Nekalibrirano vodenje robota s pomočjo računalniškega vida

doktorsko delo

Rok Klobučar (Avtor), Riko Šafarič (Mentor), Miran Brezočnik (Komentor)

Povzetek

Raziskave s področja vodenja robota s pomočjo računalniškega vida so zelo pomembne. V doktorski disertaciji je opisano vodenje robotskega manipulatorja.Za vodenje s pomočjo umetnega vida je uporabljena polno povezana usmerjena nevronska mreža. Uporabljena je povsem nova arhitektura nevronske mreže in nov algoritem nevronske mreže. Nobeno poznavanje kinematike robota in kalibracUo kamere ni potrebna. Nevronska mreža se uči s pomočjo vrha robota. Po učenju smo testirali natančnost nevronske mreže. Nevronska mreža je morala generirati notranje koordinate glede na zunanjo trajektorijo. Eksperiment je bil izveden na paralelnem manipulatorju z dvema prostostnima stopnjama. Pokazali smo, da lahko s pomočjo taksne arhitekture nevronske mreže robota opravlja zadane naloge. V nalogi je predstavljena aplikacija nevronske mreže za ocenitev nelinearne transformacye med vrhom robota v sliki in notranjih koordinat. Eksperimentalni primeri potrjujejo zanesljivost predlagane metode. Eksperimentalne rezultate smo primerjali s podobno metodo imenovano Broydenova metoda za nekalibrirano vodenje robota s pomočjo umetnega vida.

Ključne besede

roboti;računalniški vid;vizualno vodenje;usmerjene nevronske mreže;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2008
Izvor:	[Maribor
Tipologija:	2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:	UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik:	R. Klobučar]
UDK:	681.532.1(043.3)
COBISS:	243113984
Št. ogledov:	3421
Št. prenosov:	334
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Uncalibrated visual servo control
Sekundarni povzetek:	Research into robotics visual servo systems is an important content in the robotics field. This dissertation describes a control approach for a robotics manipulator. In this dissertation, a multilayer feedforward network is applied to a robot visual servo control problem. The model uses new neural network architecture and a new algorithm for modifying neural connection strength. No a-prior knowledge is required of robot kinematics and camera calibration. The network is trained using an end-effector position. After training, performance is measured by having the network generate joint-angles for arbitrary end effector trajectories. A 2-degrees-of-freedom (DOF) parallel manipulator was used for the study. It was discovered that neural networks provide a simple and effective way of controlling robotic tasks. This disertation explores the application of a neural network for approximating nonlinear transformation relating to the robot's tip-position, from the image coordinates to its joint coordinates. Real experimental examples are given to illustrate the significance of this method. Experimental results are compared with a similar method called the Broyden method, for uncalibrated visual servo-control.
Sekundarne ključne besede:	robots;computer vision;visual servoing;feedforward neural network;
URN:	URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS):	Doktorska disertacija
Komentar na gradivo:	Univ. v Mariboru, Fak. za strojništvo
Strani:	XVIII, 112 f.
Ključne besede (UDK):	applied sciences;medicine;technology;uporabne znanosti;medicina;tehnika;industries;crafts and trades for finished or assembled articles;industrije;obrti in rokodelstva za sestavljanje in dodelavo izdelkov;precision mechanisms and instruments;fina mehanika in instrumenti;automatic control technology;smart technology;avtomatska kontrola;inteligentni sistemi;
ID:	985488