Seguimiento de Trayectorias empleando Control Visual 2D basado en Flujo de Movimiento

Transcripción

1 Dpartamnto d Física, Ingniría d Sistmas y Toría d la Sñal Grupo d Automática, Robótica y Visión Artiicial Sguiminto d Trayctorias mplando Control Visual 2D basado n Flujo d Moviminto Jorg Pomars Baza Frnando Torrs Mdina Grupo d Automática, Robótica y Visión Artiicial

2 Indic Trabajos antriors. Problma a rsolvr. Control Visual Basado n Imagn. Sguiminto d trayctorias mplando control visual. Control visual 2D basado n lujo d moviminto.! Gnración dl lujo d moviminto.! Control visual 2D basado n lujo d moviminto.! Rsultados. Fusión Control Visual-Furza. Automática, Robótica y Visión Artiicial 2

3 3 Trabajos antriors Control visual dircto:

4 4 Trabajos antriors Control visual dircto:! Aplicación al sguiminto d objtos. v 1 v 2 v 1 v 2 v 3 v4 v 3 v4

5 5 Trabajos antriors Control visual dircto. Control visual basado n imagn:! Prdicción d moviminto. x ( n) y ( n) i, i xˆ i ( n), yˆ ( n) i

6 6 Trabajos antriors Control visual dircto. Control visual basado n imagn:! Prdicción d moviminto.! Aplicación a un sistma y-in-hand.

7 Problma a rsolvr Dsnsamblado automático:! Bas d conociminto.! Modlado dl ntorno.! Gnración d movimintos. Componnt a dsnsamblar Planiicador global Bas d conociminto Sistma d visión artiicial Modlado Planiicador d scuncia Gnrador d movimintos Simulación Automática, Robótica y Visión Artiicial 7

8 Problma a rsolvr Dsnsamblado automático:! Bas d conociminto.! Modlado dl ntorno.! Gnración d movimintos. Componnt a dsnsamblar Planiicador global Bas d conociminto Sistma d visión artiicial Modlado Trayctorias a priori. Planiicador d scuncia Gnrador d movimintos Control d trayctorias Visión artiicial. Control d la intracción. Control d urza. Fusión Simulación Automática, Robótica y Visión Artiicial 8

9 9 Control visual basado n imagn Control visual basado n imagn:! La inormación visual s utilizada dirctamnt para stimar l moviminto dl robot.! No rquir intrprtar la imagn.! Robustz rnt a rrors d modlado.

10 Control visual basado n imagn Control visual basado n imagn:! Emplado n aplicacions punto a punto.! Bun comportaminto cuando las caractrísticas actuals y las dsadas s ncuntran crcanas.! No s posibl spciicar la trayctoria dl robot n l spacio 3D. Automática, Robótica y Visión Artiicial 10

11 11 Sguiminto d Trayctorias Sguiminto d Trayctorias dpndints dl timpo. 1 t 9 1 t 9 2 t 8 2 t 8 3 t t 6 t 4 t 5 7 t 7! Dinición d d (t).! d y i dbn star lo suicintmnt crca.! Mantnr las rstriccions tmporals s xcsivamnt rstrictivo. " No garantiza bun sguiminto. " Pud no sguir la trayctoria a costa d mantnr las rstriccions tmporals.

12 12 Propidads:! La tara s spciica n l spacio d coniguracions d la imagn.! Codiicación indpndint dl timpo.! Prmit controlar la trayctoria durant la tara.! Prcisión y vlocidad d sguiminto ajustabl.! Aprovcha l bun comportaminto d los c.v. 2D cuando las caractrísticas dsadas s ncuntran crcanas.! Extnsión a trayctorias rspcto a objtos n moviminto.

13 13 Gnración dl lujo d moviminto.! 1. Obtnción d la Trayctoria dsada n la imagn Trayctoria 3D dsada Mustro Mustras n l spacio cartsiano 3D Proycción 4 Caractrísticas dsada n la imagn, k i Intrpolador splin Evolución dsada n la imagn, di (τ) d :Γ I 3 2 1

14 14 Gnración dl lujo d moviminto.! 2. Dinición Φ: I TI E(, τ)=(e x,e y ) E x =(x(τ)- xd (τ)) E y =(y(τ)- yd (τ)) U:R n R Flujo d moviminto Φ = G 1 ( ) xd τ yd 1 τ () τ () τ G 2 ( ) U x U y 1

15 15 Gnración dl lujo d moviminto.! 2. Dinición & ( τ ) " Si voluciona n la dircción d E no varía. " Al aplicar l campo d vlocidad s cumpl qu: & " Evolución dl rror, E: E& = β G 2 ( ) U x U y = β Φ Convrgncia cuando E x =E y =0 d

16 16 Gnración dl lujo d moviminto.! 3. Funcions G 1 y G 2. " G 1 controla la vlocidad d progrsión d la trayctoria dsada n la imagn. " G 2 controla la inluncia dl gradint sobr la trayctoria Pso G 2 a = 0,5 b = 4 Φ = G a = 2 b = 4 1 ( ) xd τ yd 1 τ ( τ) () τ G a = 4 b = 4 2 ( ) U Ex U E y 1 a = 2 b = 0,5 G G ( U( E(, τ) )/ δ, a, b) ( E(,τ)) U / δ 1 a 1 1(, a, b) = 1 t 1 ν ( U( E(, τ) )/ δ, a, b) 0 ( E(,τ)) U / δ 1 a 1 2 (, a, b) = t 1 ν 0 ( t) ( t) b 1 b 1 dt dt U(E)/δ Si U(E(,τ)>δ G 1 =0

17 17 Gnración dl lujo d moviminto.! 4. Función d Potncial, U(E). " Ejmplo:

18 18 Gnración dl lujo d moviminto.! 4. Función d Potncial, U(E). " Ejmplo:

19 19 Gnración dl lujo d moviminto.! 4. Función d Potncial, U(E). " Ejmplo: Mapa d distancias

20 20 Gnración dl lujo d moviminto.! 4. Función d Potncial, U(E). " Ejmplo: Potncial, U

21 21 Gnración dl lujo d moviminto.! 5. Gradint y lujo d moviminto. " Ejmplo: U U = x r i U y r j Flujo d moviminto δ = 5

22 22 Automática, Robótica y Visión Artiicial S prtnd dtrminar la acción d control d orma qu s anul progrsivamnt la siguint unción d rror (unción d tara): ( ) ( ) ( ) ( ) τ τ τ d + ˆ, r, r = J t + = v r C & A partir d la dinición d unción d tara (τ=t): = k & S dsa qu l rror dcrzca d manra xponncial: Con lo qu s obtin la siguint xprsión para la vlocidad d la cámara: = + t r v ˆ k ˆ C s una stimación dl moviminto dl objto n la imagn t ê ( ) 0 ˆ 2 + Φ = β β J U J E i G r ( ) 0 2 y 2 x 2 + = G U U E β & ( ) 0 ˆ ˆ ˆ 2 + Φ = J U J r G

23 23 Automática, Robótica y Visión Artiicial A partir d la vlocidad aplicada: = + t r v ˆ k ˆ C t t + = + r r ˆ k ˆ & 0 ˆ + r r El comportaminto d la unción d tara vndrá dado por: Para asgurars l dcrciminto d la unción d rror dbrá cumplirs: 0 0

24 24 Automática, Robótica y Visión Artiicial Comportaminto d la unción d tara: t t + = + r r ˆ k ˆ & Estimación basada n Filtros d Kalman () () () () b b a a m τ τ τ τ ), ( d d & & & + = η η U Función d potncial modiicada: ), ( ), ( ), ( m m m & & & & U U V = = ), ( ), m ( m & & U U & & & & = ), ( ), m ( m U U

25 25 Rsultados. Simulación. Visual Srvoing Toolbox:

26 26 Rsultados. Simulación

27 27 Rsultados. Simulación

28 28 Rsultados. Simulación

29 29 Rsultados. Simulación

30 30 Rsultados. Simulación

31 31 Rsultados. Simulación

32 32 Rsultados. Simulación

33 33 Rsultados. Simulación

34 34 Rsultados. Simulación

35 35 Rsultados. Simulación. Puntos Inicials n la trayctoria dsada. Puntos Inicials ura d la trayctoria dsada.

36 Rsultados. Trayctoria ral.! Entorno d prubas. Robot Mitsubishi PA-10 JAI CV-M536 Automática, Robótica y Visión Artiicial 36

37 37 Rsultados. Trayctoria ral.! Trayctoria 1. Trayctoria dsada n la imagn

38 38 Rsultados. Trayctoria ral.! Trayctoria 1. Simulación Trayctoria ral

39 39 Rsultados. Trayctoria ral.! Trayctoria 1.

40 40 Rsultados. Trayctoria ral.! Trayctoria 1. (a=2, b=0,5).

41 41 Rsultados. Trayctoria ral.! Trayctoria

42 42 Rsultados. Trayctoria ral.! Trayctoria

43 43 Rsultados. Trayctoria ral.! Trayctoria 2.

44 Fusión control visual-urza Caractrísticas d la inormación visual y urza:! Midn distintos nómnos ísicos pro complmntarios. Visión:! Proporciona inormación global dl ntorno.! No s adcuado para controlar la intracción dl robot con l ntorno. Furza:! Proporciona inormación acrca d la gomtría dl contacto.! Control dl moviminto dtrminando las urzas d contacto. Automática, Robótica y Visión Artiicial 44

45 45 Fusión control visual-urza Caractrísticas d la inormación visual y urza. Aproximacions para control d moviminto utilizando visión y urza: Control híbrido:! Divid l spacio d control n:! Dirccions controladas por urza.! Dirccions controladas por visión.! S spciica la tara atndindo a un conociminto gométrico prvio. Control d impdancia:! Espciica la rlación dinámica ntr urza y moviminto.

46 46 Fusión control visual-urza Caractrísticas d la inormación visual y urza. Aproximacions para control d moviminto utilizando visión y urza. Nivls n la intgración d urza y visión:! Control altrnado:! Una dircción s controlada altrnativamnt por visión y urza.! Control híbrido:! Control simultáno d distintas dirccions por visión y urza.! Control compartido:! Control simultáno d la misma dircción con visión y urza.

47 47 Fusión control visual-urza! S dispon d n snsors, d los cuals s obtin una sñal i.

48 48 Fusión control visual-urza! S dispon d n snsors, d los cuals s obtin una sñal i.! A partir d la dinición d matriz d intracción: & = L W v dond W convirt las vlocidads al sistma dl xtrmo dl robot. n! S considra la unción d rror: = p ˆ ˆ n i= 1 dond: p i = 1 i= 1 E! Considrando la unción d tara: & = C & & = C L W v ( ) [ ] M - Wˆ Lˆ ( ) -1 + iw i Li i id = -! Imponindo un dcrciminto xponncial d la unción d rror: [ ] M 1 E v = -k WL ˆ ˆ Lˆ Wˆ = k! Comportaminto d la unción d tara: & [ Wˆ Lˆ ] M ( ) = k LW >0 n i= 1 p Wˆ Lˆ -1 + i i i LiWi > 0 E & = k d

49 49 Fusión control visual-urza! Arquitctura globlal dl sistma. Mitsubishi PA10 Par stéro xtrno EVI D-31 JAI-M536 Snsor d urza JR3 67M25A-I40 Msa giratoria ESHED ROBOTEC

50 Fusión control visual-urza! Arquitctura globlal dl sistma.! Sistma d visión:! Fas 1: Utilización dl sistma d visión xtrno para obtnr la localización aproximada dl objto.! Fas 2: Funcionaminto conjunto d ambos sistmas d visión. Automática, Robótica y Visión Artiicial 50

51 51 Fusión control visual-urza! Arquitctura globlal dl sistma.! Sistma d visión.! Sistma d urza. Rsultados Furza n N Fx Fy Fz Fx Fy Fz -14 Itrations Furza n N 1 0,8 0,6 0,4 0, ,2-0,4-5 Fx -0,6 Fy -10-0,8 Fx Fz -1 Fy Fz Itracions

52 Fusión control visual-urza! Arquitctura globlal dl sistma.! Sistma d visión.! Sistma d urza. Rsultados. Automática, Robótica y Visión Artiicial 52

53 Grupo d Automática, Robótica y Visión Artiicial