In this thesis, a method is proposed which automatically determines grasp vectors of an object for the robot with a parallel-jaw gripper. The grasp vector is the combination of grasp position and orientation. This method is quite general and versatile : the geometry of the object is arbitrary, no a priori information is needed except the parameters of the gripper, and so the method can be applied to all the automatic grasping problems when the object and its orientation are unknown. This method extracts information about an object by using robot vision techniques. This method segments and parameterizes the object boundary pertinently, and uses a robust and efficient filtering process. Just it yields an explicit solution and very fast and simple algorithm. Practically, our method is executable in real time. Also, by considering various grasp types and using good stability criterion, reliable results are produced.
본 논문에서는 두 손가락 그리퍼를 가지고 물체의 그래스프 벡터를 자동적으로 결정하는 방법이 제안되었다. 그래스프 벡터란 잡을 곳의 위치와 방향을 말한다. 이 방법은 물체의 모양에 구애받지 않으며 그리퍼에 대한 정보 외에는 일체의 다른 정보가 필요하지않다. 따라서, 이 방법은 물체에 대한 정보가 전혀 없는 모든 그래스프 문제에 적용될 수 있다.
이 방법은 로보트 시각 기법들을 이용하여 물체에 대한 정보를 추출해낸다. 그리고, 물체의 외곽선을 적절한 방법으로 요소 분리 및 매개 변수화 하고 효과적인 여과 방법을 사용하여 간명하고 빠르다는 장점을 지닌다. 또한, 이 방법은 여러가지 그래스프 형태를 고려하고, 물체를 집을 때의 안정도에 대한 좋은 기준을 사용하여 좋은 결과를 낸다.
