[논문 리뷰] Adaptive Visual Tracking for Robotic Systems Without Visual Velocity Measurement

Hanlei Wang|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 27.

Advanced Vision and Imaging참고 문헌 27인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 로봇 시스템을 위한 새로운 관측기 기반 적응형 시각 추적 제어기를 제안하며, 알려지지 않은 운동학적 특성에 내장된 영상 공간 속도 정보를 활용하여 영상 속도 측정이 필요 없도록 한다. 영상 공간 관측기와 적응형 파rameter 추정을 조합함으로써, 깊이, 운동학, 동역학에 대한 불확실성에도 불구하고 영상 공간 추적 오차가 점차 수렴함을 달성하며, 이전 방법에서 흔히 발생하는 과다 매개변수화 문제를 피한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate the visual tracking for roboti c systems without visual velocity measurement, simultaneously taking into account the uncertain depth information, the kinematic and the dynamic uncertainties. We propose a new image-space observer that exploits the image-space velocity information contained in the unknown kinematics, upon which, we design an adaptive controller without using the visual velocity signal where the estimated kinematic and depth parameters are driven by both the image-space tracking errors and observation errors. The major superiority of the proposed observerbased adaptive controller lies in its simplicity and the dec omposition of the handling of the multiple uncertainties in visually servoing robotic systems, thus a voiding the overparametrization problem of the existing results. Using Lyapunov analysis, we demonstrate that the closed-loop system is stable and that the image-space tracking errors converge to zero asymptotically. Simulation results are provided to illustrate the performance of the proposed adaptive control scheme.

연구 동기 및 목표

• 시각 속도 측정에 의존하지 않고 로봇 시스템에서 시각 추적을 수행하는 데 도전하는 것.
• 깊이, 운동학, 동역학 등 여러 원인의 불확실성을 동시에 시각 서보 제어에서 다루는 것.
• 기존 적응형 제어 기법에서 흔히 발생하는 과다 매개변수화 문제를 피하는 것.
• 영상 공간 추적 오차의 점차 수렴을 보장하는 안정적이고 단순한 제어 프레임워크 설계.

제안 방법

• 직접적인 시각 속도 입력이 필요 없도록, 알려지지 않은 운동학적 특성에서 속도 정보를 추출하는 새로운 영상 공간 관측기를 설계한다.
• 영상 공간 추적 오차와 관측 오차를 모두 사용하여 운동학 및 깊이 매개변수를 추정하는 적응형 제어기와 관측기를 통합한다.
• 리아푸노프 기반 안정성 분석을 통해 영상 공간 추적 오차가 0으로 점차 수렴함을 증명한다.
• 불확실성 처리를 별개의 관리 가능한 구성요소로 분해함으로써 시스템 복잡도를 감소시키고 과다 매개변수화를 방지한다.
• 영상 추적 오차와 관측 오차를 동시에 고려하는 이중 오차 기반 적응 법칙을 사용하여 매개변수 추정치를 갱신한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 로봇 시스템에서 시각 속도 측정 없이 어떻게 시각 추적을 달성할 수 있는가?
• RQ2 깊이, 운동학, 동역학적 불확실성을 동시에 다룰 수 있는 강건한 방법은 무엇인가?
• RQ3 안정성과 수렴성을 유지하면서도 적응형 시각 제어에서 과다 매개변수화 문제를 피할 수 있는가?
• RQ4 알려지지 않은 운동학적 특성에서 간접적으로 어떻게 영상 공간 속도를 추정할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 관측기 기반 적응형 제어기는 영상 공간 추적 오차가 0으로 점차 수렴함을 달성한다.
• 알려지지 않은 운동학적 특성에서 속도 정보를 추출함으로써 시각 속도 측정이 필요 없어진다.
• 불확실성 처리를 별개의 관리 가능한 구성요소로 분해함으로써 과다 매개변수화를 피한다.
• 리아푸노프 분석을 통해 제안된 제어 방식 하에서 닫힌 루프 시스템의 안정성이 확인된다.
• 시뮬레이션 결과는 다중 불확실성을 효과적으로 다루며 단순성과 강건성이 향상된 성능을 보여준다.