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O problema do posicionamento e rastreamento de robôs baseado em visão é abordado. Um algoritmo de aprendizado geral é apresentado para determinar o mapeamento entre a posição do robô e a aparência do objeto. O robô é primeiramente movido através de vários deslocamentos em relação à sua posição desejada, e um grande conjunto de imagens de objetos é adquirido. Esse conjunto de imagens é comprimido usando análise de componentes principais para obter um subespaço de quatro dimensões. As variações nas imagens dos objetos devido aos deslocamentos do robô são representadas como uma variedade paramétrica compacta no subespaço. Durante o posicionamento ou rastreamento, os erros nas coordenadas do efetor final são computados eficientemente a partir de uma única imagem de brilho utilizando a representação da variedade paramétrica. O componente de aprendizado permite um controle visual preciso sem qualquer calibração prévia olho-mão. Vários experimentos foram conduzidos para demonstrar a viabilidade prática da abordagem de posicionamento/rastreamento proposta e sua relevância para aplicações industriais.
Nayar et al. (Ter,) estudaram esta questão.