A Novel Feedforward Youla Parameterization Method for Avoiding Local Minima in Stereo Image Based Visual Servoing Control

要約

ロボットナビゲーションと操作では、環境に対するカメラのポーズを正確に決定することが、効果的なタスク実行に不可欠です。
このホワイトペーパーでは、この問題が視点-3ポイント（P3P）の定式化に対応することを体系的に証明します。ここでは、正確に3つの既知の3Dポイントと、対応する2D画像投影を使用して、ステレオカメラのポーズを推定します。
画像ベースのビジュアルサーボ（IBV）制御では、ステレオカメラの6度（DOF）がシーン内の9つの観測された2D機能と整列する必要があるため、システムは過剰に決定されます。
利用可能なDOFよりも多くの制約が課される場合、カメラはサーボ中に目的の構成から遠く離れた場所に閉じ込められる可能性があるため、グローバルな安定性を保証することはできません。
この問題に対処するために、校正されたステレオカメラを正確に配置するための新しい制御戦略を提案します。
当社のアプローチでは、FeedForwardコントローラーをYouLAパラメーター化ベースのフィードバックコントローラーと統合し、堅牢なサーボパフォーマンスを確保します。
シミュレーションを通じて、当社の方法が局所的な最小値を効果的に回避し、カメラが望ましいポーズに正確かつ効率的に到達できるようにすることを実証します。

要約(オリジナル)

In robot navigation and manipulation, accurately determining the camera’s pose relative to the environment is crucial for effective task execution. In this paper, we systematically prove that this problem corresponds to the Perspective-3-Point (P3P) formulation, where exactly three known 3D points and their corresponding 2D image projections are used to estimate the pose of a stereo camera. In image-based visual servoing (IBVS) control, the system becomes overdetermined, as the 6 degrees of freedom (DoF) of the stereo camera must align with 9 observed 2D features in the scene. When more constraints are imposed than available DoFs, global stability cannot be guaranteed, as the camera may become trapped in a local minimum far from the desired configuration during servoing. To address this issue, we propose a novel control strategy for accurately positioning a calibrated stereo camera. Our approach integrates a feedforward controller with a Youla parameterization-based feedback controller, ensuring robust servoing performance. Through simulations, we demonstrate that our method effectively avoids local minima and enables the camera to reach the desired pose accurately and efficiently.

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