В данной работе представлена интеллектуальная архитектура управления робототехнической системой на основе ROS 2, предназначенная для высокоточной автономной маркировки. Цель исследования – интеграция метода моделирующего предиктивного управления (MPC) с визуальным сервоприводом с двумя камерами и встроенными аппаратными средствами для достижения субмиллиметровой точности маркировки. Предлагаемая система включает многоуровневую структуру управления, объединяющую глобальное восприятие с помощью верхней камеры и точное локальное коррекционное наведение с помощью инструмента с установленной камерой. Это обеспечивает точное определение позиций в 6 степенях свободы с использованием маркеров ArUco и калибровки «рука–глаз». Планирование траектории формулируется как задача оптимизации с ограничениями с использованием библиотеки CasADi, что позволяет генерировать адаптивные траектории движения робота в реальном времени с учетом ограничений рабочей зоны и приводов. Архитектура реализована на 6-осевом коллаборативном роботизированном манипуляторе с мотор-контроллерами на базе STM32 (сеть RS-485), достигая субмиллиметровой точности гравировки и низкой задержки обратной связи. Экспериментальные результаты подтверждают эффективность подхода: окончательная погрешность позиционирования составляет около 0.7 мм, частота цикла замкнутого управления – порядка 8 Гц. В целом, исследование демонстрирует целесообразность объединения технического зрения, методов обучения и оптимального управления в модульной ROS 2 архитектуре для нужд промышленной роботизации.

ROS 2; визуальное слежение; моделирующее предиктивное управление; роботизированная маркировка; двухкамерная обратная связь; микроконтроллер STM32; оптимизация траектории; калибровка «рука–глаз»; управление в реальном времени; высокоточная робототехника.