| 1 |
1
삭제
|
| 2 |
2
(1) 대상 물체의 영상데이터 수신 및 3D 윤곽을 획득하는 단계;(2) 상기 영상데이터 및 상기 3D 윤곽을 이용하여 상기 대상 물체의 기본 파지 타입 및 기능 파지 타입을 탐색하는 단계;(3) 탐색된 상기 대상 물체의 기본 파지 타입 및 기능 파지 타입 각각에 대하여 파지큐(Grasping Cue)를 추출하고, 이를 통해 1 이상의 후보 파지영역(Grasping Region)을 생성하는 단계;(4) 상기 각각의 후보 파지영역별로 파지점 후보쌍들을 추출하는 단계; 및(5) 상기 각각의 파지 타입별로 상기 후보 파지영역 중에서 하나의 파지영역을 선택하고, 상기 선택된 파지영역 내의 후보쌍들 중에서 하나의 파지점쌍을 선택하는 단계;를 포함하고,상기 (2) 단계에서, 상기 기본 파지 타입은 영상 인식방향(Intact) 파지 타입과 대상 물체의 정면(Front) 파지 타입, 사이드(Side) 파지 타입 및 리프트 업(Lift-up) 파지 타입으로 탐색되며, 상기 기능 파지 타입은 기저장된 대상 물체의 기능 정보를 토대로 탐색되고,상기 (2) 단계에서, 상기 기능 파지 타입을 탐색하는 것은 범주 물체 인식 방법에 의해 상기 대상 물체의 범주를 인식하여 탐색하되, 상기 (5) 단계 이후에,(6) 상기 각각의 파지 타입별로 선택된 상기 파지점쌍들을 조합하여 하나의 파지점 매니폴드를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 범주 물체 인식 방법은, (2-1) 상기 영상데이터의 윤곽선을 검출하는 단계;(2-2) 상기 윤곽선의 특징점을 추출하여 형태기술자 벡터를 산출하는 단계;(2-3) 윤곽선의 특징점이 추출된 모델데이터와 상기 영상데이터 간에 스펙트럴 정합(spectral matching)을 수행하는 단계;(2-4) 상기 스펙트럴 정합 결과를 개선하는 단계; 및(2-5) 상기 영상데이터 중에서 정합 위치를 추정하여 범주 물체를 인식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 (2-1) 단계는,모서리를 검출하여 상기 모서리가 기설정된 범위 이내이고, 법선 벡터의 방향이 기설정된 범위 이내인 모서리 픽셀들을 병합하여 윤곽선을 검출하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 형태기술자 벡터는,상기 특징점의 쌍의 법선 벡터, 상기 특징점의 쌍 사이의 거리, 상기 특징점의 곡률 또는 상기 특징점의 위치 벡터 중 적어도 하나를 이용하여 정의되는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 6 |
6
제3항에 있어서, 상기 (2-3) 단계는,상기 모델데이터와 상기 영상데이터의 특징점 쌍간에 변형을 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 7 |
7
제3항에 있어서,상기 (2-3) 단계는, 상기 특징점의 쌍에 대한 기하학적인 유사도를 측정하여 행렬을 구성하고, 상기 행렬의 가장 큰 고유값에 대응되는 고유 벡터를 계산하여 기하학적인 유사도가 큰 특징점들의 군집을 구하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 8 |
8
제3항에 있어서,상기 (2-4) 단계는,상기 스펙트럴 정합에 의한 대응점들에 대해서 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 RANSAC 알고리즘의 적용은, 2차원 호모그래피 변환을 추정하고 대칭전달오차를 이용하여 윤곽선을 제거하여 새로운 대응점을 탐색하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 10 |
10
제2항에 있어서,상기 영상데이터는 스테레오 카메라(Stereo Camera)를 사용하여 획득하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 11 |
11
제2항에 있어서,상기 파지큐(Grasping Cue)를 추출하는 것은, 상기 3D 윤곽으로부터 2D 프로젝션 이미지를 생성하고, 상기 2D 프로젝션 이미지를 주변부의 폴리라인(polyline)으로 형성하여 추출하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 후보 파지영역을 생성하는 것은,상기 파지큐(Grasping Cue) 내부에 스켈레톤 세그먼트(skeleton segment)를 형성하여 상기 스켈레톤 세그먼트(skeleton segment)로부터 평행하게 위치한 파지큐의 부분을 둘러싸도록 직사각형의 영역을 생성함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 13 |
13
제12항에 있어서,상기 후보쌍을 추출하는 단계는 상기 각각의 후보 파지영역별로 상기 3D 윤곽을 1 이상의 파지층(Grasping Layer)으로 나누고 상기 파지층들에 속하는 모든 점들 중에서 로봇팔의 구조상 실제로 파지할 수 있는 점들의 쌍들만을 후보쌍으로 추출하는 것을 특징으로 하고,상기 로봇팔의 구조는 기저장되어 있는 데이터나 별도로 입력된 데이터에 의해 주어지는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 (5) 단계에서 상기 하나의 파지영역을 선택하는 것은, GReg는 상기 후보 파지영역, ht는 상기 후보 파지영역의 높이 또는 길이 값, std는 상기 후보 파지영역 내의 파지점 후보쌍들 사이의 거리를 나타내는 표준편차, stdth는 std의 평균값, G*Reg는 상기 하나의 파지영역이라고 할 때,수학식에의해 선택하는 것을 특징으로 하는 범주 인식에 의한 파지점 생성방법
|
| 15 |
15
제2항 내지 제14항 중 어느 한 항의 범주 인식에 의한 파지점 생성방법에 대한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
|
