要約
画像ベースの視覚サーボ（IBVS）メソッドは、特にポーズ（位置と方向）アライメントで、多くのアプリケーションでよく開発および使用されています。
ただし、ほとんどの研究論文は、視野内で3Dポイント機能を検出できる場合、制御ソリューションの開発に焦点を当てています。
この作業は、YouLAパラメーター化法を使用して、革新的なFeedforward-Feedback Adaptive Control Algorithm構造を提案しています。
設計された機能推定ループは、ポイント機能が視野の外側にあるときに安定した高速モーション制御を保証します。
3Dポイントの特徴が視野内を移動すると、IBVSフィードバックループは、制御期間の終わりにポーズの精度を保持します。
また、操作の全範囲でシステムを安定させるために、フィードバックループで適応コントローラーが開発されています。
非線形カメラおよびロボットマニピュレーターモデルは線形化され、適応アルゴリズムによってオンラインで分離されます。
次に、適応コントローラーは、現在の線形化ポイントで評価された線形化モデルに基づいて計算されます。
提案されたソリューションは、さまざまな産業用ロボットシステムで堅牢で実装が簡単です。
提案されたコントローラーの有効性と堅牢なパフォーマンスを検証するために、シミュレーションでさまざまなシナリオが使用されています。
要約(オリジナル)
Image-based visual servoing (IBVS) methods have been well developed and used in many applications, especially in pose (position and orientation) alignment. However, most research papers focused on developing control solutions when 3D point features can be detected inside the field of view. This work proposes an innovative feedforward-feedback adaptive control algorithm structure with the Youla Parameterization method. A designed feature estimation loop ensures stable and fast motion control when point features are outside the field of view. As 3D point features move inside the field of view, the IBVS feedback loop preserves the precision of the pose at the end of the control period. Also, an adaptive controller is developed in the feedback loop to stabilize the system in the entire range of operations. The nonlinear camera and robot manipulator model is linearized and decoupled online by an adaptive algorithm. The adaptive controller is then computed based on the linearized model evaluated at current linearized point. The proposed solution is robust and easy to implement in different industrial robotic systems. Various scenarios are used in simulations to validate the effectiveness and robust performance of the proposed controller.
arxiv情報
| 著者 | Rongfei Li,Francis Assadian |
| 発行日 | 2025-06-11 23:47:56+00:00 |
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