論文の概要: Control Architecture and Design for a Multi-robotic Visual Servoing System in Automated Manufacturing Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11387v1
- Date: Fri, 13 Jun 2025 01:09:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.619803
- Title: Control Architecture and Design for a Multi-robotic Visual Servoing System in Automated Manufacturing Environment
- Title（参考訳）: 自動製造環境におけるマルチロボティックビジュアルサーボシステムの制御構造と設計
- Authors: Rongfei Li,
- Abstract要約: 人間は、特に精密ロボットマニピュレータを必要とするマイクロスケール製造において、依然として機械よりも優れています。
本研究は, 高速化・非高速化のための位置決め過程をシミュレートするマルチロボット制御システムにより, 様々な不確実性を低減できることを示す。
本稿では,カメラの作業空間を探索し,画像ノイズレベルが最小となる最適な位置を探索するための,カメラの移動ポリシーのための新しいアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of robotic technology has drastically increased in manufacturing in the 21st century. But by utilizing their sensory cues, humans still outperform machines, especially in micro scale manufacturing, which requires high-precision robot manipulators. These sensory cues naturally compensate for high levels of uncertainties that exist in the manufacturing environment. Uncertainties in performing manufacturing tasks may come from measurement noise, model inaccuracy, joint compliance (e.g., elasticity), etc. Although advanced metrology sensors and high precision microprocessors, which are utilized in modern robots, have compensated for many structural and dynamic errors in robot positioning, a well-designed control algorithm still works as a comparable and cheaper alternative to reduce uncertainties in automated manufacturing. Our work illustrates that a multi-robot control system that simulates the positioning process for fastening and unfastening applications can reduce various uncertainties, which may occur in this process, to a great extent. In addition, most research papers in visual servoing mainly focus on developing control and observation architectures in various scenarios, but few have discussed the importance of the camera's location in the configuration. In a manufacturing environment, the quality of camera estimations may vary significantly from one observation location to another, as the combined effects of environmental conditions result in different noise levels of a single image shot at different locations. Therefore, in this paper, we also propose a novel algorithm for the camera's moving policy so that it explores the camera workspace and searches for the optimal location where the image noise level is minimized.
- Abstract（参考訳）: ロボット技術の使用は21世紀に製造業で劇的に増加している。
しかし、感覚の手がかりを利用することで、特に高精度なロボットマニピュレータを必要とするマイクロスケールの製造において、人間は依然として機械よりも優れています。
これらの感覚的手がかりは、製造環境に存在する高いレベルの不確かさを自然に補う。
製造作業の不確実性は、測定ノイズ、モデル不正確性、共同コンプライアンス(例えば、弾力性)などによってもたらされる。
現代のロボットで使われている高度なメロジセンサと高精度マイクロプロセッサは、ロボットの位置決めにおける構造的および動的エラーの多くを補っているが、よく設計された制御アルゴリズムは、自動製造における不確実性を減らすための、同等で安価な代替手段として機能している。
本研究は,アプリケーションを高速化・非高速化するための位置決め過程をシミュレートするマルチロボット制御システムにより,このプロセスで発生する可能性のある不確実性を大幅に低減できることを示す。
さらに、視覚サーボのほとんどの研究論文は、様々なシナリオにおける制御と観測アーキテクチャの開発に重点を置いているが、構成におけるカメラの位置の重要性について論じているものは少ない。
製造環境では、環境条件の複合効果により、異なる場所で撮影された単一画像のノイズレベルが異なるため、カメラ推定の品質は、ある観測場所から別の観測場所へ大きく異なる可能性がある。
そこで本稿では,カメラの作業空間を探索し,画像ノイズレベルを最小限に抑えた最適な位置を探索する,カメラの移動ポリシーのための新しいアルゴリズムを提案する。
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