La presente Tesis Doctoral tiene como objetivo general el empleo de sistemas sensoriales de visión y fuerza conjuntamente para realizar el guiado de robots en aquellas tareas en las que no solo se requiere controlar la trayectoria del robot sino también su interacción con el entorno. Para ello, en primer lugar se describe un nuevo método para el seguimiento de trayectorias empleando visión artificial denominado control visual basado en flujo de movimiento . Este sistema salva las limitaciones de los métodos existentes hasta la actualidad para el seguimiento de trayectorias basados en control visual, permitiendo realizar un seguimiento independientemente del tiempo, ajustable en precisión y velocidad, y garantizando un correcto comportamiento tanto en la imagen como en el espacio 3-D. Seguidamente se extiende este método al caso en el que el objeto del cual se extrae la información visual se encuentre en movimiento, mostrando una metodología para la estimación de dicho movimiento y su inclusión en la estrategia de seguimiento de trayectorias . Asimismo, se introducen las consideraciones necesarias para permitir el seguimiento ante oclusiones temporales. A continuación se describe una nueva estrategia para la combinación de la información procedente de los sensores visual y de fuerza. Para ello, se combina la información procedente de un sistema de control visual basado en flujo de movimiento con la de uno de control de fuerza permitiendo controlar conjuntamente el seguimiento de la trayectoria y su interacción con el entorno. Se aplica esta estrategia a entornos no estructurados, por lo tanto, se requiere un reconocimiento previo del objeto con el que interactúa el robot para garantizar la coherencia entre las informaciones obtenidas de ambos sistemas sensoriales. Asimismo, se muestra que resulta fundamental el presentar un comportamiento intemporal para garantizar un correcto seguimiento. A lo largo de la Tesis Doctoral se muestran distintos casos prácticos con los que se avalan las aportaciones realizadas. / This PhD Thesis focuses on the joint use of visual and force systems to guide robots in tasks which require not only a control of the trajectory but also of robot's interaction with its setting. First, a new trajectory tracking method which employs computer vision, called movement flow-based visual servoing, is described. This system avoids the limitations of other existing methods in tracking trajectories based on visual servoing, allowing a non-time-dependent tracking whose precision and velocity can be adjusted, and which guarantees the correct behaviour of both the image and the 3-D space. The method is then extended to the case where the object from which visual information is taken, is in movement . To do so, a methodology for estimatiog such movement and including this estimation in the tracking strategy, is shown. Likewise, the necessary considerations for tracking in the face of temporary occlusions, are also explained. A new strategy for combining the information taken from the visual and force sensors is then described. To do so, the information from a movement flow-based visual servoing system is combined with that from a force control system, which allows the joint control of the tracking and the robot's interaction with its surroundings . This strategy is applied here to non-structured settings and, therefore, requires previous knowledge about the object with which the robot interacts, in order to guarantee the coherence between the two sets of information obtained from both sensorial systems. It is also shown that non-time-dependent behaviour is indispensable in order to guarantee a correct tracking. Throughout this Doctoral Thesis, different practical cases are presented, which support the contributions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/18749 |
| Date | 07 May 2004 |
| Creators | Pomares, Jorge |
| Contributors | Torres Medina, Fernando, Universidad de Alicante. Departamento de Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de la Señal |
| Source Sets | Universidad de Alicante |
| Language | Spanish |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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