移动机器人主动视觉伺服技术分析

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1、摘要(3)针对在伺服过程中目标特征容易出离摄像机视野范围问题和运动轨迹低效问题，论文提出了一种移动机器人自适应主动视觉伺服方法。它采用视觉跟踪控制和移动机器人镇定控制的内外两层控制结构。其中，视觉跟踪部分通过自适应控制器来驱动云台摄像机进行俯仰和偏航运动，从而保证特征点始终位于视野范围中心位置处。移动机器人镇定控制部分使用了一种分步控制器驱动移动机器人以直线路径运动到期望位姿处。概括而言，移动机器人主动视觉伺服系统存在如下优点：1．系统实时满足FOV约束条件。2．伺服效率高。3．算法不需要三维位姿提取算法。最后，通过仿真和实验验证了该方法的性能。(4)针

2、对视觉伺服控制在某些特殊场合应用时期望图像不可获得的问题，论文提出了一种无期望图像的移动机器人主动视觉伺服控制策略。与传统的视觉伺服系统相比，该系统不需要期望位姿处拍摄的图像与当前图像进行比较，而直接利用实时拍摄的图像进行伺服控制。具体而言，在期望图像未知条件下系统选择三维环境中的目标特征建立基准坐标系。随后通过图像特征点信息、云台机构反馈角度和位姿提取算法来计算移动机器人实时的角度状态量，同时利用高度观测器并结合摄像机模型对移动机器人在基准坐标系下的距离信息进行估计。在此基础上，本文设计了一种分步控制器将移动机器人镇定控制到基准坐标系表示下的任意位姿处

3、。实验结果证明了该伺服策略的正确性与可行性。关键词：移动机器人，主动视觉伺服，非线性观测器，李雅普诺夫方法IIAbstractWiththerapiddevelopmentofvarioustechnologiesinvolvingimageprocess-ing，filtering，controltheoryandcomputervision，visualsensorhasbeenintro-ducedintotherobotmanipulatorsormobilerobottoincreasetheflexibility,intelligencean

4、dprecision．Thehottopicsofvision-basedcontrolincludeviusalnavigation，visualtracking，visualservoingandvisualSLAM．Visualservoingisaverychallengingissue，whichhasbeenproposedtodrivearobottoreachthedesiredposition／orientationthroughvisualfeedback．However，currentvisualset-voingsystemsti

5、llfacesseveralkeydrawb．ackssuchasoversensitivitytocameracalibrationerrorandimagenoise，difficultytokeepthetargetinthefieldofview(FOVproblem)，lowservoingefficiencyduetothelargetimecostofimagepro-cessing，failureofpathplanningincomplexenvironment，andSOon．Fortheaforedmentionedtroubles

6、withvisualservoingcontrol，thisdisserta，．tionconstructsanactivevisualservoingsystemofthemobilerobotandmakesafurtherstudyontheseveralkeytechnologies．Ingeneral，theworkinthisdissertationcanbesummarizedasfollows：(1)Theexperimentplatformofactivevisualservoingsystemisconstructedtotestth

7、edesignedAlgorithmsconveniently．Concretely,thehardwarepartoftheexperimenttestediscomposedofPioneer3-DXmobilerobot，PTUD46-17pan-tiltplatformandDH—SV400FCcamera．Furthermore，anobjectorientedsoftwareisprogrammedbyVC++language，whichCanimprovetheefficiencyofvisualservoingalgorithmimple

8、mentation．Meanwhile，thedesignedsoftwareh