論文の概要: Energy Aware Camera Location Search Algorithm for Increasing Precision of Observation in Automated Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10251v1
- Date: Thu, 12 Jun 2025 00:32:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.503922
- Title: Energy Aware Camera Location Search Algorithm for Increasing Precision of Observation in Automated Manufacturing
- Title（参考訳）: 自動製造における観察精度向上のための省エネルギーカメラ位置探索アルゴリズム
- Authors: Rongfei Li, Francis Assadian,
- Abstract要約: カメラのワークスペースを探索し,最適な位置を探索するために,カメラの移動ポリシーのためのアルゴリズムを提案する。
単純なブルートフォースアプローチとは異なり、このアルゴリズムは環境学習から探索ポリシーを適用することで、より効率的に空間を探索することができる。
自動製造アプリケーションがシミュレーションされ, 得られた結果は, 限られたエネルギーで観測精度が向上したことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual servoing technology has been well developed and applied in many automated manufacturing tasks, especially in tools' pose alignment. To access a full global view of tools, most applications adopt eye-to-hand configuration or eye-to-hand/eye-in-hand cooperation configuration in an automated manufacturing environment. Most research papers mainly put efforts into developing control and observation architectures in various scenarios, but few of them have discussed the importance of the camera's location in eye-to-hand configuration. In a manufacturing environment, the quality of camera estimations may vary significantly from one observation location to another, as the combined effects of environmental conditions result in different noise levels of a single image shot at different locations. In this paper, we propose an algorithm for the camera's moving policy so that it explores the camera workspace and searches for the optimal location where the images' noise level is minimized. Also, this algorithm ensures the camera ends up at a suboptimal (if the optimal one is unreachable) location among the locations already searched, with limited energy available for moving the camera. Unlike a simple brute force approach, the algorithm enables the camera to explore space more efficiently by adapting the search policy from learning the environment. With the aid of an image averaging technique, this algorithm, in use of a solo camera, achieves the observation accuracy in eye-to-hand configurations to a desirable extent without filtering out high-frequency information in the original image. An automated manufacturing application has been simulated and the results show the success of this algorithm's improvement of observation precision with limited energy.
- Abstract（参考訳）: ビジュアルサーボ技術は、多くの自動化された製造タスク、特にツールのポーズアライメントによく開発され、応用されている。
ツールの完全なグローバルビューにアクセスするために、ほとんどのアプリケーションは、自動化された製造環境において、アイ・ツー・ハンド構成またはアイ・ツー・ハンド協調構成を採用する。
多くの研究論文は、主に様々なシナリオにおける制御と観測アーキテクチャの開発に力を入れているが、カメラの位置が目と手の設定で重要であるという議論は少ない。
製造環境では、環境条件の複合効果により、異なる場所で撮影された単一画像のノイズレベルが異なるため、カメラ推定の品質は、ある観測場所から別の観測場所へ大きく異なる可能性がある。
本稿では,カメラの作業空間を探索し,画像のノイズレベルが最小となる最適な位置を探索する,カメラの移動ポリシーのためのアルゴリズムを提案する。
また、このアルゴリズムは、既に検索された場所の中で、カメラが最適な位置(最適な位置が到達できない場合)に到達し、カメラを動かすための限られたエネルギーを確保できる。
単純なブルートフォースアプローチとは異なり、このアルゴリズムは環境学習から探索ポリシーを適用することで、より効率的に空間を探索することができる。
画像平均化技術を用いて、このアルゴリズムは、単独のカメラを用いて、元の画像の高周波情報をフィルタリングすることなく、目と手の位置の観察精度を所望の程度に向上させる。
自動製造アプリケーションがシミュレーションされ, 得られた結果は, 限られたエネルギーで観測精度が向上したことを示す。
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