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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 319 - 325 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.21.0110
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In this paper, we propose a method for controlling a manipulator using a single 2D camera and an experimental system. Typically, to control the manipulator, the camera is constantly moved using a motor to navigate or detect the reference object in a fixed frame. The proposed control method does not require conventional high-performance depth cameras and can derive depth values from images acquired using a low-cost 2D camera. A real-time image frame detects objects that are the criteria and configures the learning model and communication node to draw an object-bounding box accordingly. In this work, we convert the change in size of this bounding box into a depth value. When the depth value is thus derived from the 2D image, the target position value of the manipulator can be determined. Finally, the manipulator system is configured with detection control.
목차
Abstract
I. 서론
II. 시스템 구성 및 사용 SW
III. 깊이값 도출 알고리즘
IV. 실험 수행 및 결과 분석
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
S. Lee and C. Jeong, “Trends in visual servicing technology,” Proc. of 2016 31st ICROS Annual Conference (in Korean), Korea, pp. 22-28, Jun. 2016.
OpenManipulator, “https://github.com/ROBOTIS-GIT/open_manipulator”
R. Joseph and F. Ali, “YOLOv3: An incremental improvement,” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 7904, mar. 2017.
open_manipulator_msgs, “http://wiki.ros.org/open_manipulator_msgs”
F. Liu and C. Shen, “Learning depth from single monocular images using deep convolutional neural fields,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 5162-5170, Feb. 2015.
OpenManipulator, “https://github.com/ROBOTIS-GIT/open_manipulator”
R. Joseph and F. Ali, “YOLOv3: An incremental improvement,” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 7904, mar. 2017.
open_manipulator_msgs, “http://wiki.ros.org/open_manipulator_msgs”
F. Liu and C. Shen, “Learning depth from single monocular images using deep convolutional neural fields,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 5162-5170, Feb. 2015.
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