Control servo-visual híbrido para el posicionamiento de un manipulador robótico

Autores/as

  • Edison Velasco Universidad de Alicante
  • Juan Pablo Neme Universidad de Alicante
  • Pablo Gil Universidad de Alicante

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13752

Palabras clave:

Sistemas robóticos autónomos , Guiado y control, Manipuladores robóticos, Control de movimiento, Tecnología Robótica

Resumen

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

01-09-2026

Número

Sección

Robótica