[논문 리뷰] Path Planning with Automatic Seam Extraction over Point Cloud Models for Robotic Arc Welding

Peng Zhou, Rui Peng외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 24.

Robotics and Sensor-Based Localization참고 문헌 16인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 선형 ICP 알고리즘을 사용하여 작업물의 3차원 점군 모델을 재구성하고, 노이즈 제거를 위한 양면 필터를 적용하며, 강도 기반 엣지 검출 방법을 통해-welding 틈을 추출하여 부드러운 6-DOF 경로를 생성하는 제스처 유도 로봇 아크 용접 시스템을 제시한다. 시스템은 하위 밀리미터 정확도(0.7–0.8 mm RMSE)와 고속 처리(122–139 mm/s)를 달성하여 복잡한 기하학적 형태와 접합 유형에서 견고한 성능을 보였다.

ABSTRACT

This paper presents a point cloud based robotic system for arc welding. Using hand gesture controls, the system scans partial point cloud views of workpiece and reconstructs them into a complete 3D model by a linear iterative closest point algorithm. Then, a bilateral filter is extended to denoise the workpiece model and preserve important geometrical information. To extract the welding seam from the model, a novel intensity-based algorithm is proposed that detects edge points and generates a smooth 6-DOF welding path. The methods are tested on multiple workpieces with different joint types and poses. Experimental results prove the robustness and efficiency of this robotic system on automatic path planning for welding applications.

연구 동기 및 목표

• 기존의 teach-and-playback 및 오프라인 프로그래밍의 한계를 해결하기 위해 적응형 실시간 경로 계획을 가능하게 하기 위해.
• 노이즈가 있는 점군을 가진 복잡한 자유형상 3차원 작업물을 스캔하고 모델링하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 효율적인 스캔과 자세 제어를 위한 손동작을 활용한 직관적인 인간-로봇 상호작용 방법을 개발하기 위해.
• 재구성된 3차원 모델에서 자동으로 견고하고 정확한 6-DOF 용접 경로 생성을 가능하게 하기 위해.
• 다양한 접합 유형과 기하학적 형태에서 시스템 성능을 정량적 지표로 검증하기 위해.

제안 방법

• 손동작 기반 인터페이스가 손 움직임을 로봇 조작자 운동으로 매핑하여 다양한 시점에서 작업물의 직관적 스캔을 가능하게 한다.
• 선형 반복 최소 거리(Iterative Closest Point, ICP) 알고리즘이 로봇 운동학적 초기 자세 추정치를 이용하여 완전한 3차원 표면 모델을 재구성함으로써 수렴 속도와 정확도를 향상시킨다.
• 변경된 이중 필터를 적용하여 점군의 노이즈를 제거하면서도 가장자리와 모서리와 같은 중요한 기하학적 특징을 유지한다.
• 강도 기반 경사도 엣지 검출 알고리즘이 국소 강도 변화를 활용하여 고밀도 엣지 점을 식별하여 용접 틈을 위치한다.
• 검출된 틈 점을 따라 이동 및 회전 성분을 보간하여 부드러운 6-DOF 용접 경로를 생성한다.
• 시스템은 teach-and-playback 방법으로부터 확보한 기준 경로와의 비교를 위해 평균 제곱근 오차(RMSE)를 사용하여 경로 정확도를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 부분적인 점군 시각에서 복잡한 3차원 작업물 기하학적 형태를 제스처 유도 스캔 시스템이 효과적으로 재구성할 수 있는가?
• RQ2 점군 기반 시스템이 다양한 접합 유형과 자세에서 용접 틈을 얼마나 정확하게 검출하고 추출할 수 있는가?
• RQ3 기존 teach-and-playback 경로와 비교했을 때 제안된 6-DOF 경로 계획 방법이 기하학적 정확도와 부드러움을 어느 정도 달성하는가?
• RQ4 작업물의 자세 변화와 복잡한 형태에서 시스템의 처리 속도와 견고성은 어떻게 평가되는가?
• RQ5 운동학적 자세 초기화와 이중 필터를 통합한 ICP의 통합이 노이즈가 많은 환경에서 재구성 품질과 틈 검출 향상에 기여하는가?

주요 결과

• 실린더의 경우 평균 경로 정확도가 0.7 mm(RMSE), Y자형 작업물의 경우 0.8 mm(RMSE)였으며, 각각 각도 오차는 1.5°와 1.3°였다.
• 다양한 접합 자세에서 일관된 성능을 보였으며, V자형 맞대기 접합에서 검출 속도는 122 mm/s에서 139 mm/s 사이였다.
• 엣지 검출에 최적의 임계값은 실린더의 경우 약 53, Y자형 부품의 경우 약 60로, 국소 기하학적 형태에 민감함을 시사했다.
• 이중 필터는 시각적 및 정량적 비교를 통해 중요한 가장자리 특징을 유지하면서 노이즈를 효과적으로 감소시켰다.
• 제스처 기반 스캔 인터페이스가 사전 프로그래밍된 카메라 자세 없이도 신속하고 직관적이며 반복 가능한 데이터 확보를 가능하게 했다.
• 기존 방법에 비해 복잡한 3차원 형태와 자유형상 홈을 처리하는 데 뛰어난 성능을 보였으며, 전통적인 2차원 영상 처리에서는 실패하는 경우에도 유사한 성능을 달성했다.