Dissertação

{en_GB=Visual Servoing with Collision Avoidance using Rapidly-exploring Random Trees} {} EVALUATED

{pt=Visual Servoing é um assunto bem conhecido em robótica. No entanto, ainda existem alguns desafios no controle visual de robôs em aplicações robóticas em ambientes humanos. Nesta tese, propomos um método para planeamento de caminhos e correcção de erros cinemáticos usando servo visual. As informações 3D fornecidas por câmaras externas serão usadas para reconstruir o ambiente e detectar os obstáculos presentes. As Rapidly-exploring Random Trees são usadas para calcular um caminho através dos obstáculos a uma determinada pose de objectivo efectiva, previamente calculada. Isso permite o planeamento de caminhos sem modelo para ambientes com muitos objectos, usando uma representação em nuvem de pontos do ambiente. O caminho proposto é seguido pelo robô em malha aberta. A correcção de erros é realizada perto da pose do objectivo, usando os recursos de imagem calculada em tempo real como pontos de controlo para um controlador de Visual Servoing baseado em imagem que direcciona o end effector para a pose do objectivo desejada. Com este método, pretendemos alcançar a navegação de um braço robótico através de um ambiente desorganizado em direcção a uma pose de objectivo com correcção de erro realizada no final da trajectória, a fim de mitigar os pontos fracos do Image Servo Visual Baseado em Imagem e da trajectória de circuito aberto a seguir. . Realizámos várias experiências para validar nossa abordagem, avaliando cada componente principal individualmente (reconstrução do ambiente, cálculo de trajectória e correcção de erros através de Visual Servoing) da nossa solução., en=Visual Servoing is a well known subject in robotics. However, there are still some challenges on the visual control of robots in robotic applications in human environments. In this thesis we propose a method for path planning and correction of kinematic errors using visual servoing. 3D information provided by external cameras will be used for reconstructing the environment and detecting the obstacles present. Rapidly-exploring Random Trees are then used to calculate a path through the obstacles to a given, previously calculated, end-effector goal pose. This allows for model-free path planning for cluttered environments by using a point cloud representation of the environment. The proposed path is then followed by the robot in open-loop. Error correction is performed near the goal pose by using real-time calculated image features as control points for an Image Based Visual Servoing controller that drives the end-effector towards the desired goal pose. With this method we intend to achieve the navigation of a robotic arm through a cluttered environment towards a goal pose with error correction performed at the end of the trajectory in order to mitigate both the weaknesses of Image Based Visual Servoing and of open-loop trajectory following. We made several experiments in order to validate our approach by evaluating each individual main component (environment reconstruction, trajectory calculation and error correction through visual servoing) of our solution. }
{pt=Visual Servoing, Visão 3D, Evitar Colisões, Rapidly-exploring Random Trees., en=Visual Servoing, 3D Vision, Collision Avoidance, Rapidly-exploring Random Trees.}

dezembro 16, 2019, 17:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

José Alberto Rosado dos Santos Victor

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado