KR100468857B1 - 2차원 형상에 대한 투사 불변형 표현자를 이용한핸드/아이 캘리브레이션 방법 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (15)
- (a) 로봇 핸드에 부착된 카메라에 의해서 소정의 시간 간격을 두고 취득된 적어도 두 개 이상의 영상들로부터 2차원 형상에 대한 투사 불변형 표현자를 구하는 단계;(b) 상기 투사 불변형 표현자를 이용하여 상기 영상들간의 대응점을 추출하는 단계;(c) 상기 로봇 핸드의 병진운동으로부터 상기 대응점에 대한 회전 행렬을 구하는 단계;(d) 상기 로봇 핸드의 회전 및 병진운동으로부터 상기 대응점에 대한 평행 이동 벡터를 구하는 단계; 및(e) 상기 (c) 및 상기 (d) 단계에서 구해진 상기 회전 행렬 및 상기 평행 이동 벡터를 근거로 하여 상기 로봇 핸드와 상기 카메라 사이의 관계를 규명하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 대응점은 상기 핸드/아이 캘리브레이션을 수행하기 위한 캘리브레이션 타겟인 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 회전 행렬 R은, 영상 벡터가이고, 이미 알고 있는 상기 로봇 핸드의 움직임 정보가일 때,의 값을 가지는 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 평행 이동 벡터 t는, 상기 회전 행렬이 R, 영상 벡터가, 이미 알고 있는 상기 로봇 핸드의 움직임 정보가, 그리고 상기 대응점에 대한 투사 불변형 표현자가 I일 때,의 값을 가지는 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 로봇 핸드의 좌표계는, 상기 카메라의 좌표계와 상기 회전 행렬의 곱에 상기 평행 이동 벡터를 더해 준 것과 같은 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 투사 불변형 표현자는, P가 물체점이고, q가 상기 물체점 P에 대응되는 영상점일 때이며,상기 det(·)는인 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 (a) 단계는, 상기 2차원 형상의 외곽선을 n 개의 구간으로 분할한 후, 상기 각 구간을 구성하는 각각의 점들에 대한 좌표를 구하고, 상기 좌표가 각 구간의 최초의 위치에 도달할 때까지 상기 좌표를 상기 외곽선 길이의 1/N배 만큼씩 이동해 가면서 상기 좌표에 대한 투사 불변량을 반복적으로 계산하는 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 7 항에 있어서,상기 n 개의 구간 각각에서 구해지는 상기 구간별 투사 불변형 표현자는, 1≤k ≤N이고, X(k) 및 Y(k)가 상기 외곽선의 X축 및 Y축 좌표함수를 각각 의미할 때,,,,이고,인 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 (b) 단계는,(b-1) 상기 투사 불변형 표현자에 대한 오차를 정의하고, 노이즈 불변량을 계산하는 단계;(b-2) 상기 노이즈 불변량에 응답해서 대응점 결정에 사용될 드레솔드를 계산하는 단계;(b-3) 상기 영상들로부터 각각의 경계 데이터를 추출하고, 추출된 각각의 상기 경계 데이터를 N개의 데이터로 서브샘플링하는 단계;(b-4) 상기 투사 불변형 파라미터를 최소화하는 단계;(b-5) 최소화된 상기 투사 불변형 파라미터에 응답해서 상기 영상들 중 이후에 취득된 영상을 이전 영상으로 변환하는 단계;(b-6) 상기 영상에 대한 변환 전·후의 길이의 비를 고려하여 상기 경계 데이터간의 길이를 재조정하는 단계; 및(b-7) 상기 경계선들간의 유사성을 비교하여, 상기 영상들간의 대응점을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 9 항에 있어서,상기 오차는 가우시안 노이즈 모델(Gaussian noise model)을 이용하여 정의되는 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- 제 9 항에 있어서,상기 핸드/아이 캘리브레이션 방법은, 상기 오차가 소정의 범위에 들어올 때까지 상기 (b-4)내지 상기 (b-6) 단계를 반복하여 수행하는 것을 특징으로 하는 핸드/아이 캘리브레이션 방법.
- (a) 소정의 시간 간격을 두고 취득된 적어도 두 개 이상의 영상으로부터 2차원 형상에 대한 투사 불변형 표현자에 대한 오차를 정의하고, 노이즈 불변량을 계산하는 단계;(b) 상기 노이즈 불변량에 응답해서 대응점 결정에 사용될 드레솔드를 계산하는 단계;(c) 상기 영상들로부터 각각의 경계 데이터를 추출하고, 추출된 상기 각각의 경계 데이터를 N개의 데이터로 서브샘플링하는 단계;(d) 상기 투사 불변형 파라미터를 최소화하는 단계;(e) 최소화된 상기 투사 불변형 파라미터에 응답해서 상기 영상들 중 이후에 취득된 영상을 이전 영상으로 변환하는 단계;(f) 상기 영상에 대한 변환 전·후의 길이의 비를 고려하여 상기 경계 데이터간의 길이를 재조정하는 단계; 및(g) 상기 경계선들간의 유사성을 비교하여, 상기 영상들간의 대응점을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상간의 대응점 추출 방법.
- 제 12 항에 있어서,상기 오차는 가우시안 노이즈 모델(Gaussian noise model)을 이용하여 정의되는 것을 특징으로 하는 영상간의 대응점 추출 방법.
- 제 12 항에 있어서,상기 영상간의 대응점 추출 방법은, 상기 오차가 소정의 범위에 들어올 때까지 상기 (d)내지 상기 (f) 단계를 반복하여 수행하는 것을 특징으로 하는 영상간의 대응점 추출 방법.
- 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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