Robust position-based visual servoing of industrial robots using feedforward kinematic approach based on integral quasi-super twisting algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel robust kinematic control approach based on feedforward inverse kinematic compensation for real-time pose correction of vision-based industrial robots to enhance the trajectory tracking accuracy. The conventional methods entail the robust design of the dynamic controller to handle the uncertainties in the dynamical model, which is not applicable to most industrial robots since they operate based on their built-in controller designed by the manufacturer and usually are not accessible. The proposed method, however, is a robust kinematic controller capable of handling the uncertainties in both dynamic and kinematic models. To this end, first, the robot's pose is estimated by a nonphysical contact sensor (in this research, a photogrammetry sensor). Then it is fed to the kinematic controller for the real-time pose control task. The feedforward part of the proposed controller, which is the inverse kinematic function of the robot, is considered in the control system design to reach the highest possible accuracy, especially for trajectory tracking purposes. The proposed method utilizes a novel integral quasi-super twisting algorithm (IQSTA) as the compensator within the control loop to reach a finite-time convergence with very high precision and robust performance with minimal chattering. The stability analysis of the proposed method is presented. The experimental results on an industrial robot (Denso VP-6242) equipped with an ATEMEK photogrammetry sensor show the superiority of the proposed method over other state-of-the-art approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».