Este artigo considera o problema de controle de postura para sistemas robóticos com restrições cinemáticas. A ideia principal é considerar as restrições cinemáticas dos mecanismos a partir de suas equações estruturais, ao invés de usar explicitamente a equação de restrição. Um estudo de caso para robôs paralelos e robôs cooperativos é discutido baseado nos conceitos de cinemática direta, cinemática diferencial, singularidades e controle cinemático. Resultados de simulação, obtidos a partir de um mecanismo Four-Bar linkage, uma plataforma de Gough-Stewart planar e dois robôs cooperativos, ilustram a aplicabilidade e versatilidade da metodologia proposta.

This paper addresses the posture control problem for robotic systems subject to kinematic constraints. The key idea is to consider the kinematic constraints of the mechanisms from their structure equations, instead of explicitly using the constraint equations. A case study for parallel robots and cooperating redundant robots is discussed based on the following concepts: forward kinematics, differential kinematics, singularities and kinematic control. Simulations results, obtained with a Four-Bar linkage mechanism, a planar Gough-Stewart platform and two cooperating robots, illustrate the applicability and versatility of the proposed methodology.

Este trabalho apresenta uma estratégia de controle para robôs manipuladores realizarem rastreamento cartesiano 3D utilizando servovisão. Considerando uma câmera fixa, o movimento cartesiano 3D é decomposto em um movimento 2D sobre um plano ortogonal ao eixo óptico e em outro movimento 1D paralelo ao mesmo eixo. Uma abordagem de servovisão baseada em imagem é utilizada para tratar o problema de controle não-linear, gerado pela variação de profundidade, sem a necessidade de estimar esta medida. Devido à ausência de calibração da câmera, um método de controle adaptativo é utilizado para assegurar rastreamento planar e de profundidade nas coordenadas da imagem. A malha de controle de profundidade é fechada através da medição da área da imagem de um objeto fixado no efetuador do robô. Simulação e resultados experimentais, obtidos com um robô manipulador real, ilustram a viabilidade do esquema proposto.

This paper presents a control strategy for robot manipulators to perform 3D cartesian tracking using visual servoing. Considering a fixed camera, the 3D cartesian motion is decomposed in a 2D motion on a plane orthogonal to the optical axis and a 1D motion parallel to this axis. An image-based visual servoing approach is used to deal with the nonlinear control problem generated by the depth variation without requiring direct depth estimation. Due to the lack of camera calibration, an adaptive control method is used to ensure both depth and planar tracking in the image frame. The depth feedback loop is closed by measuring the image area of a target object attached to the robot end-effector. Simulation and experimental results obtained with a real robot manipulator illustrate the viability of the proposed scheme.

Neste trabalho, considera-se um sistema robótico servovisual usando câmera fixa e não-calibrada. Dois controladores adaptativos são propostos para rastrear visualmente um alvo em movimento na presença de incertezas nos parâmetros da câmera. A primeira estratégia adaptativa utiliza o método de Hierarquia de Controle para solucionar o problema de controle adaptativo multivariável. A segunda é baseada na simetrização via fatoração da matriz de controle. Os algoritmos adaptativos são robustos na medida em que apresentam reduzida sensibilidade à incertezas cinemáticas. Resultados experimentais com um manipulador em movimento planar ilustram a robustez e a viabilidade dos esquemas propostos.

In this work, a robotic visual servoing system using a fixed and uncalibrated camera is considered. Two adaptive controllers are proposed for visually tracking a moving target in the presence of camera parameters uncertainties. The first adaptive strategy uses the Hierarchy of Control method to solve the multivariable adaptive control problem. The second one is based on the symmetrization via factorization of the control matrix. The adaptive algorithms are robust in the sense that they present reduced sensitivity to kinematic uncertainties. Experimental results with a manipulator in a planar motion illustrate the robustness and viability of the proposed schemes.