[論文レビュー] Path Planning with Automatic Seam Extraction over Point Cloud Models for Robotic Arc Welding

Peng Zhou, Rui Peng+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2020

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 16被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、線形ICPアルゴリズムを用いて作業工の3次元点群モデルを再構築し、ノイズ除去のためのバイラテラルフィルタを適用し、明るさに基づくエッジ検出法により溶接 seam を抽出することで、滑らかな6自由度パスを生成するジェスチャー誘導型ロボット溶接システムを提案する。本システムは、サブミリメートルの精度（0.7–0.8 mm のRMSE）と高速処理（122–139 mm/s）を達成し、複雑な形状や継ぎ目タイプにおいても頑健な性能を示した。

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.

研究の動機と目的

• 従来の教示・再生方式およびオフラインプログラミングの限界を克服し、適応的でリアルタイムなパスプランニングを可能にする。
• ノイズを含む点群による複雑で自由形状の3次元作業工のスキャンとモデリングの課題を克服する。
• 手のジェスチャーを用いた直感的な人間-ロボットインタラクション手法を開発し、効率的なスキャンとポーズ制御を実現する。
• 再構築された3次元モデルから自動的かつ頑健かつ高精度な6自由度溶接パスを生成することを可能にする。
• 多様な継ぎ目タイプと形状において、定量的指標を用いてシステムの性能を検証すること。

提案手法

• ジェスチャーインターフェースにより、手の動きをロボットアームの動きにマッピングし、複数の視点から作業工のスキャンを直感的に行う。
• 線形反復最近接点（ICP）アルゴリズムを用いて、ロボットの運動学的初期ポーズ推定値を活用することで、収束速度と精度を向上させ、完全な3次元表面モデルを再構築する。
• 幾何的特徴（エッジやコーナーなど）を保持しつつ、点群のノイズを低減するため、修正されたバイラテラルフィルタを適用する。
• 明るさ勾配に基づくエッジ検出アルゴリズムにより、局所的な明るさの変動を活用して高密度のエッジ点を特定し、溶接継ぎ目を特定する。
• 検出された継ぎ目点に沿って、並進成分と回転成分の両方を補間することで、滑らかな6自由度溶接パスを生成する。
• パスの精度を教示・再生法による真値パスと比較して評価するために、平均二乗誤差（RMSE）を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 部分的な点群ビューからの複雑な3次元作業工形状を、ジェスチャー誘導型スキャンシステムが効果的に再構築できるか。
• RQ2 点群ベースのシステムが、多様な継ぎ目タイプや姿勢において、溶接継ぎ目をどの程度正確に検出・抽出できるか。
• RQ3 提案された6自由度パスプランニング手法が、標準的な教示・再生パスと比較して、幾何的精度と滑らかさをどの程度達成できるか。
• RQ4 本システムは、作業工の姿勢や複雑な形状が異なる状況において、処理速度と頑健性の面でどの程度の性能を示すか。
• RQ5 運動学的ポーズ初期化と組み合わせたICPとバイラテラルフィルタの統合が、ノイズが多い環境下での再構築品質と継ぎ目検出をどの程度向上できるか。

主な発見

• シリンダでは平均パス精度が0.7 mm（RMSE）、Y字型作業工では0.8 mm（RMSE）を達成し、それぞれ1.5°および1.3°の角度誤差を示した。
• V継ぎ目においては、異なる継ぎ目姿勢でも一貫した性能を示し、検出速度は122 mm/s から 139 mm/s の範囲であった。
• エッジ検出の最適なしきい値は、シリンダで約53、Y字型部品で約60であった。これは、局所的な幾何形状に敏感であることを示している。
• バイラテラルフィルタは、視覚的および定量的比較により、重要なエッジ特徴を保持しながらもノイズを効果的に低減したことが確認された。
• ジェスチャーベースのスキャンインターフェースにより、事前プログラムされたカメラポーズが不要な状態で、迅速かつ直感的で再現性の高いデータ取得が可能になった。
• 従来の2次元画像処理では失敗する複雑な3次元形状や自由形状の溝に対しても、本システムは既存手法を上回る性能を示した。