Practical Stabilization of Uncertain Nonholonomic Mobile Robots Based on Visual Servoing Model with Uncalibrated Camera Parameters

The practical stabilization problem is addressed for a class of uncertain nonholonomic mobile robots with uncalibrated visual parameters. Based on the visual servoing kinematic model, a new switching controller is presented in the presence of parametric uncertainties associated with the camera system. In comparison with existing methods, the new design method is directly used to control the original system without any state or input transformation, which is effective to avoid singularity. Under the proposed control law, it is rigorously proved that all the states of closed-loop system can be stabilized to a prescribed arbitrarily small neighborhood of the zero equilibrium point. Furthermore, this switching control technique can be applied to solve the practical stabilization problem of a kind of mobile robots with uncertain parameters (and angle measurement disturbance) which appeared in some literatures such as Morin et al. (1998), Hespanha et al. (1999), Jiang (2000), and Hong et al. (2005). Finally, the simulation results show the effectiveness of the proposed controller design approach

Control de robots móviles mediante visión omnidireccional utilizando la geometría de tres vistas

Este trabajo trata acerca del control visual de robot móviles. Dentro de este campo tan amplio de investigación existen dos elementos a los que prestaremos especial atención: la visión omnidireccional y los modelos geométricos multi-vista. Las cámaras omnidireccionales proporcionan información angular muy precisa, aunque presentan un grado de distorsión significativo en dirección radial. Su cualidad de poseer un amplio campo de visión hace que dichas cámaras sean apropiadas para tareas de navegación robótica. Por otro lado, el uso de los modelos geométricos que relacionan distintas vistas de una escena permite rechazar emparejamientos erróneos de características visuales entre imágenes, y de este modo robustecer el proceso de control mediante visión. Nuestro trabajo presenta dos técnicas de control visual para ser usadas por un robot moviéndose en el plano del suelo. En primer lugar, proponemos un nuevo método para homing visual, que emplea la información dada por un conjunto de imágenes de referencia adquiridas previamente en el entorno, y las imágenes que toma el robot a lo largo de su movimiento. Con el objeto de sacar partido de las cualidades de la visión omnidireccional, nuestro método de homing es puramente angular, y no emplea información alguna sobre distancia. Esta característica, unida al hecho de que el movimiento se realiza en un plano, motiva el empleo del modelo geométrico dado por el tensor trifocal 1D. En particular, las restricciones geométricas impuestas por dicho tensor, que puede ser calculado a partir de correspondencias de puntos entre tres imágenes, mejoran la robustez del control en presencia de errores de emparejamiento. El interés de nuestra propuesta reside en que el método de control empleado calcula las velocidades del robot a partir de información únicamente angular, siendo ésta muy precisa en las cámaras omnidireccionales. Además, presentamos un procedimiento que calcula las relaciones angulares entre las vistas disponibles de manera indirecta, sin necesidad de que haya información visual compartida entre todas ellas. La técnica descrita se puede clasificar como basada en imagen (image-based), dado que no precisa estimar la localización ni utiliza información 3D. El robot converge a la posición objetivo sin conocer la información métrica sobre la trayectoria seguida. Para algunas aplicaciones, como la evitación de obstáculos, puede ser necesario disponer de mayor información sobre el movimiento 3D realizado. Con esta idea en mente, presentamos un nuevo método de control visual basado en entradas sinusoidales. Las sinusoides son funciones con propiedades matemáticas bien conocidas y de variación suave, lo cual las hace adecuadas para su empleo en maniobras de aparcamiento de vehículos. A partir de las velocidades de variación sinusoidal que definimos en nuestro diseño, obtenemos las expresiones analíticas de la evolución de las variables de estado del robot. Además, basándonos en dichas expresiones, proponemos un método de control mediante realimentación del estado. La estimación del estado del robot se obtiene a partir del tensor trifocal 1D calculado entre la vista objetivo, la vista inicial y la vista actual del robot. Mediante este control sinusoidal, el robot queda alineado con la posición objetivo. En un segundo paso, efectuamos la corrección de la profundidad mediante una ley de control definida directamente en términos del tensor trifocal 1D. El funcionamiento de los dos controladores propuestos en el trabajo se ilustra mediante simulaciones, y con el objeto de respaldar su viabilidad se presentan análisis de estabilidad y resultados de simulaciones y de experimentos con imágenes reales

Design of Visual Feedback Tracking Algorithm for Nonholonomic Mobile Robots Based on Neural Network

With the rapid development of the computer and the electronic technique, the application of robots has been widen. The robot visual serving control system may mimic the human eyes. Then the vision information is used as a feedback to improve the ability of the robot adaption to the environment. However, traditional algorithms which need the calibration of visual parameters spend much time and become technical bottlenecks. This paper presents the development background of the robot and the concept of nonholonomic mobile robots with visual servoing feedback. Second, the deficiency exists in traditional algorithms and fuzzy controller. Third, BP neural network PID is proposed to design controller. Combining BP neutral network with PID controller is used to manipulate mobile robots firstly. The complex deduces of common tracking controllers is simplified and tracking control problem with non calibrated virtual parameters is solved. Finally, we program the simulation code. The simulation results show that the method is effective

Visual servoing on wheels: robust robot orientation estimation in remote viewpoint control

This work proposes a fast deployment pipeline for visually-servoed robots which does not assume anything about either the robot - e.g. sizes, colour or the presence of markers - or the deployment environment. Specifically, we apply a learning based approach to reliably estimate the pose of a robot in the image frame of a 2D camera upon which a visual servoing control system can be deployed. To alleviate the time-consuming process of labelling image data, we propose a weakly supervised pipeline that can produce a vast amount of data in a small amount of time. We evaluate our approach on a dataset of remote camera images captured in various indoor environments demonstrating high tracking performances when integrated into a fully-autonomous pipeline with a simple controller. With this, we then analyse the data requirement of our approach, showing how it is possible to deploy a new robot in a new environment in fewer than 30.00 min

Adaptive control of autonomous helicopters.

Chen, Yipin.Thesis (M.Phil.)--Chinese University of Hong Kong, 2009.Includes bibliographical references (leaves 81-83).Abstracts in English and Chinese.Abstract --- p.1摘要 --- p.2Table of Contents --- p.3Acknowledgements --- p.4Nomenclature --- p.5List of Figures --- p.9Chapter 1 --- IntroductionChapter 1.1 --- Motivation and Literature Review --- p.11Chapter 1.2 --- Background --- p.13Chapter 1.3 --- Research Overview --- p.14Chapter 1.4 --- Thesis Outline --- p.15Chapter 2 --- Kinematic and Dynamic ModelingChapter 2.1 --- Helicopter Dynamics --- p.16Chapter 2.2 --- Kinematics of Point Feature Projection --- p.19Chapter 2.3 --- Kinematics of Line Feature Projection --- p.22Chapter 3 --- Adaptive Visual Servoing with Uncalibrated CameraChapter 3.1 --- On-line Parameter Estimation --- p.25Chapter 3.2 --- Controller Design --- p.28Chapter 3.3 --- Stability Analysis --- p.30Chapter 3.4 --- Simulation --- p.33Chapter 4 --- Adaptive Control with Unknown IMU PositionChapter 4.1 --- Control Strategies --- p.47Chapter 4.1.1 --- Dynamic Model with Rotor Dynamics --- p.47Chapter 4.1.2 --- p.50Chapter 4.2 --- Stability Analysis --- p.55Chapter 4.3 --- Simulation --- p.57Chapter 5 --- ConclusionsChapter 5.1 --- Summary --- p.64Chapter 5.2 --- Contributions --- p.65Chapter 5.3 --- Future Research --- p.65Chapter A --- Inertial Matrix of the Helicopter --- p.66Chapter B --- Induced Torque --- p.69Chapter C --- Unknown Parameter Vectors and Initial Estimation Values --- p.72Chapter D --- Cauchy Inequality --- p.74Chapter E --- Rotor Dynamics --- p.77Bibliography --- p.8