Towards vision-based control of cable-driven parallel robots

International audienceThis paper deals with the vision-based control of cable-driven parallel robots. First, a 3D pose visual servoing is proposed, where the end-effector pose is indirectly measured and used for regulation. This method is illustrated and validated on a cable-driven parallel robot prototype. Second, to take into account the dynamics of the platform and using a Cartesian pose and velocity estimator, a vision-based computed torque control is developed and validated in simulation

Sliding Mode Control of Cable-Driven Redundancy Parallel Robot with 6 DOF Based on Cable-Length Sensor Feedback

The sliding mode control of the cable-driven redundancy parallel robot with six degrees of freedom is studied based on the cable-length sensor feedback. Under the control scheme of task space coordinates, the cable length obtained by the cable-length sensor is used to solve the forward kinematics of the cable-driven redundancy parallel robot in real-time, which is treated as the feedback for the control system. First, the method of forward kinematics of the cable-driven redundancy parallel robot is proposed based on the tetrahedron method and Levenberg-Marquardt method. Then, an iterative initial value estimation method for the Levenberg-Marquardt method is proposed. Second, the sliding mode control method based on the exponential approach law is used to control the effector of the robot, and the influence of the sliding mode parameters on control performance is simulated. Finally, a six-degree-of-freedom position tracking experiment is carried out on the principle prototype of the cable-driven redundancy parallel robot. The experimental results show that the robot can accurately track the desired position in six directions, which indicates that the control method based on the cable-length sensor feedback for the cable-driven redundancy parallel robot is effective and feasible

Applying deep reinforcement learning to cable driven parallel robots for balancing unstable loads : a ball case study

The current pandemic has highlighted the need for rapid construction of structures to treat patients and ensure manufacturing of health care products such as vaccines. In order to achieve this, rapid transportation of construction materials from staging area to deposition is needed. In the future, this could be achieved through automated construction sites that make use of robots. Toward this, in this paper a cable driven parallel manipulator (CDPM) is designed and built to balance a highly unstable load, a ball plate system. The system consists of eight cables attached to the end effector plate that can be extended or retracted to actuate movement of the plate. The hardware for the system was designed and built utilizing modern manufacturing processes. A camera system was designed using image recognition to identify the ball pose on the plate. The hardware was used to inform the development of a control system consisting of a reinforcement-learning trained neural network controller that outputs the desired platform response. A nested PID controller for each motor attached to each cable was used to realize the desired response. For the neural network controller, three different model structures were compared to assess the impact of varying model complexity. It was seen that less complex structures resulted in a slower response that was less flexible and more complex structures output a high frequency oscillation of the actuation signal resulting in an unresponsive system. It was concluded that the system showed promise for future development with the potential to improve on the state of the art

Modélisation et commande d'un robot parallèle à câbles pour la rééducation des membres inférieurs

L'utilisation de systèmes robotiques en réadaptation médicale présente un certain nombre d'avantages par rapport à la thérapie traditionnelle, tels qu'une bonne répétabilité de mouvement, une assistance contrôlable avec précision et des mesures de performance quantifiables. Récemment, une nouvelle classe de systèmes robotiques, appelés robots parallèles à câbles, a été introduite dans le domaine de la réadaptation médicale. Dans de tels mécanismes, l'effecteur est entraîné directement par des câbles au lieu de liaisons rigides. L'objectif de ce projet de recherche est de modéliser et contrôler un robot parallèle à câbles dédié à la rééducation des membres inférieurs. Pour y parvenir, nous avons d’abord établi les modèles cinématiques et dynamiques. Ensuite, pour le suivi de trajectoire dans l’espace cartésien, nous avons résolu le problème de la cinématique directe pour ce robot parallèle en utilisant la méthode numérique de Newton-Raphson. Après, deux contrôleurs basés sur les méthodes du couple calculé et du mode de glissement ont été conçus et mis en oeuvre. Enfin, un algorithme d'estimation en ligne a été mis en oeuvre avec le contrôleur afin de maintenir les tensions dans les câbles positives pendant le mouvement du robot, ce qui est nécessaire pour la commande des robots à câbles. Les méthodes développées ont été validées avec succès en simulation et les résultats ont montré de bonnes performances

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..