Optimal Image-Based Task-Sequence/Path Planning and Robust Hybrid Vision/Force Control of Industrial Robots
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel image-based task-sequence/path planning scheme coupled with a robust vision/force control method is suggested for solving the multi-task operation problem of an eye-in-hand (EIH) industrial robot interacting with a workpiece. The proposed method suggests an optimal task sequence planning scheme to perform all the tasks and an optimal path planning method to generate a collision-free path between the tasks when the robot performs free-motion. To this end, a new method is presented which solves both problems simultaneously. A novel deadlock-free modified artificial potential field (MAPF) based on rotational potential force is developed for generating the collision-free path betweentasks in the three-dimensional (3D) environment. The parameters of the MAPF and the sequence of the tasks are found by an optimizer simultaneously. This problem can be considered as a MAPF-constrained-generalized-traveling-salesman-problem (MAPF-CGTSP), which is a mix-integer optimization problem. The mix-integer version of multi-tracker optimization algorithm (MTOA) is developed to solve the problem. However, since image-based visual servoing (IBVS) is used for motion control, the planning is conducted in the image space. Integrated with the proposed planning method, a novel chattering-free filtered quasi sliding mode controller (FQSMC) is specially designed for robust vision/force control of the robot. FQSMC exploits a novel variable-gain orthogonal-sliding-manifold (VGOSM)which enables the robot to switch between free-motion mode and interaction mode. FQSMC overcomes large uncertainties and filters out the existing noises by exploiting an intrinsic filter within its control law. Experimental results show the superiority of the proposed approach to other state-of-the-art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».