핸드-아이 시스템 구성
시각 유도 로봇 시스템에서 카메라의 위치는 크게 두 가지 표준 구성으로 나뉩니다. 하나는 eye-to-hand 방식이고, 다른 하나는 eye-in-hand 방식입니다.
이 구성은 카메라가 로봇의 엔드 이펙터에 단단히 장착되어 로봇과 함께 움직인다고 가정합니다. 가장 일반적으로 플랜지 또는 도구에 기계적으로 고정됩니다.
이 시스템의 장점은 유연성에 있습니다. 더 넓은 FOV 가 필요한 경우, 로봇이 뒤로 빠져 멀리서 촬영할 수 있습니다. 여러 시점에서 물체를 촬영하면 더욱 완전한 3D 모델 (360도 전체 모델일 수도 있음) 을 만들 수 있습니다. 또한 카메라의 시점을 변경하여 다른 각도에서 볼 수도 있습니다. 이 시스템 구성의 또 다른 장점은 로봇으로 인한 물체 가림 현상이 발생하지 않는다는 것입니다.
이 구성의 한 가지 단점은 로봇의 가속도를 신중하게 제어하여 충돌 회피를 구현해야 한다는 것입니다. 이는 작업 환경, 카메라 및 로봇의 손상을 방지하기 위한 것입니다. 로봇 장착의 또 다른 단점은 로봇이 픽업한 부품을 옮길 때와 같이 올바른 위치에 있지 않을 때 카메라를 이미지 획득에 사용할 수 없다는 것입니다. 또한 로봇은 3D 이미지를 포착하기 전에 움직임을 멈춰야 합니다. 마지막으로, 카메라의 무게는 로봇이 집는 물체와 그리퍼에 사용할 수 있는 페이로드에 포함 됩니다.
이 구성의 시스템에는 로봇 팔의 작업 공간을 관찰하기 위한 고정 카메라가 로봇 환경에 있습니다.
이 시스템의 장점은 카메라가 로봇의 피킹 작업 영역에서 상대적으로 떨어져 있어 로봇이 카메라와 충돌할 가능성이 없다는 것입니다. 이 시스템 구성의 또 다른 이점은 로봇이 움직이는 동안 이미지 획득을 동시에 수행할 수 있다는 것입니다. 이는 카메라로 인한 주기 시간이 매우 적다는 것을 의미합니다.
단점은 로봇 팔이 물체와 카메라 사이를 이동하면서 물체의 시야를 가릴 수 있다는 점입니다. 이는 작업 주기 시간에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 방지하려면 정교한 Motion 플래닝을 사용하여 로봇의 움직임과 이미지 취득을 동기화해야 하는데, 이는 결코 간단한 작업이 아닙니다. 또한 카메라가 고정되어 있고 시점이 일정하기 때문에 이 시스템은 유연성이 떨어집니다. 즉, FOV 를 변경할 수 없고 필요할 때 이미지 측정의 정확도를 높일 수 없습니다. 마지막으로, 카메라를 장착할 기계적 구조물을 제작해야 하므로 로봇 셀 구축에 추가적인 노력이 필요합니다.
이제 시스템 구성을 소개했으므로 다음 Hand-Eye Calibration Problem 에 대해 알아보겠습니다.