Zusammenfassung
Am Institut für Flexible Automation (INFA) der Technischen Universität Wien wurde ein Bilderkennungssystem entwickelt, welches es ermöglicht, modellgestützte Objektlagevermessung mit hoher Erkennungsgeschwindigkeit zu realisieren. Andererseits wurden am Institut für Elektrische Mess- und Schaltungstechnik (EMST) seit längerem Methoden hoch dynamischer Sensorintegration in Industrie-robotersteuerungen entworfen und in Experimenten erprobt. Dieser Artikel beschreibt die Integration des INFA-Bilderkennungssystems in die Industrierobotersteuerung. Der Roboter kann die Zielobjekte erreichen und korrigiert etwaige Ungenauigkeiten. Eine Musterapplikation demonstriert die Möglichkeiten der bisherigen Arbeiten.
Abstract
The system Vision for Robotics (V4R) developed at INFA enables the model-based tracking and pose estimation at high rates. The methods developed and tested at EMST enable the highly dynamic integration of sensor signals into an industrial robot controller. This article describes the integration of V4R into the sensor-based robot controller. The robot can reach the target object and corrects inaccuracies of part placement. Experiments demonstrate the potential of this approach.
Schrifttum
Dickmanns, E. D., Graefe, V.: Dynamic monocular machine vision and applications of dynamic monocular machine vision. Machine Vision and Applications. 1988, S. 220–261.
Dickmanns, E. D.: Dynamic vision merging control engineering and AI methods. In: Kriegman, Hager, Morse: The confluence of vision and control. Lecture Notes in Control and Information Sciences 237. Springer. 1998.
Hager, G. D., Toyama, K.: The XVision-System: a portable substrate for real-time vision applications. Computer Vision and Image Understanding 69 (1998), S. 23–37.
Harris, C.: Tracking with rigid models. In: A. Blake and A. Yuille (eds.): Active Vision. MIT Press. 1992, S. 59–73.
Hölzl, M.: Sensorintegration in einer Robotersteuerung. Diplomarbeit, TU Wien. 2001.
Jörg, S., Langwald, J., Stelter, J., Hirzinger, G., Natale, C.: Flexible robot-assembly using a multi-sensor approach. IEEE ICRA 2000, S. 3687–3694.
Luthiger, J., Burdet, E.: A modular and sensor-oriented motion planner. Robotica (1999), H. 17, S. 87–95.
Schweinzer, H.: Fast sensor corrections of robot motion paths processed in real-time by control algorithms running in parallel. The Journal of Real-Time Systems (1989), H. 3, S. 207–220.
Thompson, R. L., Reid, I. D., Munoz, L. A., Murray, D. W.: Providing synthetic views for teleoperation using visual pose tracking in multiple cameras. IEEE SMC Part A 31 (2000), 1 S. 43–54.
Vincze, M., Hager, G. D. (eds.): Robust vision for vision-based control of motion. IEEE Press. 2000.
Vincze, M., Beltran, C., Gasteratos, A., Hoffgaard, S., Madsen, O., Ponweiser, W., Zillich, M.: A system to navigate a robot into a ship structure. ICVS 2001 Int. Workshop on Computer Vision Systems, Vancouver, July 7–8, 2001.
Author information
Authors and Affiliations
Rights and permissions
About this article
Cite this article
Schweinzer, H., Ponweiser, W., Vincze, M. et al. Führung eines Industrieroboters mit Hilfe eines Bilderkennungssystems. Elektrotech. Inftech. 118, 575–582 (2001). https://doi.org/10.1007/BF03158996
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/BF03158996