現在，災害救助や原子力施設，さらには宇宙開発の分野など危険を伴う作業環境において，人の代わりに作業を行う自律型ロボットが求められている．このようなロボットにおいては，産業用ロボットとは異なり，絶えず変化する外部環境を自律的に認識し，状況に適応して作業を遂行していくことが要求される．そのため，近年，演算装置の急速な高速化を背景に，外部環境を認識する手段として視覚情報を用いた実時間制御システムの構築とその応用に関する研究が盛んに行われている．視覚情報を用いた制御系には大きく分けて位置ベース法と特徴ベース法の二つに分けることが出来る．位置ベース法は対象物の空間的位置を求めて，それを目標値としてマニピュレータを制御する．特徴ベース法は画像情報から得られる特徴量を直接用いて，これが目標となる特徴量と一致するように制御を行う．位置ベース法には対象物の位置／姿勢のみを画像情報から得て手先の位置／姿勢は各関節の角度から計算する方法（EOL：Endpoint Open Loop）と対象物と手先位置／姿勢の両方を画像情報から得るもの（ECL：Endpoint C losed Loop）がある．
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