Using scale-invariant feature points in visual servoing
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we focus on the robust feature selection and investigate the application of scale-invariant feature transform (SIFT) in robotic visual servoing (RVS). We consider a camera mounted onto the endpoint of an anthropomorphic manipulator (eye-in-hand configuration). The objective of such RVS system is to control the pose of the camera so that a desired relative pose between the camera and the object of interest is maintained. It is seen that the SIFT feature point correspondences are not unique and hence those feature points with more than a unique match are disregarded. When the endpoint moves along a trajectory, the robust SIFT feature points are found and then for a similar trajectory the same selected feature points are used to keep track of the object in the current view. The point correspondences of the remaining robust feature points would provide the epipolar geometry of the two scenes, where knowing the camera calibration the motion of the camera is retrieved. The robot joint angle vector is then determined solving the inverse kinematics of the manipulator. We show how to select a set of robust features that are appropriate for the task of visual servoing. Robust SIFT feature points are scale and rotation invariant and effective when the current position of the endpoint is farther than and rotated with respect to the desired position.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».