Use of hidden robot concept for calibration of an over-constrained mechanism

Overconstrained mechanisms prove useful in applications where high stiffness and low weight is required against high amount of forces while keeping high precision. This study issues a planar two degrees-of-freedom overconstrained parallel manipulator for positioning the end-effector with high acceleration values (>5g) with a positioning precision in the order of 30 micrometers. Since the manufacturing errors were compatible with the end-effector positioning errors, it was required to perform some system identification before the precision and repeatability tests. For the system identification, the end-effector position and motor input values are recorded. However, since the mechanism is overconstrained, the link lengths could not be obtained due to the lack of analytical inverse kinematics solution. In order to cope with this problem, the hidden robot concept is utilized in order to fit a simple kinematic model between the task space and the joint space of the manipulator. Further calibration studies are carried out using the error correction matrix. The test results are presented

Visión por computador aplicado a manipulador paralelo de tipo planar 3-RRR para la manipulación de un objeto

En este trabajo se establecerá la implementación de un sistema de visión en un manipulador paralelo de articulaciones rotatorias, con el propósito de calcular las coordenadas cartesianas. Se utilizará una técnica de servo control visual denominada Eye-to-hand que permite observar el área del trabajo del manipulador paralelo, ubicando el actuador final, el maro de referencia y el objetivo a seguir. La cámara captura la imagen del objeto tomado. La imagen es procesada mediante algoritmos creados en el software Matlab extrayendo las características principales de las imágenes tomadas. Cada imagen se someterá a filtros gaussianos para la eliminación de ruido de las cámaras y a un descriptor SURF para estabilizar la imagen, una de referencia respecto a las tomadas por la cámara en intervalos de tiempo. En las imágenes procesadas de cada captura, se determinan las correspondencias entre las imágenes para obtener sus semejanzas utilizando el método RANSAC. Obteniendo el análisis de la semejanza de las imágenes. Luego de establecer la estabilización se procede a implementar el cálculo de la homografía que permitirá realizar el cálculo de las coordenadas en pixeles tomadas en la imagen, convertirlas en coordenadas reales. Al obtener todo el proceso se procede a aplicar el estimador y predictor filtro de Kalman para determinar la posición del objeto cuando el objetivo en qué dirección se desplaza, el cual se tiene resultado una coordenada donde esta es retroalimentada a la cinemática del manipulador paralelo de tipo planar 3-RRR, estableciendo el movimiento de la plataforma móvil hacia el objetivo. Inicialmente se realizando dos pasos: El primer paso fue realizar una trayectoria generada que se realizó en el manipulador sin la intervención del sistema de visión; el segundo lugar se genera la misma trayectoria donde el objetivo es manipulado y guiado con base en la trayectoria generada inicialmente..

Visión por computador aplicado a manipulador paralelo de tipo planar 3-RRR para la manipulación de un objeto

En este trabajo se establecerá la implementación de un sistema de visión en un manipulador paralelo de articulaciones rotatorias, con el propósito de calcular las coordenadas cartesianas. Se utilizará una técnica de servo control visual denominada Eye-to-hand que permite observar el área del trabajo del manipulador paralelo, ubicando el actuador final, el maro de referencia y el objetivo a seguir. La cámara captura la imagen del objeto tomado. La imagen es procesada mediante algoritmos creados en el software Matlab extrayendo las características principales de las imágenes tomadas. Cada imagen se someterá a filtros gaussianos para la eliminación de ruido de las cámaras y a un descriptor SURF para estabilizar la imagen, una de referencia respecto a las tomadas por la cámara en intervalos de tiempo. En las imágenes procesadas de cada captura, se determinan las correspondencias entre las imágenes para obtener sus semejanzas utilizando el método RANSAC. Obteniendo el análisis de la semejanza de las imágenes. Luego de establecer la estabilización se procede a implementar el cálculo de la homografía que permitirá realizar el cálculo de las coordenadas en pixeles tomadas en la imagen, convertirlas en coordenadas reales. Al obtener todo el proceso se procede a aplicar el estimador y predictor filtro de Kalman para determinar la posición del objeto cuando el objetivo en qué dirección se desplaza, el cual se tiene resultado una coordenada donde esta es retroalimentada a la cinemática del manipulador paralelo de tipo planar 3-RRR, estableciendo el movimiento de la plataforma móvil hacia el objetivo. Inicialmente se realizando dos pasos: El primer paso fue realizar una trayectoria generada que se realizó en el manipulador sin la intervención del sistema de visión; el segundo lugar se genera la misma trayectoria donde el objetivo es manipulado y guiado con base en la trayectoria generada inicialmente..