Vision-based Autonomous Tracking of a Non-cooperative Mobile Robot by a Low-cost Quadrotor Vehicle

The goal of this thesis is the detection and tracking of a ground vehicle, in particular a car-like robot, by a quadrotor. The first challenge to address in any pursuit or tracking scenario is the detection and unique identification of the target. From this first challenge, comes the need to precisely localize the target in a coordinate system that is common to the tracking and tracked vehicles. In most real-life scenarios, the tracked vehicle does not directly communicate information such as its position to the tracking one. From this fact, arises a non-cooperative constraint problem. The autonomous tracking aspect of the mission requires, for both the aerial and ground vehicles, robust pose estimation during the mission. The primary and crucial functions to achieve autonomous behaviors are control and navigation. The principal-agent being the quadrotor, this thesis explains in detail the derivation and analysis of the equations of motion that govern its natural behavior along with the control methods that permit to achieve desired performances. The analysis of these equations reveals a naturally unstable system, subject to non-linearities. Therefore, we explored three different control methods capable of guaranteeing stability while mitigating non-linearities. The first two control methods operate in the linear region and consist of the intuitive Proportional Integrate Derivative controller (PID). The second linear control strategy is represented by an optimal controller that is the Linear Quadratic Regulator controller (LQR). The last and final control method is a nonlinear controller designed from the Sliding Mode Control Theory. In addition to the in-depth analysis, we provide assets and limitations of each control method. In order to achieve the tracking mission, we address the detection and localization problems using respectively visual servoing and frame transform techniques. The pose estimation challenge for the aerial robot is cleared up using Kalman Filtering estimation methods that are also explored in depth. The same estimation method is used to mitigate the ground vehicle’s real-time pose estimation and tracking problem. Analysis results are illustrated using Matlab. A simulation and a real implementation using the Robot Operating System are used to support the obtained results

MULTI-RATE VISUAL FEEDBACK ROBOT CONTROL

[EN] This thesis deals with two characteristic problems in visual feedback robot control: 1) sensor latency; 2) providing suitable trajectories for the robot and for the measurement in the image. All the approaches presented in this work are analyzed and implemented on a 6 DOF industrial robot manipulator or/and a wheeled robot. Focusing on the sensor latency problem, this thesis proposes the use of dual-rate high order holds within the control loop of robots. In this sense, the main contributions are: - Dual-rate high order holds based on primitive functions for robot control (Chapter 3): analysis of the system performance with and without the use of this multi-rate technique from non-conventional control. In addition, as consequence of the use of dual-rate holds, this work obtains and validates multi-rate controllers, especially dual-rate PIDs. - Asynchronous dual-rate high order holds based on primitive functions with time delay compensation (Chapter 3): generalization of asynchronous dual-rate high order holds incorporating an input signal time delay compensation component, improving thus the inter-sampling estimations computed by the hold. It is provided an analysis of the properties of such dual-rate holds with time delay compensation, comparing them with estimations obtained by the equivalent dual-rate holds without this compensation, as well as their implementation and validation within the control loop of a 6 DOF industrial robot manipulator. - Multi-rate nonlinear high order holds (Chapter 4): generalization of the concept of dual-rate high order holds with nonlinear estimation models, which include information about the plant to be controlled, the controller(s) and sensor(s) used, obtained from machine learning techniques. Thus, in order to obtain such a nonlinear hold, it is described a methodology non dependent of the machine technique used, although validated using artificial neural networks. Finally, an analysis of the properties of these new holds is carried out, comparing them with their equivalents based on primitive functions, as well as their implementation and validation within the control loop of an industrial robot manipulator and a wheeled robot. With respect to the problem of providing suitable trajectories for the robot and for the measurement in the image, this thesis presents the novel reference features filtering control strategy and its generalization from a multi-rate point of view. The main contributions in this regard are: - Reference features filtering control strategy (Chapter 5): a new control strategy is proposed to enlarge significantly the solution task reachability of robot visual feedback control. The main idea is to use optimal trajectories proposed by a non-linear EKF predictor-smoother (ERTS), based on Rauch-Tung-Striebel (RTS) algorithm, as new feature references for an underlying visual feedback controller. In this work it is provided both the description of the implementation algorithm and its implementation and validation utilizing an industrial robot manipulator. - Dual-rate Reference features filtering control strategy (Chapter 5): a generalization of the reference features filtering approach from a multi-rate point of view, and a dual Kalman-smoother step based on the relation of the sensor and controller frequencies of the reference filtering control strategy is provided, reducing the computational cost of the former algorithm, as well as addressing the problem of the sensor latency. The implementation algorithms, as well as its analysis, are described.[ES] La presente tesis propone soluciones para dos problemas característicos de los sistemas robóticos cuyo bucle de control se cierra únicamente empleando sensores de visión artificial: 1) la latencia del sensor; 2) la obtención de trayectorias factibles tanto para el robot así como para las medidas obtenidas en la imagen. Todos los métodos propuestos en este trabajo son analizados, validados e implementados utilizando brazo robot industrial de 6 grados de libertad y/o en un robot con ruedas. Atendiendo al problema de la latencia del sensor, esta tesis propone el uso de retenedores bi-frequencia de orden alto dentro de los lazos de control de robots. En este aspecto las principales contribuciones son: -Retenedores bi-frecuencia de orden alto basados en funciones primitivas dentro de lazos de control de robots (Capítulo 3): análisis del comportamiento del sistema con y sin el uso de esta técnica de control no convencional. Además, como consecuencia del empleo de los retenedores, obtención y validación de controladores multi-frequencia, concretamente de PIDs bi-frecuencia. -Retenedores bi-frecuencia asíncronos de orden alto basados en funciones primitivas con compensación de retardos (Capítulo 3): generalización de los retenedores bi-frecuencia asíncronos de orden alto incluyendo una componente de compensación del retardo en la señal de entrada, mejorando así las estimaciones inter-muestreo calculadas por el retenedor. Se proporciona un análisis de las propiedades de los retenedores con compensación del retardo, comparándolas con las obtenidas por sus predecesores sin compensación, así como su implementación y validación en un brazo robot de 6 grados de libertad. -Retenedores multi-frecuencia no lineales de orden alto (Capítulo 4): generalización del concepto de retenedor bi-frecuencia de orden alto con modelos de estimación no lineales, los cuales incluyen información tanto de la planta a controlar, como del controlador(es) y sensor(es) empleado(s), obtenida a partir de técnicas de aprendizaje. Así pues, para obtener dicho retenedor no lineal, se describe una metodología independiente de la herramienta de aprendizaje utilizada, aunque validada con el uso de redes neuronales artificiales. Finalmente se realiza un análisis de las propiedades de estos nuevos retenedores, comparándolos con sus predecesores basados en funciones primitivas, así como su implementación y validación en un brazo robot de 6 grados de libertad y en un robot móvil con ruedas. Por lo que respecta al problema de generación de trayectorias factibles para el robot y para la medida en la imagen, esta tesis propone la nueva estrategia de control basada en el filtrado de la referencia y su generalización desde el punto de vista multi-frecuencial. -Estrategia de control basada en el filtrado de la referencia (Capítulo 5): una nueva estrategia de control se propone para ampliar significativamente el espacio de soluciones de los sistemas robóticos realimentados con sensores de visión artificial. La principal idea es utilizar las trayectorias óptimas obtenidas por una trayectoria predicha por un filtro de Kalman seguido de un suavizado basado en el algoritmo Rauch-Tung-Striebel (RTS) como nuevas referencias para un controlador dado. En este trabajo se proporciona tanto la descripción del algoritmo como su implementación y validación empleando un brazo robótico industrial. -Estrategia de control bi-frecuencia basada en el filtrado de la referencia (Capítulo 5): generalización de la estrategia de control basada en filtrado de la referencia desde un punto de vista multi-frecuencial, con un filtro de Kalman multi-frecuencia y un Kalman-smoother dual basado en la relación existente entre las frecuencias del sensor y del controlador, reduciendo así el coste computacional del algoritmo y, al mismo tiempo, dando solución al problema de la latencia del sensor. La validación se realiza utilizando un barzo robot industria asi[CA] La present tesis proposa solucions per a dos problemes característics dels sistemes robòtics el els que el bucle de control es tanca únicament utilitzant sensors de visió artificial: 1) la latència del sensor; 2) l'obtenció de trajectòries factibles tant per al robot com per les mesures en la imatge. Tots els mètodes proposats en aquest treball son analitzats, validats e implementats utilitzant un braç robot industrial de 6 graus de llibertat i/o un robot amb rodes. Atenent al problema de la latència del sensor, esta tesis proposa l'ús de retenidors bi-freqüència d'ordre alt a dins del llaços de control de robots. Al respecte, les principals contribucions son: - Retenidors bi-freqüència d'ordre alt basats en funcions primitives a dintre dels llaços de control de robots (Capítol 3): anàlisis del comportament del sistema amb i sense l'ús d'aquesta tècnica de control no convencional. A més a més, com a conseqüència de l'ús dels retenidors, obtenció i validació de controladors multi-freqüència, concretament de PIDs bi-freqüència. - Retenidors bi-freqüència asíncrons d'ordre alt basats en funcions primitives amb compensació de retards (Capítol 3): generalització dels retenidors bi-freqüència asíncrons d'ordre alt inclouen una component de compensació del retràs en la senyal d'entrada al retenidor, millorant així les estimacions inter-mostreig calculades per el retenidor. Es proporciona un anàlisis de les propietats dels retenidors amb compensació del retràs, comparant-les amb les obtingudes per el seus predecessors sense la compensació, així com la seua implementació i validació en un braç robot industrial de 6 graus de llibertat. - Retenidors multi-freqüència no-lineals d'ordre alt (Capítol 4): generalització del concepte de retenidor bi-freqüència d'ordre alt amb models d'estimació no lineals, incloent informació tant de la planta a controlar, com del controlador(s) i sensor(s) utilitzat(s), obtenint-la a partir de tècniques d'aprenentatge. Així doncs, per obtindre el retenidor no lineal, es descriu una metodologia independent de la ferramenta d'aprenentatge utilitzada, però validada amb l'ús de rets neuronals artificials. Finalment es realitza un anàlisis de les propietats d'aquestos nous retenidors, comparant-los amb els seus predecessors basats amb funcions primitives, així com la seua implementació i validació amb un braç robot de 6 graus de llibertat i amb un robot mòbil de rodes. Per el que respecta al problema de generació de trajectòries factibles per al robot i per la mesura en la imatge, aquesta tesis proposa la nova estratègia de control basada amb el filtrat de la referència i la seua generalització des de el punt de vista multi-freqüència. - Estratègia de control basada amb el filtrat de la referència (Capítol 5): una nova estratègia de control es proposada per ampliar significativament l'espai de solucions dels sistemes robòtics realimentats amb sensors de visió artificial. La principal idea es la d'utilitzar les trajectòries optimes obtingudes per una trajectòria predita per un filtre de Kalman seguit d'un suavitzat basat en l'algoritme Rauch-Tung-Striebel (RTS) com noves referències per a un control donat. En aquest treball es proporciona tant la descripció del algoritme així com la seua implementació i validació utilitzant un braç robòtic industrial de 6 graus de llibertat. - Estratègia de control bi-freqüència basada en el filtrat (Capítol 5): generalització de l'estratègia de control basada am filtrat de la referència des de un punt de vista multi freqüència, amb un filtre de Kalman multi freqüència i un Kalman-Smoother dual basat amb la relació existent entre les freqüències del sensor i del controlador, reduint així el cost computacional de l'algoritme i, al mateix temps, donant solució al problema de la latència del sensor. L'algoritme d'implementació d'aquesta tècnica, així com la seua validaciSolanes Galbis, JE. (2015). MULTI-RATE VISUAL FEEDBACK ROBOT CONTROL [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/57951TESI

ROS-based Controller for a Two-Wheeled Self-Balancing Robot

In this article, a controller based on a Robot Operating System (ROS) for a two-wheeled self-balancing robot is designed. The proposed ROS architecture is open, allowing the integration of different sensors, actuators, and processing units. The low-cost robot was designed for educational purposes. It used an ESP32 microcontroller as the central unit, an MPU6050 Inertial Measurement Unit sensor, DC motors with encoders, and an L298N integrated circuit as a power stage. The mathematical model is analyzed through Newton-Euler and linearized around an equilibrium point. The control objective is to self-balance the robot to the vertical axis in the presence of disturbances. The proposed control is based on a bounded saturation, which is lightweight and easy to implement in embedded systems with low computational resources. Experimental results are performed in real-time under regulation, conditions far from the equilibrium point, and rejection of external disturbances. The results show a good performance, thus validating the mechanical design, the embedded system, and the control scheme. The proposed ROS architecture allows the incorporation of different modules, such as mapping, autonomous navigation, and manipulation, which contribute to studying robotics, control, and embedded systems

Design and development of a delta robot system to classify objects using image processing

In this paper, a delta robot is designed to grasp objects in an automatic sorting system. The system consists of a delta robot arm for grasping objects, a belt conveyor for transmitting objects, a camera mounted above the conveyor to capture images of objects, and a computer for processing images to classify objects. The delta robot is driven by three direct current (DC) servo motors. The controller is implemented by an Arduino board and Raspberry Pi 4 computer. The Arduino is programmed to provide rotation to each corresponding motor. The Raspberry Pi 4 computer is used to process images of objects to classify objects according to their color. An image processing algorithm is developed to classify objects by color. The blue, green, red (BGR) image of objects is converted to HSV color space and then different thresholds are applied to recognize the object’s color. The robot grasps objects and put them in the correct position according to information received from Raspberry. Experimental results show that the accuracy when classifying red and yellow objects is 100%, and for green objects is 97.5%. The system takes an average of 1.8 s to sort an object

Avancées récentes en asservissement visuel

National audienceLa communauté française est très active dans le domaine de l'asservissement visuel. Cet article se propose d'en présenter les avancées ressentes, aussi bien sur les aspects théoriques (modélisation d'informations visuelles et élaboration de lois de commande assurant diverses propriétés de robustesse, d'invariance, de stabilité, de découplage, etc.) que sur les nouvelles applications traitées (en robotique médicale, sur des engins volants,etc.)

PAMPC: Perception-Aware Model Predictive Control for Quadrotors

We present the first perception-aware model predictive control framework for quadrotors that unifies control and planning with respect to action and perception objectives. Our framework leverages numerical optimization to compute trajectories that satisfy the system dynamics and require control inputs within the limits of the platform. Simultaneously, it optimizes perception objectives for robust and reliable sens- ing by maximizing the visibility of a point of interest and minimizing its velocity in the image plane. Considering both perception and action objectives for motion planning and control is challenging due to the possible conflicts arising from their respective requirements. For example, for a quadrotor to track a reference trajectory, it needs to rotate to align its thrust with the direction of the desired acceleration. However, the perception objective might require to minimize such rotation to maximize the visibility of a point of interest. A model-based optimization framework, able to consider both perception and action objectives and couple them through the system dynamics, is therefore necessary. Our perception-aware model predictive control framework works in a receding-horizon fashion by iteratively solving a non-linear optimization problem. It is capable of running in real-time, fully onboard our lightweight, small-scale quadrotor using a low-power ARM computer, to- gether with a visual-inertial odometry pipeline. We validate our approach in experiments demonstrating (I) the contradiction between perception and action objectives, and (II) improved behavior in extremely challenging lighting conditions