Visuelles Servoing
Visuelles Servoing nutzt Kamera-Rückkopplung in einem geschlossenen Regelkreis, um einen Roboter zu einem Ziel im Bildraum (Image-Based Visual Servoing, IBVS) oder im 3D-Raum, der aus Bildern geschätzt wird (Position-Based Visual Servoing, PBVS), zu führen. Bei IBVS minimiert der Regler den Fehler zwischen erkannten Bildmerkmalen (Keypoints, Objekt-Bounding-Boxen) und ihren gewünschten Positionen in der Bildebene, ohne explizit 3D-Posen zu berechnen. Visuelles Servoing ist attraktiv, weil es direkt Kalibrierungsfehler und Kamera-Roboter-Fehlausrichtung kompensiert. Moderne Deep-Learning-Varianten trainieren neuronale Netze, um Servoing-Geschwindigkeitsbefehle direkt aus Rohbildern auszugeben, was eine robuste Ausrichtung zu neuartigen Objekten ermöglicht. Siehe dies in der Praxis: der Hardware-Shop →