Desenvolvimento de controladores robustos para sistemas de visão acoplados em robôs móveis

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.Este trabalho trata da síntese de controladores para sistemas de visão 2D, multicritérios, por posicionamento, para um alvo móvel ou fixo, de uma câmera orientada num plano horizontal, montada sobre um robô móvel não-holonômico. A qualidade das informações fornecidas pelas câmera atuais possibilita a alimentação direta das malhas de controle com os dados visuais do ambiente. O modelo utilizado é o mesmo definido pelo formalismo de funções-tarefa, e utilizam a noção de torsor de iteração, permitindo assim ligar o movimento da câmera à variação dos índices visuais. O objetivo é propor leis de controle que permitam estabilizar a câmera através das informações bidimensionais vindas da imagem, levando em consideração as incertezas com relação à profundidade dos pontos do alvo, das restrições de visibilidade, e das limitações em amplitude das velocidades e acelerações da câmera. O método consiste em satisfazer uma condição de setor modificada, de tal forma que seja levada em conta a saturação da aceleração em malha fechada via um modelo politópico de incertezas. Desta forma são geradas condições construtivas sob a forma de Desigualdades Lineares Matriciais (LMIs). Deste modo, a resolução de problemas de otimização convexa permite maximizar a região de estabilidade associada, e determinar o ganho de realimentação de estados estabilizante. A técnica, primeiramente aplicada a um alvo fixo, é em seguida aplicada a um alvo móvel, considerando a velocidade desconhecida do alvo como uma perturbação limitada em energia. A seguir são apresentados vários resultados de simulação

Image-Based Visual Servoing by Integration of Dynamic Measurements

Visual servoing based upon geometrical features such as image points coordinates is now well set on. Nevertheless, this approach has the drawback that it usually needs visual marks on the observed object to retrieve geometric features. The idea developed here is that these features can be retrieved by integrating dynamic ones, which can be estimated without any a priori knowledge of the scene. Thus, more realistic objects can be used to achieve vision-based control such as tracking and fixation tasks. We detail control laws concerning these two tasks, first using integration of speed in the image and then by direct regulation of these dynamic parameters. Results are finally presented and comparisons are made between the two types of control methods. 1 Introduction The aim of visual servoing, as presented in [11, 13], is to control the robot displacements using visual features. One of the method used to complete such control laws is to apply the task function approach [19] to visual se..