This thesis describes a system which determines the best grasp vector to acquire randomly oriented cylindrical parts piled in a bin using a parallel jaw gripper. Specifically, we address the problems of the range map preprocessing and grasp planning, assuming that the range map is available by a ranging technique. In the preprocessing module, we identify the individual parts from a range map using the characteristics of local surface curvatures and search non-occluded parts from those parts using the information of each part's boundary, i.e., concavity checking. In grasp planning module, we search for some space around each part for gripper placement to find graspable parts and sort all graspable parts by using stability function to determine the best grasp vector. In addition to the algorithms for the two modules, we report on the results of experiments using synthetic range maps.
이 논문에서는 평행한 두 손가락 그리퍼를 가지고 부품상자에서 불규칙한 방향으로 쌓여 있는 원통형부품들을 채집하기 위하여 가장 좋은 그래스프 벡터를 결정하는 시스템이 제안되었다. 특히, 이 논문에서는 측거자료는 현재의 측거자료 추출기술로써 얻어 질 수 있다는 가정하에, 측거자료 전처리와 그래스프 계획에 관한 문제를 다루었다. 전처리 모듈에서는 측거자료영상으로부터 각 물체의 보이는 영역들을 분리하기 위하여 표면곡률특성을 이용하였으며, 각 영역의 경계선의 정보를 이용하여 겹쳐지지 않은 물체들의 영역을 찾아 내었다. 그래스프 계획 모듈에서는 물체주위에서 그리퍼가 위치할 공간의 존재유무를 조사함으로써 그래스프 가능성을 판단하였다. 또한, 그래스프 가능한 물체들 중에서 가장 좋은 그래스프 벡터를 결정하기 위하여, 그래스프 가능성을 판단하기 위한 기준으로써 안정성함수를 정의한 후 사용하였다. 이 논문에서 제안된 방법의 타당성을 보여주기 위하여 인공적으로 합성된 측거자료를 사용하여 실험하였다.
