271 回研究集会 (2012.3.9)
資料番号 271-4

計測自動制御学会東北支部 第ワイヤハーネス部品の教示軌道追従のためのビジュアルサーボ
Visual Servo for Taught Path Tra king ofWire Harness Components○森田賢  ，鏡慎吾  ，橋本浩一  ，小菅一弘 ○ Masaru Morita , Shingo Kagami, Koi hi Hashimoto , Kazuhiro Kosuge

*東北大学 大学院情報科学研究科,**東北大学 大学院工学研究科*Graduate S hool of Information S ien es, Tohoku University,**Graduate S hool of Engineering, Tohoku University.

: 教示・再生法 (tea hing-playba k method)，画像ベースビジュアルサーボ (image-basedキーワード

visual servo)，物体認識 (obje t re ognition)，軌道計画 (path planning)，ティーチ・バイ・ショーイング
(tea h by showing) 非線形最適化 (non-linear optimization):980-8579

6{6{01連絡先〒
仙台市青葉区荒巻字青葉
東北大学大学院情報科学研究科 橋本・荒井研究室 鏡研究室/

Tel.: (022)795-7021，Fax.: (022)795-7019，E-mail: morita(at)i .is.tohoku.a .jp

森田賢，

1.

はじめに穴に配線用ハーネス部品を通すような作業に注

自動車や電機・電子産業を中心とした製造業分野の成長や人手不足を背景に1980 年代以降産業用ロボットが導入され，溶接，塗装，機械加工，組み立てといった作業の自動化は実用レベルに達している．これらの作業の多くでは教示再生方式が採用されているが，ロボットは繰り返し精度は良いが絶対精度はあまり良くないため高精度なキャリブレーションを要する場合が多くシステム導入の上での障害の一つとなっている．また，目で見て確認品が行うような複雑な工程については人の手で行われている場合が多いのも現状である．
我々はそのような作業の中から配線作業の際にハーネスのワイヤ部分を把持してシャーシの目した．柔軟なワイヤを把持してのハンドリン
グではロボットとハンド間の相対位置が定まらず従来の手法では実現が難しい．そこで我々は，ロボットの軌道ではなく部品自体の軌道を画像により教示しておき，再生時に画像ベースビジュ
アルサーボによって部品が目標軌道を追従するようにロボットを制御するシステムを提案する．
また，教示の際には複数毎の画像を撮影するだけという簡易な方法をとる．軌道教示を画像によって行う点で類似のアプローチをとるもの
として，教示点においてLED 指示棒を光らせ画像を撮影するといった簡易な教示方法が提案)て指示棒の 3 次元位置を推定し軌道計画を立てされている 1 ．この手法ではステレオ法によっているため，事前の正確なキャリブレーション{1{が必要となる．我々は正確なキャリブレーションを必要としない画像ベース制御を採用することでハードウェアの設置が容易となるシステムの実現を目指す．
更に，画像空間上で教示軌道に沿ってロボットを制御する方法についても述べる．関連研究として，初期位置と単一の目標位置間の時間依存軌道を一度3 次元空間上で生成し，それを投影した目標画像を連続的に切り替えることで大)域的収束性を高める手法が提案されている 2 ．
，時間依存しない手法として，複数毎の目標画像間の補間目標画像を現在の画像情報と組み合わ)せて枚時刻生成する方法も提案されている 3 ．
これらに対し，我々の手法では教示画像を複数枚登録しそれら全てを順に通過するような時Fig. 1

カメラの透視投影モデル及び物体認識の際における非線形最適化の初期値計算方法．

~と表す．ここで文字の上の はそのベクトルの1 を持つ成分を加えて同次座標系で表現したものとする．w は左辺の第 3 成分を 1 にする定数項，P は最後に値

P = A C RjC t

間依存の目標軌道生成を行う．
対象とする部品も実際の産業現場での使用を想定してマーカのついていないものを対象とする．
以上を統合し，画像ベース法のモデル化誤差に対するロバスト性と簡易な教示法を特徴としで与えられる透視投影行列である．ここで A は1 の内部パラメータ行列で，C R，C t はそれぞれカメラ 1 のカメラ座標系からワールドカメラ座標系への姿勢及び位置の変化を表現したもの

2 についても同様に表現できる．
また，O ，H をそれぞれ部品の座標系とロである．カメラたユーザにとって導入しやすいロボットシステ
ムの実現を目指すことが本研究の狙いである．

2.

座標系

本章では本論文中で使用する座標系について3 次元直交座標系の空間とする．本研究では Fig. 1 に示す透視投影モデルに基づいた 2 台のカメラ画像の解析を行っている．W をワールド座標系とし， C ，C  を2 つのカメラの座標系とし， P ，P  を 2 つ(2)ボットハンドの座標系として使用する．

3.

教示画像からの軌道計画と再生

3.1

教示画像の撮影及び物体認識

定める．扱う空間は

まず教示フェーズでは環境に設置されたカメラを用いて教示画像を撮影する．ここでは，教示者が手にハーネスを持って，通過させたい複数の位置で画像を撮影することを想定する．のカメラのピクセル座標系とする．ワールド座台のカメラで撮影した教示画像の例を標系で表現した

示す．

3 次元上の点 q を 2 つのカメラで撮影した際に画像上にできる像をそれぞれ

m = [u v℄T ，m = [u v℄T とする．q と mの関係を透視投影モデルに従って，w

m~ = P q~(1)

1 22Fig. 2 にカメラ と による N 組の教示画像の中から

336
自由度パラメータベクトル pO (n)(n = 1; :::; N )コネクタの位置 自由度，姿勢 自由度を含むを認識する．ただし，N は教示画像のセット数，n は教示画像のセット番号とする．ここで認識方法は任意であり，軌道計画及び再生には依存し{2{)で与えられる 5 ．ここで  は正のスカラーゲイp_ ( )ン， H t はロボットハンドの速度であり，K を(1) 教示画像 0(2) 教示画像 1(a) カメラ 1(3) 教示画像 2+画像特徴量ベクトルの次元数とすると， img

J 2(R6K ) は画像ヤコビアン Jimg 2 (RK 6) の擬似逆行列，s 2 (RK ) は目標画像の画像特徴量そして s 2 (RK ) は現在画像の画像特徴量である．

Jimg とは，Jimg = psH

ここで，画像ヤコビアン(1) 教示画像 0Fig. 2(2) 教示画像 1(b) カメラ 2(3) 教示画像 2(5)で定義される．すなわち，ロボットの手先の運教示画像の撮影例．

動と画像上での見え方の変化の関係を表す行列ない．そこで，本章は以後位置・姿勢パラメータは任意の方法で推定済みとして議論を進め，本研究で用いた姿勢推定方法は次章で述べる．

である．実際にロボットのコントローラに指令値を送る際にはp_ H (t) をロボットヤコビアンを用いて各関節の回転角速度に変換する．
本研究でもこの式に基づいた制御を行うが，部品の軌道補間及び軌道計画

3.2

教示画像から推定した物体の目標画像特徴量と画像ヤコビアンが時系列に変3 次元位置・姿

勢パラメータ間の軌道をパラメトリックスプラ化すること，軌道計画に基づいたフィードフォアワード項を加えている点が異なる．具体的には

pp_ H (t) = p_ fHf (t)インによって滑らかに補間する．なお， O の( = 1; :::; 6) について独立に補間を各成分 pO(i) i+ t img

J ( )(s(t) s (t)) (6)で与えられる速度制御を行う．画像特徴量の取り行う．
更に，ロボットが急激に動き出したり止まっ方は次章で述べる物体認識の際と同じく画像のたりすることで激力が発生するのを防ぐために画素値を用いる．詳細については次章で述べる．
ここで，本研究で使用する画像ヤコビアン加減速を考慮した起動計画を立てる．本研究では時間に対する位置の5 次補間を行った．また，

時刻 t に物体の取るべき位置を時間に関する関()について説明する．このヤコビアンを書き換えると，合成関数の微分によりJimg(t) = sp(Ht) = sp(Ot) ppHO

数 p t O(i) とし，開始時間を t0 ，終了時間を tend

5 次補間の境界条件は，
pO (tend ) = pO(N )pO (t0) = p(1)O(3)
p_ O (t0) =p_ O (tend ) =pO (t0) =pO (tend ) =としたとき，この0000とした．

画像ベースビジュアルサーボによる再生

一般的なビジュアルサーボの制御則は+ (s(t) s )p_ H (t) = Jimg

(4)

(7)

s( )
p tとなる．
は対象物体の運動に対する画像上 Oの見え方の変化を表すヤコビアンである．このヤコビアンは目標軌道上でのパラメータ周りの数値微分によって計算する．理由は複雑な

3.3

Jimg (t)CAD

モデルの画像上の見え方を解析的に導出することが困難なためである．
 O
はロボット手先と対象物体の間のヤコビ Hアンである．今回用いるようなテクスチャが少ppなくかつマーカの無い物体の位置・姿勢をリア{3{ルタイムに導出することは困難なので，ロボットの初期位置における物体の相対位置を固定値として採用する．これは不正確なモデル化ではあるが，画像ベース法では画像を制御偏差にしているので有る程度のモデル化誤差があっても画像上では同じ見え方になるように収束することを期待している．

4.

Fig. 3物体の位置・姿勢認識.

画像特徴量ベクトルの作成方法

本研究では生産現場での導入を考え，部品に必要があることが注意点となる．ただし，画像はマーカをつけずに画像から位置・姿勢の認識ベース法ではロボットとカメラ間のキャリブレーを行う．ただし，部品のション誤差にはロバストなのでこちらのキャリ

3D モデルは既知とする．本章で説明する物体位置・姿勢推定の目的
はは物体の位置・姿勢パラメータ

pO を利用して生成した目標画像特徴量 s と現在画像特徴s(pO ) との誤差をとった評価関数 E (pO ) を最小化する部品の位置・姿勢パラメータ pO をブレーションについては厳密に行う必要は無い．

量推定することである．すなわち，p^O = argp min E (pO )(8)

O法においては，目標画像として実画像，現在画像特徴量としてモデル投影画像を用いる．最適和

3D モデルと画像特徴量間のマッチングによりマーカレスな物体の認識をする際に利用される代表的な特徴量として特徴点やエッジが挙げられる 6) ) ．しかし，今回対象とするような半透7明コネクタについては，照明条件の影響でエッなる非線形最小化問題を解くことである．本手化の評価関数 E

画像特徴量の選定

4.1(pO ) は (9) 式のように差分 2 乗(SSD) の形をとる．
KX
12e2(k) (pO )E (pO ) = ke(pO )k =2k =1

ジ検出が不安であること，コネクタ自体にテクスチャが少なく特徴点のマッチングが難しいことが問題となる．
このような場合には，疎な画像特徴ではなく画像の画素値そのものを特徴量にするような手法(9)が有効であり，近年注目されている．例として，(10)(11)的なパラメータ推定を行う方法が挙げられる．

である．本研究では非線形最適化問題でよく用コネクタ部分のみを抽出した画像の画素値をラいられるレーベンバーグ・マーカート法 4 を用スタ順に並べたものを画像特徴量ベクトルとしいる．て採用する．

ここでe(pO ) = s(pO ) s ;e(k) (pO ) = s(k) (pO ) s(k))

またここではカメラをESM ) のように，画像間 SSD(Sum of Squared
Di eren es) のマッチングにより対象物の平面
8

そこで本研究でも画像同士のマッチングを取る

Fig. 3 に示すように，方針をとる．具体的には，2 台の画像マッチング

画像中のコネクタ部分の抽出では背景差分法

2 値化および平滑化処理を施す．

を行うため，事前の正確なカメラキャリブレーを用い，それにションが必要となる．同時に，ビジュアルサーボ

これは対象とするコネクタが半透明であり照明を行う際にも同じカメラパラメータを使用する

条件により画像の見え方が大きく変化してしま

{4{

うため

2 値化によってこの影響を小さくすることを目的としている．平滑化を行う理由は，単純な2 値化画像を用いた場合に最適化計算で必要な微分計算に悪影響を及ぼすためである．

ワイヤ位置を通過する直線上のある

1 点を表すことになる．

tO , C の原点 OC , カメラ 1 画像上ワイヤ位置 tw の 3点を通る平面を S1 とし，カメラ 2 についても同様に tO , OC , tw を通る平面を S2 とする．
この 2 平面が交差する直線を l とすると，コネ先に求めたコネクタの初期位置

01

ここでビジュアルサーボの再生時に関する注
意点を述べる．前章で述べた画像・部品間のヤコ t
ビアン
をここで述べた画像特徴量によっ Oて目標値周りの数値微分で求めると，現在の画s( )p

像上の部品位置が目標の部品位置と重なる必要性が出てくる．ヤコビアンが目標値周りでしか有効にならないため，現在部品位置が目標部品

1022

クタの中心位置とワイヤを通る方向と一致する．
コネクタの座標系

O においてワイヤが突出す0る方向に相当する XO0 軸の方向が l と一致するように初期姿勢を設定する．
しかし，ここまでの情報のみでは XO0 周り位置と重ならない場合には，何も撮影していない画像を現在画像としていることと等しくなっ1の回転方向の姿勢について判断することが難しい．そこで，XO0 周りには様々な回転量の初期てしまうためである．

姿勢から最適化を行い，スコアの良いものを候4.2補とする方針をとる．以下にその手順を説明す

初期値の決定方法

2 軸 YO , ZOを適当に設定し，これを基準となる座標系 Oとする．更に XO 軸周りに  だけ回転させÆた座標系を O とする．本研究では  を 30ずつ回転させた計 12 種類 の姿勢を最適化の初る．まず，XO0 に対して直交する撮影画像から対象物体の位置・姿勢パラメー
タを大まかに推定したもの最適化の初期値とし，非線形最適化によってより正確なパラメータ推定を行う．ここではその初期値の計算方法をFig.

1 に従って述べる．
本研究では 2 台のカメラで部品を撮影してい00000

期姿勢として採用した．これは経験的に設定した値である．

るので，ステレオビジョンによって初期位置をt点としては．カメラ 1 ピクセル平面上のコネクタ重心 mO とカメラ 2 ピクセル平面上のコネクタ重心 mO を使用する．

計算する．この点を O0 とする．画像上の対応

00

続いて，初期姿勢の決定には今述べた物体の3 次元位置の情報に加え，画像上のワイヤの位
置情報 mw , mw を用いる．ここでワイヤ位置
14.3

前節の方法で姿勢推定をした場合，正しく収束した姿勢と XO0 周りに反転するような姿勢で収束した場合とでは像特徴量だけではこの判別は難しい．

Fig. 2 の教示画像 1 を例にこの現象

以下に，とは，画像上コネクタ重心位置周辺の注目領域

mw , mwから，ワールド座標系へ変換した tw , tw は，(1) 式の透視投影の逆変換により求められる．ただし定数倍の不定性があるので，(1) 式の w には 0 ではないある値を当てはめておく．これにより tw , tw は各カメラ座標系の原点と画像上とする．ピクセル座標系で表現した

11

12222 値画像上での見え方がほとんど等しくなるため，ここまで使用した画2内で抽出したワイヤ領域の重心位置をとるもの

候補パラメータからの最終値決定を説明する．これら教示画像に対して最適化を行い，望ましい姿勢に収束したパラメータでモデルを再投影したものをFig. 4 (b), これ対して反転した姿勢で収束したパラメータでモデルを再投影したものをFig. 4 ( ) に示す．いずれも先端のコネクタ部分については，画像上での見え方がほとんど等しくなっている様子が確認できる．この場合，上記最適化の評価関数値も{5{(1) カメラ 1(2) カメラ 2(a) 望ましい姿勢で収束した場合.

(1) カメラ 1

Fig. 5色ヒストグラムの作成方法.

(2) カメラ 2(b) 望ましい姿勢に反転した姿勢で収束した
場合.
Fig. 4 教示画像 1 を対象として最適化終了時のスコアが良くなる姿勢の組み合わせ.

(a) 実画像の場合ほぼ近い値をとるため，別の情報でこの姿勢を区別する必要がある．そこで，コネクタ重心位置周辺のワイヤの色ヒストグラムを比較することでこれらの姿勢の判定を行う．

(b) モデル画像の場合
Fig. 5 にヒストグラムの計算方法の図を示す．
Fig. 6 実画像とモデル画像に対する各ワイヤカメラ 1 の画像を例に，コネクタ重心位置 mO色のヒストグラムを作成する様子.
を通る水平線をとる．mO 周辺の画素を探索し探索対象の色の画素を見つけたら，mO とその画素を通る直線をとる．これら 2 直線のなす角000を  とし，該当するビンに投票する．今回用いるワイヤ色である赤色と黄色について，注目領域内の画素全てに対してこの処理を施す．モデル画像については，仮想的な直線ワイヤを付加した上で投影し同様にヒストグラムを計算する．

Fig. 6 示す．
ヒストグラムの比較方法として EMD(EarthMover's Distan e) ) を用いた．前節の最適化
この過程を図で示したものを
9Fig. 7 教示画像 1 を対象とした各初期回転角度に対する最適化終了時の SSD.
4.4

部品の位置・姿勢推定実験

Fig. 2 に示す教示画像に対して位置・姿勢推定において良いスコアで収束した各パラメータについてヒストグラムを計算し，実画像のヒストを行った実験結果をここに記す．コネクタはパグラムをソコンの電源配線で標準的に用いられるらEMD で比較する．そして候補の中かEMD スコアが最も良い値をパラメータを最終的な推定値と選定する．

Molex

8981 シリーズのリセプタブルハウジングを使用した．

{6{Fig. 8 教示画像 1 を対象とした各初期回転角度に対する実画像とモデル画像間 EMD.
4.4.1

非線形最適化による位置・姿勢推定

Fig. 9Fig. 7 に Fig. 2 の教示画像 1 について最適.

実験システム化を行った結果のグラフを示す．横軸は，最適化前における基準姿勢

O からの初期回転角度0

ワイヤ色の配置順が一致しているものを識別で を表す．縦軸は，最適化終了時の評価関数値 E (^pkO )(k = 1; :::; 12) を表す．この中から候きていることを示している．

補となるパラメータを選定する方法については，

5.

実験

5.1

システム構成各画像について E(^pkO )(k = 1; :::; 12) の最小値と中間値との平均を取った値を閾値とし，評価取り方は経験的に定めたものである．このうちFig. 9 に示すように，天吊単腕ロボット，ハンド，カメラ 2 台，マーカレの例として，初期回転角度スハーネス部品，穴を通す対象であるシャーシ関数値がこれを下回るものとした．この閾値の = 60Æ から最適化を行った結果の画像が Fig. 4 ( ) であり，初期回転角度  = 210Æ から最適化を行った結果の画像が Fig. 4 (b) と対応している．
4.4.2

ワイヤ色ヒストグラムの比較による推定値の決定

前節で推定した全てのパラメータを用いてモ本実験システムはからなる．

BASLER 社製 a e シリーズ a A640100gm/g を 2 台使用した．ハーネスは Molex
社製 8981 シリーズのリセプタブルハウジングをカメラは使用した．ハーネスには太いワイヤと細いワイヤが取り付けられているものを使用した．シャーシは一般的なPC から取り出したものを使用した．

デルを投影した画像と対応する実画像に対してEMD によるワイヤ色ヒストグラム比較を行った結果を Fig. 8 に示す．横軸は最適化前における基準姿勢 O からの初期回転角度  を表す．縦軸は実画像とモデル画像間の EMD スコ
05.2

第実験内容

2 章，第 3 章の手法に従って予め計画した軌道に従い，画像ベースビジュアルサーボによりハーネスの先端部をシャーシの穴に通す実験

アを表す．ワイヤ色の配置が近い姿勢においてを行った．部品は予め把持させ，軌道計画は部

小さい

品の初期位置からシャーシの穴の直前の位置まEMD スコア をとることが確認できる．

上記最適化の段階で候補として選定した姿勢で行い，最終位置で部品位置が収束したところのうち，最小のスコアをとったものは教示画像で計画済みの速度フィードフォアワード項の最2 では  = 210Æ のときであった．Fig. 4 で確認できる通り，実画像との画像の見え方からも終値の並進方向にロボットを直進させ部品を穴に通過させる．これは今回の実装においては簡{7{単化のため，穴を通過させる際にシャーシによってコネクタが隠れてしまう問題を回避するべく採用したものである．このため穴を入れられる側のシャーシの位置は教示時から動かないこと(1) t = 0.0(2) t = 11.0

(3) t = 25.0(a) カメラ 1を前提とする．

2 台のカメラの内部パラメータ及びカメラ間の外部パラメータは正確にキャリブレーション済みである．ロボットとカメラ間の外部パラメー(1) t = 0.0

タキャリブレーションを行った．本実験は次の(2) t = 11.0

(3) t = 25.0(b) カメラ 2

3 つの条件で行った．
1. 太いワイヤと細いワイヤを把持しハーネス先Fig. 10条件

1 における実験連続画像.

端がほとんど振動しないような状況下での実験．

2. 太いワイヤを一本把持しハーネス先端が小さく振動するような状況下での実験．

3. 細いワイヤを一本把持しハーネス先端が大き(a)

(b)

( )

(d)

(e)

(f )

く振動するような状況下での実験．
条件

1, 2, 3 の順にハーネス先端の動きが大きくなるような設定になっている．

5.3

Fig. 11

結果と考察

1 について計画軌道に従ってビジュアルサーボを行った様子を撮影した連番画像を Fig.
10 に示す．これらの連番画像は実画像と目標画

条件

条件像をアルファブレンドしたものである．ただし，目標画像のコネクタ領域は緑色に塗りつぶしている．条件

1 において両カメラ画像でコネクタの目標軌道を追従している様子を示している．
軌道追従ビジュアルサーボから最終的にハーネスを穴に通すまでの作業を撮影したものを11 に示す．

Fig.

3

また，条件 について計画軌道に従ってビジュアルサーボを行った様子を撮影した連番画像をいるのだが，1 における全作業の連続画像.

Fig. 12 ではこの後偶然目標と現在の画像上部品位置が再度重なり目標軌道に復帰した様子をで示している．このような追従の失敗を防ぐ方法として，画像上コネクタの重心位置を画像特徴量に含め，目標と現在のコネクタ位置が重なるような制御をすることが挙げられる．

1, 2, 3 において，時間に対して (9) 式の評価関数の値をグラフに示したものを Fig. 13
条件に示す．目標が最高速度に達する時刻の周辺で誤差が大きくなる傾向を示している．さらに，条1, 2, 3 の順にその誤差が大きくなる様子を示

Fig. 12 に示す．途中で目標軌道から外れている

件様子が確認された．これはワイヤ部分が細いた

1, 2, 3 について目標軌道と実際に通過した軌道をグラフに示したものを Fig. 14 に示す．ここで，実際に通過した軌道は 2 カメラのめ先端の位置が変動したことが理由と考えられる．先端部の目標位置と現在位置がずれている
間は(6) 式に示す制御則のフィードフォアワード項が正しく機能していない状態になっている．
そのため，この瞬間本来は軌道追従が失敗してしている．
条件

画像上のコネクタ位置からステレオビジョンによって{8{3 次元位置復元したものである．条件 1,

(1)t = 0.0(2)

t = 12.0(3)(a) カメラ 1

t = 50.0(1) in x - y(1)

t = 0.0

Fig. 12(2)t = 12.0(3)(b) カメラ 2条件(2) in y - z(a) 条件 1.

t = 50.0

3 における実験連続画像.

(1) in x - y(2) in y - z(b) 条件 2.

(a) 条件 11(b) 条件 2(1) in x - y( ) 条件 3Fig. 13(2) in y - z( ) 条件 3.

Fig. 14

時間に対する評価関数値．

ハーネス先端の目標と実際の軌道．

2, 3 の順に目標軌道からのずれが大きくなる様誤差が大きくなり，期待通りの動作が難しくなっ子を示している．ていることを示している．条件

1, 2, 3 について並進と回転の速度指令値を時間に対してプロットしたものを Fig. 15 に示す．いずれも最終的に 0 に収束する様子が確条件

3 における追従失敗の大きな原因は追従の途中における目標と現在の部品位置が画像上で重ならないことである．したがって，フレームレートを大きくして認できる．並進成分については振動が見られた．

ずれが大きくなる前にフィードバックをかける

これは現状のシステムにおけるメラのフレームこと，制御量にハーネス先端部の画像上重心位レートが置情報を用いて追従を継続することで追従失敗

15 [fps℄ であることが原因として考えられ，今後画像処理時間を最適化することで改, 2, 3 の順に振動の問題の解決が期待できる．

善可能である．また，条件１が大きくなる様子を示している．これはハーネ
6.

ス先端位置の変化の影響と考えられる．

おわりに

3 のような

本研究では，予め教示された計画軌道に追従状況では，部品の位置変動や画像ヤコビアンのするように，ハーネス部品のワイヤ部を把持し上述した内容をまとめると，条件{9{てハンドリングをする手法を提案した．画像ベースビジュアルサーボにより，キャリブレーションが不正確でかつロボットとの相対位置関係が不定でかつマーカレスな部品の軌道追従制御を，ハーネス先端位置が大きく振動しない場合において実現した．ハーネス先端位置が大きく振動する場合の対策として，カメラのフレームレートを大きくすること，画像上コネクタの重心位置を利用した制御が挙げられる．また，本実験
では穴を入れる対象であるシャーシは教示時から固定されていることが前提にする必要があっ

7) B. Espiau, F. Chaumette and P. Rives:
A New Approa h to Visual Servoing inRoboti s, IEEE Transa tion on Roboti s andAutomation, Vol. 8, No. 3, pp. 313{326, 1992.
8) S. Benhimane, E. Malis: Real-time imagebased tra king of planes using EÆ ient
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9) Y. Rubner. C. Tomasi, L. J. Guibas: TheEarth Mover's Distan e as a Metri for Image Retrieval. Te hni al Report STAN-CSTN-98-86, Department of Computer S ien e,Stanford University, 1998.

た．将来的には，組み付け対象となるモジュールにもビジュアルサーボを行うことで解決可能である．他の展望としては，ハーネス部品がハンドリング中にハーネス先端部の位置・姿勢が大きく変化するような場合への適用や，部品をシャーシへ入れる際のオクルージョンの問題の解決が挙げられる．
(1) 並進(2) 回転(a) 条件 1.

参考文献1) 濱田航一，米澤浩，飯田勝久，樋口伸夫，井田
勝久: 千手観音モデルによるロボット制御セ
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{ 10 {(1) 並進(2) 回転(b) 条件 2.

(1) 並進Fig. 15(2) 回転( ) 条件 3.

時間に対する速度指令値．