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【24h】

Asservissement visuel 2D direct: Un asservissement visuel basé sur l'homographie

机译：直接2D视觉伺服：基于单应性的视觉伺服

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摘要

Visual servoing approaches can be classified according to the space in which the cost function is expressed. We can find 3 visual servoing categories: 3D, 2D and 2D 1/2. The common drawback to these methods is the fact that they all need at some point a 3D information of the observed scene: it can be either needed to build a task function locally isomorph to the camera pose or to build a stable control law. This article recall a PhD chapter (Benhimane, 2006) where we propose a stable visual servoing method that does not need any 3D measure of the observed scene with respect to which the visual servoing is performed. Only information extracted from the reference image and the current image suffice to compute a task function that is locally isomorph to the camera pose and to compute a stable control law. At the end of the article, we present experimental results obtained with a 6 degrees of freedom robot and illustrating the validity of the proposed approach.%Les approches d'asservissement visuel sont classées selon l'espace dans lequel la fonction de tache est exprimée. Nous pouvons distinguer 3 catégories d'asservissement visuel : 3D, 2D et 2D 1/2. L'inconvénient commun à ces méthodes est qu une information 3D du modèle de la cible observée est nécessaire soit pour établir une fonction de tache localement isomorphe à l'attitude de la caméra soit pour construire une loi de commande stable. Cet article reprend un chapitre de la thèse de doctorat (Benhimane, 2006) où nous proposons une méthode d'asservissement visuel stable qui ne nécessite aucune mesure 3D de la cible observée et par rapport à laquelle l'asservissement est effectué. Seules des informations issues de l'image de référence et de l'image courante suffisent pour calculer une fonction de tache localement isomorphe à l'attitude de la caméra et pour calculer la loi de commande stable. Nous présentons à la fin de cet article des résultats expérimentaux obtenus avec un robot à 6 degrés de liberté et illustrant la validité de l'approche proposée.
机译：视觉伺服方法可以根据表达成本函数的空间进行分类。我们可以找到3种视觉伺服类别：3D，2D和2D 1/2。这些方法的共同缺点是，它们都在某个点上都需要所观察场景的3D信息：可能需要在相机姿势上局部构建同构异构体的任务功能，或者建立稳定的控制律。本文回顾了博士一章（Benhimane，2006年），在该章中我们提出了一种稳定的视觉伺服方法，该方法不需要对观察到的场景进行视觉伺服的任何3D测量。仅从参考图像和当前图像中提取的信息就足以计算与相机姿态局部同构的任务函数并计算稳定的控制律。在文章的最后，我们展示了使用6自由度机器人获得的实验结果，并说明了该方法的有效性。％Les批准了séléléspacevisuel sontclasséesselon l'espace dans lequel la fuction de exestéprimée。 Nous pouvons distinguer 3 catsgories d'asservissement visuel：3D，2D和2D 1/2。 L'inconvénient社区通信信息中心3D模似可观测的观测点和实体的位置信息同构位置和摄像机位置的构造信息。 Cet文章代表了博士生的博士论文（Benhimane，2006年），或者是对视力稳定的建议书，要确保3D视点的观察和获得最佳效果。信息安全与稳定影像研究所提供了足够的信息，并发布了稳定的位置和同等位置的影像。机器人技术进步奖获得者机器人的认可和建议书的认可度为6度。

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