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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 4,370 - 4,375 (6page)
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This paper presents a novel method of autonomous grasping design for a mobile manipulator, such that the robot can find and grasp a target object in a complex environment. Scale invariant feature transform (SIFT) algorithm is adopted to search and recognize features of the object to be grasped. Histogram-enhanced feature matching (HEFM) is developed to obtain depth estimate and reject unreliable feature points in order to improve the feature matching accuracy. The concept of virtual points is proposed to facilitate image-based visual servo controller design. Experimental results of autonomous object grasping validate the proposed method.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. HISTOGRAM-ENHANCED FEATURE MATCHING
3. VISUAL SERVO DESIGN
4. OBJECT TRACKING
5. EXPERIMENTAL RESULTS
6. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
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