Control servo-visual híbrido para el posicionamiento de un manipulador robótico
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13752Palabras clave:
Sistemas robóticos autónomos , Guiado y control, Manipuladores robóticos, Control de movimiento, Tecnología RobóticaResumen
Este trabajo presenta una arquitectura híbrida de control servo-visual para el posicionamiento de un manipulador robótico. La propuesta combina un controlador basado en posición, PBVS, y un controlador basado en imagen, IBVS, con una etapa final de aproximación por contacto. El controlador PBVS permite realizar un desplazamiento inicial hacia la pose objetivo utilizando información geométrica del sistema cámara-robot. Posteriormente, el controlador IBVS refina el posicionamiento mediante la minimización del error visual en el plano de imagen, mejorando la precisión local frente a incertidumbres de calibración o pequeñas desviaciones en la pose. Finalmente, el robot realiza un movimiento controlado en dirección al punto deseado, hasta detectar contacto con el entorno mediante una condición de fuerza. La arquitectura se valida experimentalmente mediante tres escenarios: control PBVS, control IBVS y control híbrido PBVS–IBVS con aproximación por contacto. Los resultados permiten analizar la convergencia visual, la precisión de posicionamiento y la capacidad del sistema para completar una tarea de contacto de forma estructurada.
Referencias
Bateux, Q., Marchand, E., Leitner, J., Chaumette, F., Corke, P., 2018. Training deep neural networks for visual servoing. In: IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). pp. 3307–3314. DOI: 10.1109/ICRA.2018.8461068
Chaumette, F., 2004. Image moments: a general and useful set of features for visual servoing. IEEE Trans. on Robotics 20 (4), 713–723. DOI: 10.1109/TRO.2004.829463
Chaumette, F., Hutchinson, S., 2006. Visual servo control. i. basic approaches. IEEE Robotics & Automation Magazine 13 (4), 82–90. DOI: 10.1109/MRA.2006.250573
Collewet, C., Marchand, E., 2011. Photometric visual servoing. IEEE Trans. on Robotics 27 (4), 828–834. DOI: 10.1109/TRO.2011.2112593
Espiau, B., Chaumette, F., Rives, P., 1992. A new approach to visual servoing in robotics. IEEE Trans. on Robotics and Automation 8 (3), 313–326. DOI: 10.1109/70.143350
Free Software Foundation Inc., 2021. easy handeye2: automated, hardwareindependent hand-eye calibration for ros2. URL: https://github.com/marcoesposito1988/easy_handeye2/
Garrido-Jurado, S., Muñoz-Salinas, R., Madrid-Cuevas, F. J., Medina- Carnicer, R., 2014. Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion. Pattern Recognition 47 (6), 2280–2292.
Kermorgant, O., Chaumette, F., 2011. Combining ibvs and pbvs to ensure the visibility constraint. In: IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. pp. 2849–2854. DOI: 10.1109/IROS.2011.6094589
Khamis, H., Xia, B., Redmond, S., 2019. A novel optical 3d force and displacement sensor–towards instrumenting the papillarray tactile sensor. Sensors and Actuators A: Physical 291, 174–187. DOI: 10.1016/j.sna.2019.03.051
PAL Robotics S.L., 2020. Aruco ros. URL: https://github.com/pal-robotics/aruco_ros
Sturm, P., 2021. Pinhole camera model. In: Ikeuchi, K. (Ed.), Computer Vision. A Reference Guide. Springer Cham, pp. 983–986. DOI: 10.1007/978-3-030-63416-2
Tahri, O., Chaumette, F., 2005. Point-based and region-based image moments for visual servoing of planar objects. IEEE Trans. on Robotics 21 (6), 1116–1127. DOI: 10.1109/TRO.2005.853500
Tirado-Garín, J., Civera, J., 2025. Anycalib: On-manifold learning for modelagnostic single-view camera calibration. In: IEEE/CVF Int. Conf. on Computer Vision (ICCV). pp. 8044–8055. DOI: 10.1109/ICCV51701.2025.00754
Tsai, R., Lenz, R., 1989. A new technique for fully autonomous and efficient 3d robotics hand/eye calibration. IEEE Trans. on Robotics and Automation 5 (3), 345–358. DOI: 10.1109/70.34770
Velasco-Sanchez, E., Castano-Amoros, J., Gil, P., Torres, F., 2025. Touch- ˜ based effector control to track 3d surfaces. In: IEEE 30th Int. Conf. on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). pp. 1–6. DOI: 10.1109/ETFA65518.2025.11205606
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Edison Velasco, Juan Pablo Neme, Pablo Gil

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.