Augmented Image-Based Visual Servoing of a Manipulator Using Acceleration Command

Abstract:

This paper presents a new image-based visual servoing (IBVS) controller named augmented IBVS for a 6-DOF manipulator. The main idea of this controller is that it produces acceleration as the controlling command. A proportional-derivative controller is developed to provide the robot with the controlling command. This controller can achieve a smoother and more linear feature trajectory in the image space and decrease the risk that the features leave the field of view. The developed control method also enhances the camera trajectory in 3-D space. The stability of the proposed method is fully investigated by using the Lyapunov method and the perturbed systems theory. Experimental tests are performed on a 6-DOF robotic system to validate the effectiveness of the proposed controller. The performance of the controller is compared with that of a conventional IBVS.

Robust Controllers Using Generalizations of the LQG/LTR Method

Abstract:

This paper deals with the design of robust fixed parameter controllers, using the target feedback loop/loop transfer recovery (TFL/LTR) technique with two controller structures that will be evaluated with sets of specifications for robust stability and performance of a laboratory helicopter. This helicopter is an under actuated nonlinear system, having three degrees of freedom and two actuators. The first structure considered in the evaluation is the LQG/LTR compensator; it is used as reference for performance evaluation. The second structure results from a variation of the LQG/LTR method. It does not have a specific name and in this paper is called structure #2. For both techniques, designed compensators shall solve the problem of tracking of reference trajectories, ensuring performance and stability, despite parametric disturbances.

Online Parameter Estimation via Real-Time Replanning of Continuous Gaussian POMDPs

Abstract:

An accurate dynamics model of a robot is an important ingredient of many algorithms used to solve robotics problems, including motion planning, control, localization, and mapping. Models derived from first principles often contain parameters (e.g. mass, moment of inertia, arm lengths, etc.) for which values are unknown. Those which cannot be easily measured must be estimated from the observed behavior of the robot. A good approach to address this problem is to plan control policies for the robot that elicit maximal amounts of information about the parameters of the system, while still achieving other objectives specified for the robot. In case of parameters subject to drift, this must be done continuously over the lifetime of the robot if costly re-calibrations are to be avoided. In this paper, we introduce a new method that formulates the parameter estimation problem as a continuous partially-observable Markov decision process (POMDP), which plans control policies that optimally trade-off the effort spent on learning parameters and effort spent on achieving regular robot objectives (exploration vs. exploitation), and allow for online, continual parameter estimation. 

Detecção de Falhas Empregando Identificação em Subespaço e Análise Wavelet

Resumo:

Desenvolvimentos no campo de detecção de falhas em sistemas dinâmicos têm se tornado cada vez mais importantes para atender especificações de contabilidade, segurança e disponibilidade, além de reduzir custos operacionais através da migração de esquemas de manutenção programada para estratégias de manutenção baseada em condição. Neste trabalho, foi considerado um esquema de redundância analítica para detecção de falhas baseado no monitoramento das inovações de um Nltro de Kalman. Na abordagem proposta, o modelo no espaço de estados a ser utilizado no observador foi obtido através de um procedimento de identicação a partir de dados de entrada e saída do sistema a ser monitorado. Para isso, foi empregado um método de subespaços, que fornece os ganhos do Filtro de Kalman como sub-produto da identificação.

Fault Detection in a 3DOF Helicopter System

Abstract:

This paper presents a fault detection scheme based on k-means clustering. In the proposed approach, the k- means algorithm is applied in unsupervised learning of patterns from system input-output data acquired under normal operating conditions. This method does not require an accurate model of the system, additional equipment or historical records of faults on the system. The pattern classification technique will be used to determine regions that reflect adequately the normal operating signature. The normal behavior is verified by calculating the Euclidean distance from each set of measurements to the centroids of the learned clusters. The clusters represent regions in the n-dimensional space composed by system variables. These regions contains the variables joint trajectories during normal operating conditions and are used to verify if the relation among system variables remains the same. Otherwise, a fault is declared. Additionally, an analytical redundancy using a wavelet filter bank scheme for fault detection based on the monitoring of the innovations of a Kalman filter is used for comparison.

Estimação e compensação de atrito em um pêndulo invertido

Resumo:

O pêndulo invertido é um sistema mecânico subatuado, inerentemente instável em malha aberta, de dinâmica não linear, sendo uma referência clássica para o estudo de problemas de controle. A motivação por trás deste interesse é o crescente número de aplicações de posici- onamento preciso em sistemas mecânicos. A aplicação de técnicas de controle sem levar em consideração o atrito presente pode produzir ciclos limite. Neste trabalho, métodos de mode- lagem, quantificação e compensação de atrito são analisados e aplicados ao pêndulo invertido. Técnicas recentemente propostas na literatura são adaptadas para o sistema em estudo. Modelos de atrito de Coulomb, Karnopp e LuGre são discutidos e são analisados métodos para obtenção de seus parâmetros via identificação em malha aberta e em malha fechada e via quantificação a partir do ajuste de elipses a dados de entrada versus saída. O atrito quantificado pelos diferentes modelos são comparados. Estes modelos são utilizados para compensar o atrito presente no car- rinho do pêndulo.

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