Servovisão Direta Diagonalmente Desacoplada

Este artigo aborda o problema de controle de robôs baseado em visão computacional onde uma imagem de referência define o equilíbrio. Especificamente, este estudo foca na classe de soluções diretas, i.e., não métricas e baseadas em intensidade, as quais fornecem grande precisão, versatilidade e robustez. As técnicas existentes desta classe apresentam uma dinâmica dos erros de controle completamente acoplada ou, no melhor caso, desacoplam apenas os erros de controle translacionais, i.e., obtêm apenas um sistema triangular inferior. Acoplamentos na dinâmica do sistema tornam sua análise mais complexa e podem prejudicar seu desempenho. Este trabalho propõe um observador não linear para desacoplar também os erros rotacionais e, assim, desacoplar completamente a dinâmica dos erros de controle. Provas teóricas de estabilidade e das propriedades de desacoplamento são apresentadas. A melhoria no desempenho é também confirmada experimentalmente, utilizando um robô manipulador de 6 graus de liberdade com uma câmera montada em seu efetuador.