Implementación de algoritmos de control visual para un brazo robot Kuka

Abstract

En el presente Trabajo Fin de Máster se realiza la implementación de algoritmos de control visual para un robot KUKA. Para ello, en primer lugar, se revisan las bases teóricas sobre control visual. Se presenta la arquitectura de este tipo de sistemas atendiendo a distintos factores: la posición de la cámara respecto del robot, el control en bucle abierto o cerrado, la utilización o no de un controlador interno del robot y el espacio de definición de las características visuales (2D o 3D). A continuación, se presentan los algoritmos clásicos de control visual: Image-Based Visual Servoing (IBVS) y Position-Based Visual Servoing (PBVS); así como uno de los algoritmos avanzados: Hybrid Visual Servoing (HVS). Posteriormente, se repasan los fundamentos matemáticos necesarios para poder llevar a cabo la implementación de estos algoritmos.

Una vez revisada la teoría, se realiza la implementación en MATLAB y se comprueba su validez simulando el posicionamiento 3D de un robot industrial con respecto a un objeto mediante cada una de las técnicas de control visual anteriores. Además, se describe el comportamiento del algoritmo tras la simulación, haciendo hincapié en el tipo de trayectorias descritas tanto por las características del objeto en la imagen como de la cámara en el espacio Cartesiano, amén de las causas que lo conducen al fallo.

Finalmente, se implementan dichos algoritmos en un robot real KUKA y se realizan una serie de experimentos para comprobar la validez de las simulaciones y comparar los resultados obtenidos en la plataforma experimental con los obtenidos en simulación.

In this Master Thesis the implementation of visual servoing algorithms for a KUKA robot is carried out. At first, the theoretical basis about visual servoing is reviewed. The architecture of this type of systems is showed according to several factors: the camera position relative to the robot, the control loop set up (open or close), whether the own robot joint controller is used or not and the space where the visual features are defined (2D or 3D). Afterwards, classical visual servoing algorithms are presented: Image-Based Visual Servoing (IBVS) and Position-Based Visual Servoing (PBVS); as well as an advance algorithm: Hybrid Visual Servoing (HVS). Later, the necessary fundamental mathematics to perform the implementation of these algorithms are reviewed.

Once the theory is reviewed, the implementation in MATLAB is carried out and its validity is checked by simulating the 3D positioning of an industrial robot with respect to an object using each of the previous visual servoing techniques. In addition, the behaviour of the algorithm is described after the simulation, emphasizing the type of trajectory traced by the object features in the image plane and the camera in the Cartesian space, and the causes that lead to the failure.

Finally, these algorithms are implemented in a real KUKA robot and a series of experiments are performed to check the validity of the simulations and to compare the experimental results with those obtained under simulation.