Image-Based Visual Servoing for Enhanced Cooperation of Dual-Arm Manipulation

要約

治具を使わずに対象物を操作するには、一対のロボットマニピュレータの協力が必要です。
従来の制御方法では、運動学と関節座標の測定値を使用して、各マニピュレータのエンドエフェクタの姿勢を他のマニピュレータの姿勢と調整します。
しかし、マニピュレータの不正確な運動学および関節座標測定は、実際には重大な姿勢同期エラーを引き起こす可能性があります。
したがって、この論文では、双腕操作システムの連携を強化するための画像ベースの視覚サーボ手法を提案します。
従来の制御に加えて、ビジュアル サーボ コントローラーにより、各マニピュレーターは搭載されたカメラを使用して、相手のマーカーの画像特徴を測定し、移動中の相手のエンドエフェクターのポーズを適応させることができます。
視覚的測定は運動学的誤差に対してロバストであるため、提案された制御は、エンドエフェクターの姿勢同期誤差と、移動中の一対のマニピュレータの相互作用力の変動を低減できます。
理論分析により、閉ループ システムの安定性が厳密に証明されました。
実際のロボットでの比較実験により、提案された制御の有効性が実証されました。

要約(オリジナル)

The cooperation of a pair of robot manipulators is required to manipulate a target object without any fixtures. The conventional control methods coordinate the end-effector pose of each manipulator with that of the other using their kinematics and joint coordinate measurements. Yet, the manipulators’ inaccurate kinematics and joint coordinate measurements can cause significant pose synchronization errors in practice. This paper thus proposes an image-based visual servoing approach for enhancing the cooperation of a dual-arm manipulation system. On top of the classical control, the visual servoing controller lets each manipulator use its carried camera to measure the image features of the other’s marker and adapt its end-effector pose with the counterpart on the move. Because visual measurements are robust to kinematic errors, the proposed control can reduce the end-effector pose synchronization errors and the fluctuations of the interaction forces of the pair of manipulators on the move. Theoretical analyses have rigorously proven the stability of the closed-loop system. Comparative experiments on real robots have substantiated the effectiveness of the proposed control.

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