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Constrained Image-Based Visual Servoing With a Sampling-Based Planning Framework
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PRE
AI
DOI：10.1109/TMECH.2025.3556871.png)
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摘要
En 中文
视觉伺服被确立为实现高精度机器人控制的一种理论可靠方案。然而，各种图像和物理约束不可避免地限制了视觉伺服方法的应用。本文提出了一种基于二次规划的控制器，具有已验证的局部稳定性，并明确处理了一些主导约束。其他难以建模的约束，如碰撞，则采用一种专为视觉伺服问题设计的、高效的采样基双向规划框架加以处理。考虑约束后，所提出的方法通过逐步扩展两个搜索树来探索可允许的图像空间，并最终生成可行的图像轨迹。随后，基于二次规划的局部控制器被扩展至跟踪问题，旨在跟踪规划轨迹并引导机械臂达到目标特征。所提出方法的有效性通过多种针对七自由度机械臂的模拟和实际实验得以验证。与几种相关方法进行的全面对比实验突显了所提出方法的性能。
Keyword:
path planning
quadratic programming (QP)
visual servoing (VS)
期刊
I
IF:
0
论文数:
112
被引数:
0
机构
引用论文
Potential problems of stability and convergence in image-based and position-based visual servoing
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