机器人视觉伺服控制研究

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时间:2019-02-06

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1、摘要捅.斐论文主要钊。对机器人视觉伺服控制进行了研究,详细介绍了四种常用的伺服控制方法,即基于位置伺服控制、基于图像伺服控制、2.5维伺服控制和基于活动轮廓的伺服控制。基于位置的控制方式是在机器人任务空问中以摄像机的当前位姿与期望何姿问的误差柬设计控制器,主要优点是在3维空问中宜接控制摄像机的轨迹。文牛l以RPY角摧l述法定义力位误差,构造了相÷的lfi!hi比矩阵,殴计了一种可加速运动PID视觉伺服控制器,摄像4"Jl可以以加速运动跟踪或定位目标。基于图像的控制方式中误差信号直接在图像空间中定义,可以保汪目标一直处于摄像机视野之内。文中设汁了两种基于图像的控制方式,一是基

2、于Delta算子的视觉伺服机器人最优控制,而在Delta域中设计最优控制律几乎还没有。另一种是基于图像矩的自适应视觉伺服机器人控制,利用图像矩来构造图像雅可比矩阵,克服了因纹理、照明、噪声条件等造成的匹配精度差弱点。并用自适应方法对动力学方程线性31、偿。将基于位置和基于图像的伺服相综合,文中提出了种2.5维视觉伺服方法。误差信号既定义在图像空削又定义在位姿空l训,与基于位置的视觉伺服相比,它不需要知道3维目标的几何模型。与基f㈥像的视觉伺服相比,它能保证控制律在整个任务空间都是收敛的。此外这种控制器对摄像机的标定曝差具有很好的鲁棒性。本文还介绍了第四种伺服方法,即基了:活

3、动轮廓的伺服方法。在该方法中,机器人可以跟踪空I刈中的平面物体,还可以廉价的从图像数据中提取视觉参数。关键词基于位置;基于图像;2.5维视觉伺服;活动轮廓:图像矩燕LU人学l字硕十。学位论文AbstractInthispaper,themainresearchesaimatroboticvisualservoingcontrol,foursel’voingcontrolmethodsinconllTlOnuseareintroducedindetail,namelyposition-basedservoingcontrol,image—basedservoingcontro

4、l,2.5Dservoingconff01andvisualservoingbasedonactivecontourByusingposeerrol‘ofcamerabetweencurrentposeanddesiredpose,thevisualservoingmethodofposition—baseddesignscontrollerinrobotictaskspace,themainadvantageofthisapproachistliatitdirectlycontrolsthecameratrajectoryinCartesianspace.Aresolve

5、daccelerationPIDvisualservoingcontrollerusingRPYanglesisdesigned,thecameracalltrackorpositionobjectwithacceleratedmotion.Theerrorsignalinimage—basedvisualisdirectdefinedinimagespace,whichinsuresobjectincamerafieldofviewallalong.Therearetwoimage—basedservoingcontrolpresented,oneisoptimalcon

6、trollawofrobotbasedondeltaoperatorinvisualservoing,Thereisveryrareindesigningoptimalcontrollawusingdeltatransform.Anotherisadaptiveservoingvisualrobotcontrolbasedonmoment.TheimageJacobianmatrixisstructuredbyimagemoment,whichovercomesweakmatchpJ‘ecisionduestOtexture,illumination,noises.Them

7、ethodcompensatesdynamicsequationalso.Combiningposition·basedandimage—basedvisualservoing,thenpresents25Dvisualsetwoing、Theerrortobeminimizedisspecifiedbothintheinaageandintheposespace.Comparingtotheposition—basedvisualsetwoing.the21/2Dcontrolschemedoesnotueeda

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