Effects of model complexity on speed and accuracy of visual servoing for manipulation
Motivation
Manipulationsaufgaben in der Robotik erfordern eine hohe Genauigkeit und Präzision bei der Position der Finger. Dies wird normalerweise durch visuelle Datenverarbeitung mit einem Partikelfilter unterstützt, um eine rekursive Posenschätzung zu erreichen. Allerdings kann dieses Verfahren nicht die erforderliche Geschwindigkeit liefern. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Schätzung der Parameter, die die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Posenschätzung beeinflussen. Die Anzahl der Partikel ist dabei der wichtigste Parameter.
Beschreibung der Arbeit
Diese Arbeit nähert sich dem Image Based Visual Servoing (IBVS) unter drei verschiedenen technischen Aspekten, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Greifens von Robotern zu verbessern. Erhöhung der Genauigkeit beim Verfolgen kinematischer Ketten durch die Erweiterung des Partikelfilters, Erhöhung der Geschwindigkeit durch GPU-Verarbeitung und strategische Nutzung von Encodern, um den Tracker auf wichtige Teile des Eingangsbildes zu setzen.
Ergebnisse
Manipulationsaufgaben in der Robotik erfordern eine hohe Genauigkeit und Präzision bei der Position der Finger. Dies wird normalerweise durch visuelle Datenverarbeitung mit einem Partikelfilter unterstützt, um eine rekursive Posenschätzung zu erreichen. Allerdings kann dieses Verfahren nicht die erforderliche Geschwindigkeit liefern. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Schätzung der Parameter, die die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Posenschätzung beeinflussen. Die Anzahl der Partikel ist dabei der wichtigste Parameter.