[en] A ROBUST VISUAL SERVOING APPROACH FOR ROBOTIC FRUIT HARVESTING

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: JUAN DAVID GAMBA CAMACHO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SERVOVISAO; [pt] ROBOTICA AGRICOLA; [pt] CONTROLE CINEMATICO; [pt] COLHEITA DE FRUTAS AUTOMATICA; [en] VISUAL SERVOING; [en] AGRICULTURAL ROBOTICS; [en] KINEMATIC CONTROL; [en] AUTOMATIC FRUIT HARVESTING
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36539&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36539&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36539

[pt] Neste trabalho, apresenta-se diferentes esquemas de controle servovisuais para tarefas robóticas de colheita de fruta, na presença de incertezas paramétricas nos modelos do sistema. O primeiro esquema combina as abordagens de servovisão baseada em posição (PBVS) e servovisão baseada em imagem (IBVS) para realizar, respectivamente, a aproximação até a fruta e, em seguida, um ajuste fino para a colheita. O segundo esquema usa uma abordagem de servovisão híbrida (HVS) para realizar a tarefa de colheita completa, projetando uma lei de controle adequada que combina vetores de erro definidos no espaço operacional e no espaço da imagem. A fase de detecção utiliza um algoritmo baseado no espaço de cores OTHA e limiar da imagem Otsu para um rápido reconhecimento de frutos maduros em cenários complexos. Além disso, um método de detecção mais preciso emprega uma Rede Neural Convolucional Profunda (DCNN) pré-treinada baseada em uma versão Segnet minimizada para uma inferência rápida durante a execução da tarefa. A localização do objeto é realizada empregando uma técnica de triangulação de imagem, que combina os algoritmos SURF e RANSAC ou ORB e BF-Matcher para extrair a característica da imagem da fruta e associa-lo com o seu ponto correspondente na outra visualização. No entanto, como esses algoritmos exigem um elevado custo computacional para os requisitos da tarefa, um método de estimativa mais rápido utiliza o centróide da fruta e transformação homogênea para descobrir os pontos correspondentes. Finalmente, um esquema de controle em modos deslizantes (SMC) baseado em visão e uma função de monitoramento de comutação são empregados para lidar com incertezas nos parâmetros de calibração do sistema de câmera-robô. Nesse sentido, é possível garantir a estabilidade assintótica e a convergência do erro da característica da imagem, mesmo que o ângulo de desalinhamento, em torno do eixo z, entre os sistemas de coordenadas da câmera e do efetuador seja incerto.