En este trabajo se realiza una revisión crítica de los esquemas de control visual desarrollados hasta la fecha y se propone uno nuevo que los mejora en varios aspectos. En primer lugar se introducen los esquemas básicos que permiten clasificar los tipos de control visual y se delimita la problemática a resolver: el control visual indirecto basado en posición. Posteriormente se abordan de forma crítica y unificada los distintos esquemas desarrollados previamente así como el propuesto en este trabajo. En particular, el esquema propuesto evita los inconvenientes de los anteriores y los mejora bajo distintos puntos de vista: funciones de transferencia bajo un marco ideal; condiciones para error en régimen permanente nulo; márgenes de estabilidad; etc. Todos los esquemas son analizados comparativamente en simulación para evidenciar la mejora obtenida con el planteamiento propuesto. Finalmente, se muestran resultados experimentales obtenidos para un robot cartesiano de tres ejes que permiten para validar el esquema de control desarrollado.
El factor de impacto mide la media del número de citaciones recibidas en un año por trabajos publicados en la publicación durante los dos años anteriores.
© Clarivate Analytics, Journal Citation Reports 2025
SJR es una prestigiosa métrica basada en la idea de que todas las citaciones no son iguales. SJR usa un algoritmo similar al page rank de Google; es una medida cuantitativa y cualitativa al impacto de una publicación.
Ver másSNIP permite comparar el impacto de revistas de diferentes campos temáticos, corrigiendo las diferencias en la probabilidad de ser citado que existe entre revistas de distintas materias.
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