Abstract-Vision feedback kontroll loop tekniker är effektiva för en stor klass av applikationer men de stöter på svårigheter när de ursprungliga och önskade robotpositioner är avlägsna. Klassiska metoder bygger på reglering till noll av en felfunktion som beräknas från den aktuella mätningen och en konstant önskad. Genom att använda ett sådant tillvägagångssätt är det inte uppenbart att införa några begränsningar i de realiserade banorna och att säkerställa konvergensen för alla de ursprungliga konfigurationerna. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för att lösa dessa problem genom att koppla samman vägplanering i bildutrymme och bildbaserad kontroll. Restriktioner så att föremålet förblir i kameraområdet eller roboten undviker sina gemensamma gränser kan beaktas på uppgiftsplaneringsnivå. Genom att använda detta tillvägagångssätt förblir de aktuella mätningarna alltid nära det önskade värdet och en kontroll genom bildbaserad servogivning säkerställer robustheten med avseende på modellfel. Den föreslagna metoden baseras på den potentiella fältmetoden och tillämpas när objektets form och dimensioner är kända eller inte, och när kalibreringsparametrarna för kameran är väl eller dåligt uppskattade. Slutligen presenteras experimentella resultat i realtid med hjälp av ett iögonenfallande robotsystem och bekräftar giltigheten i vårt tillvägagångssätt.
Mesouar och Chaumette REF har nyligen föreslagit en potentiell fältbaserad metod för vägplanering i bildutrymmet.
Path planning for robust image-based control
{'venue': 'IEEE Trans. Robot. Autom', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}