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로봇의 작업 환경을 스캔하여 생성된 점군 정보를 수신하는 입력부;상기 점군 정보에 따른 깊이 정보를 기반으로 얻어지는 깊이 이미지의 좌표를 기준으로 클러스터링하는 클러스터링부;각 클러스터의 영상 좌표 영역에 속하는 점군의 데이터 행렬을 구성하고 상기 데이터 행렬의 랭크를 통해 평면 분포 여부를 확인하여 클러스터의 평면 여부를 판단하고 평면이 아닌 경우 클러스터를 세분화하여 재확인하는 평면 판단부; 및평면으로 판단된 클러스터를 평면 다각형이나 육면체로 모델링하여 데이터량을 줄이는 모델링부;를 포함하며,상기 평면 판단부는 하기 수학식을 통해M개의 점으로 구성된 상기 점군의 데이터 행렬인 을 구성하며, 상기 는 점군에 속한 점이며, 상기 x, y, z는 점군 정보에 따른 점의 좌표이며,상기 점군의 중심점인 를 을 통해 산출하고,상기 중심점을 기준으로 상기 데이터 행렬을 이동시켜, 상기 데이터 행렬에 대한 특이값 분해를 수행하며, 0이 아닌 특이값의 수를 연산하여 상기 데이터 행렬의 랭크를 판별하며,상기 특이값 분해를 통해 상기 데이터 행렬의 랭크가 2 이고, 하기 수학식를 만족하는지 여부에 따라 상기 데이터 행렬의 평면 여부를 판단하며, 상기 , 및 은 상기 데이터 행렬의 특이값이고, 상기 ε은 랭크 판별을 위한 임계치이고, 상기 μ는 평면의 가로와 세로의 비율에 대한 임계치인 것을 특징으로 하는 로봇의 충돌 검출 고속화를 위한 작업 환경 모델링 장치
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청구항 1에 있어서,상기 모델링부는 상기 평면 판단부와 연동하여 평면으로 판단된 데이터 행렬의 특이값 분해를 통해 얻은 정보를 기초로 상기 육면체의 정보를 생성하거나, 상기 평면으로 판단된 클러스터에 속한 점들 중 영상 좌표에서의 모서리 정보에 해당하는 점을 상기 다각형의 꼭짓점으로 하여 다각형 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 로봇의 충돌 검출 고속화를 위한 작업 환경 모델링 장치
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청구항 5에 있어서,상기 모델링부는 상기 특이값 분해를 통해 얻은 정보와 미리 설정된 OBB(Oriented Bounding Box) 알고리즘을 기반으로 평면으로 판단된 클러스터에 대응되는 상기 점군 정보를 육면체로 모델링하는 것을 특징으로 하는 로봇의 충돌 검출 고속화를 위한 작업 환경 모델링 장치
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청구항 1에 있어서,상기 모델링부는 상기 평면으로 판단된 서로 다른 복수의 클러스터 각각을 상기 평면 다각형이나 육면체로 모델링하여 상기 작업 환경에 대한 모델 정보를 생성하고, 상기 모델 정보를 상기 로봇에 전송하는 것을 특징으로 하는 로봇의 충돌 검출 고속화를 위한 작업 환경 모델링 장치
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로봇의 충돌 검출 고속화를 위한 작업 환경 모델링 장치의 로봇의 작업 환경에 대한 모델링 방법에 있어서,3차원 센서로부터 얻어진 작업 환경에 대한 점군 정보에 따른 깊이 정보를 기반으로 얻어지는 깊이 이미지의 좌표를 기준으로 클러스터링하는 단계;각 클러스터의 영상 좌표 영역에 속하는 점군의 데이터 행렬을 구성하고 상기 데이터 행렬의 랭크를 통해 평면 분포 여부를 확인하여 클러스터의 평면 여부를 판단하고 평면이 아닌 경우 클러스터를 세분화하여 재확인하는 단계; 및평면으로 판단된 클러스터를 평면 다각형이나 육면체로 모델링하여 데이터량을 줄이는 단계를 포함하며,상기 데이터 행렬의 랭크를 통해 평면 분포 여부를 확인하여 클러스터의 평면 여부를 판단하는 단계는,하기 수학식을 통해M개의 점으로 구성된 상기 점군의 데이터 행렬인 을 구성하며, 상기 는 점군에 속한 점이며, 상기 x, y, z는 점군 정보에 따른 점의 좌표이며,상기 점군의 중심점인 를 을 통해 산출하고,상기 중심점을 기준으로 상기 데이터 행렬을 이동시켜, 상기 데이터 행렬에 대한 특이값 분해를 수행하며, 0이 아닌 특이값의 수를 연산하여 상기 데이터 행렬의 랭크를 판별하며,상기 특이값 분해를 통해 상기 데이터 행렬의 랭크가 2 이고, 하기 수학식를 만족하는지 여부에 따라 상기 데이터 행렬의 평면 여부를 판단하며, 상기 , 및 은 상기 데이터 행렬의 특이값이고, 상기 ε은 랭크 판별을 위한 임계치이고, 상기 μ는 평면의 가로와 세로의 비율에 대한 임계치인 것을 특징으로 하는 로봇의 충돌 검출 고속화를 위한 작업 환경 모델링 방법
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