Accès aux Téléchargement | Résumé | Contact | Référence BibTex | Référence EndNote |

Comport03c

A.I. Comport, M. Pressigout, E. Marchand, F. Chaumette. A visual servoing control law that is robust to image outliers. In IEEE Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, IROS'03, Volume 1, Pages 492-497, Las Vegas, Nevada, Octobre 2003.

Télécharger l'article [Aide]

Charger l'article : Doi page

Charger l'article sur Hal: Hal : Hyper Archive en ligne

Charger l'article : Adobe portable document (pdf) pdf

Copyright :

Les documents contenus dans ces répertoires sont rendus disponibles par les auteurs qui y ont contribué en vue d'assurer la diffusion à temps de travaux savants et techniques sur une base non-commerciale. Les droits de copie et autres droits sont gardés par les auteurs et par les détenteurs du copyright, en dépit du fait qu'ils présentent ici leurs travaux sous forme électronique. Les personnes copiant ces informations doivent adhérer aux termes et contraintes couverts par le copyright de chaque auteur. Ces travaux ne peuvent pas être rendus disponibles ailleurs sans la permission explicite du détenteur du copyright.

Cette page est générée automatiquement par bib2html v217, © Inria 2002-2021, Projet Lagadic/Rainbow

Résumé

A fundamental step towards broadening the use of real world image-based visual servoing is to deal with the important issues of reliability and robustness. In order to address this issue a closed loop control law is presented that simultaneously accomplishes a visual servoing task and is robust to a general class of external errors. This generality allows concurrent consideration of a wide range of errors including: noise from image feature extraction, small scale errors in the tracking and even large scale errors in the matching between current and desired features. This is achieved with the application of widely accepted statistical techniques of robust M-estimation. The M-estimator is integrated by an iteratively re-weighted method. The Median Absolute Deviation is used as an estimate of the standard deviation of the inlier data and is compared with other methods. This combination is advantageous because of its high efficiency, high breakdown point and desirable influence functions. The robustness and stability of the control law is shown to be dependent on a subsequent measure of position uncertainty. Furthermore the convergence criteria of the control law are investigated. Experimental results are presented which demonstrate visual servoing tasks which resist severe outlier contamination

Contact

Eric Marchand
Francois Chaumette

Référence BibTex

@InProceedings{Comport03c,
   Author = {Comport, A.I. and Pressigout, M. and Marchand, E. and Chaumette, F.},
   Title = {A visual servoing control law that is robust to image outliers},
   BookTitle = {IEEE Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, IROS'03},
   Volume = {    1},
   Pages = {492--497},
   Address = {Las Vegas, Nevada},
   Month = {October},
   Year = {2003}
}

Référence EndNote [help]

Charger la référence EndNote (.ref)