Adaptive Visual Servoing for On-Orbit Servicing

要約

この論文では、特に転倒する衛星を捕捉するために設計された、ロボットによる軌道上サービス (OOS) のための適応型ビジュアル サーボ フレームワークについて説明します。
視覚誘導ロボット システムは、特に短期間に視覚システムの部分的または完全な故障が発生した場合に、最適な制御動作を選択することができます。
自律システムは物理的および運用上の制約を考慮し、視覚的なサーボタスクを実行してコスト関数を最小限に抑えます。
画像レジストレーション用の反復最近接点 (ICP) アルゴリズムの変形、制約付きノイズ適応カルマン フィルター、障害検出および回復ロジック、および制約付き最適パス プランナーを統合した階層制御アーキテクチャが開発されています。
動的推定器は、一連の不等式制約を通じて一貫性を確保しながら、動き予測に不可欠な未知の状態と不確実なパラメーターのリアルタイム推定を提供します。
また、予期しない視覚エラーに応じてカルマン フィルター パラメーターを適応的に調整します。
ビジョン システムに障害が発生した場合、画像レジストレーションのメトリック フィット エラーを介して視覚的なフィードバックを監視する障害検出ロジックに基づいて、回復戦略が起動されます。
推定/予測された姿勢とパラメータはその後、最適パス プランナーに入力され、ロボットのエンドエフェクターをターゲットの把握点に向けます。
このプロセスには、加速制限、スムーズなキャプチャ、ターゲットとの見通し線の維持など、複数の制約が課せられます。
実験結果は、提案された視覚サーボ システムが、視覚システムが完全に遮蔽されたにもかかわらず、自由浮遊物体をうまく捕捉したことを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents an adaptive visual servoing framework for robotic on-orbit servicing (OOS), specifically designed for capturing tumbling satellites. The vision-guided robotic system is capable of selecting optimal control actions in the event of partial or complete vision system failure, particularly in the short term. The autonomous system accounts for physical and operational constraints, executing visual servoing tasks to minimize a cost function. A hierarchical control architecture is developed, integrating a variant of the Iterative Closest Point (ICP) algorithm for image registration, a constrained noise-adaptive Kalman filter, fault detection and recovery logic, and a constrained optimal path planner. The dynamic estimator provides real-time estimates of unknown states and uncertain parameters essential for motion prediction, while ensuring consistency through a set of inequality constraints. It also adjusts the Kalman filter parameters adaptively in response to unexpected vision errors. In the event of vision system faults, a recovery strategy is activated, guided by fault detection logic that monitors the visual feedback via the metric fit error of image registration. The estimated/predicted pose and parameters are subsequently fed into an optimal path planner, which directs the robot’s end-effector to the target’s grasping point. This process is subject to multiple constraints, including acceleration limits, smooth capture, and line-of-sight maintenance with the target. Experimental results demonstrate that the proposed visual servoing system successfully captured a free-floating object, despite complete occlusion of the vision system.

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