리시간은 344 s가소요되었다 데이터이동제어기법결과 Target nuber (k*) r..s error () 관절값추정데이터이동제어기법의 (P = 5) 를사용한로봇관절값추정방법에의해서계산된관절값과실제관절값을비교한결과를 Fg. 7 에서보여주고있으며, 오차값범위는 θ = degree, θ = degree, d 3 = , θ 4 = degree로서, 각관절값은아주적은오차범위내에존재한다.

10 678 / July 08 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 결과적으로, 연속적으로이동하는타겟을어떤지점에서위치값을추정하기위해서일괄처리기법은로봇이이동하는동안획득된모든비젼데이터를사용하여추정한반면, 데이터이동기법은획득된오래된비젼데이터를배제하고타겟근처에서최근얻어진일정한비젼데이터만을사용하기때문에정확도및처리시간에서일괄처리기법과비교하여더좋은결과를얻었다. 7. 결론 Fg. 7 Coparson of the actual and estated values of robot ont values usng the data ovng schee Fg. 8 The r..s. errors for 0 ovng targets usng the data ovng schee (unt: ) Table 5 The r..s errors for 0 ovng targets usng the data ovng schee (unt: ) Target nuber (k*) r..s error Target nuber (k*) r..s error 본논문은일괄처리제어기법을기준으로설정하고데이터이동법을이용한로봇비젼제어기법을제안하였으며, 얇은막대이동타겟추적을통해얻은결과는다음과같다. () 로봇이이동하는동안획득한방대한비젼데이터를처리하는데있어서양을최소화하기위해제안된데이터이동제어기법에서최적의로봇이동지점수 (P) 를결정하는방법을제시하여 (P = 5) 를추정하였다. () 비젼시스템모델적합성에서타겟근처의최근로봇이동지점수 (P = 5) 를사용한데이터이동제어기법은일괄처리제어기법과비교하면 3개카메라모두에서적은오차값은보여준다. (3) 데이터이동제어기법은획득된데이터중오래된데이터를삭제하고타겟근처의일정한최근데이터를사용하기때문에획득한모든비젼데이터를사용하는일괄처리제어기법에비해약 3배정도정확도가향상됨을보여주었다. (4) 모든데이터를사용하는일괄처리제어기법에비해한정된일정한개수의데이터를사용하는데이터이동제어기법의데이터처리시간이더빠름을알수있었다. 이리하여본논문에서제안된데이터이동제어기법은일괄처리제어기법보다정확도향상및처리속도를빠르게할수있다는장점을가지고있어그효율성을입증할수있었다. 향후, 이결과를토대로작업환경이급변하는산업현장에서사용자가상황에맞는제어기법을선택할수있도록제시하였다. ACKNOWLEDGEMENT 이논문은 07 학년도조선대학교학술연구비지원을받아연구되었음. () 타겟위치추정 Fg. 8과 Table 5는각타겟지점에서추정된로봇관절값을식 () 에대입하여계산된 0개이동타겟에대한위치값을식 (3) 에 적용하여계산된 r..s 오차값 ( k* e r..s ) 을보여준다. 타겟이이동하 여도일정한이동지점수만을이용하여데이터를처리하기때문에일정한범위내에서변화한다. 또한, 식 (4) 를사용한이동타겟 0개의평균오차값 (e avg ) 은 0.5, 프로그램처리시간은 8 s가소요되었다. REFERENCES. Kelly, R., Carell R., Nass O., Kuchen, B., and Reyes, F., Stable Vsual Servong of Caera-n-Hand Robotc Systes, IEEE/ASME Transactons on Mechatroncs, Vol. 5, No., pp , Yoshhro, T., Yasuo, K., and Hroyuk I., Postonng-Control of Robot Manpulator Usng Vsual Sensor, Proc. of

11 한국정밀공학회지제 35 권제 7 호 July 08 / 679 Internatonal Conference on Control, Autoaton, Robotcs and Vson, pp , Horn, B. K. H., Robot Vson, Cabrdge, Massachusetts, MIT Press, pp , Sandon, P. A., Control of Eye and Ar Moveents Usng Actve, Attentonal Vson, Internatonal Journal of Pattern Recognton and Artfcal Intellgence, Vol. 8, No. 6, pp , Kobayash N. and Shbata, M., Vsual Trackng of a Movng Obect Usng a Stereo Vson Robot, Electroncs and Councatons n Japan, Vol. 9, No., pp. 9-7, Asl, H. J. and Boland H., Robust Vson-Based Control of an Underactuated Flyng Robot Trackng a Movng Target, Transactons of the Insttute of Measureent and Control, Vol. 36, No. 3, pp. 4-44, Assa, A. and Janab-Sharf F., A Robust Vson-Based Sensor Fuson Approach for Real-Te Pose Estaton, IEEE Transactons on Cybernetcs, Vol. 44, No., pp. 7-7, Jang, M. W., A Study on the Devaluaton of the Developent Robot Vson Control Schees n Real Te for the Estaton of the Fxed Target, M.Sc. Thess, Chosun Unversty, Jang, M. W., K, J. M., and Jang, W. S., Real-Te Robotc Vson Control Schee Usng Optal Weghtng Matrx for Slender Bar Placeent Task, Journal of the Korean Socety of Manufacturng Technology Engneers, Vol. 6, No., pp , Crag, J. J., Introducton to Robotcs: Mechancs and Control, Addson Wesley Publshng Copany, pp. 6-76, Morton, H. S., Junkns, J. L., and Blanton, J. N., Analytcal Solutons for Euler Paraeters, Celestal Mechancs, Vol. 0, No. 3, pp , Freedan, D., Psan R., and Purves, R., Statstc Fourth Edton, W. W. Norton & Copany, pp , 007.

Microsoft Word - 04 _ __262 박장현

Microsoft Word - 04 _ __262 박장현 한국정밀공학회지제 3 권 3 호 pp. 53-61 J. Korean Soc. Precs. Eng., Vol. 3, No. 3, pp. 53-61 ISSN 15-9071(Prnt), ISSN 87-8769(Onlne) March 015 / 53 http://dx.do.org/10.7736/kspe.015.3.3.53 여유자유도를가진 3-SPS/S 병렬 메커니즘의