无标定视觉伺服系统的优化算法研究

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1、中国科学技术大学硕士学位论文无标定视觉伺服系统的优化算法研究作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：杨诚控制理论与控制工程匡森副教授二。一四年五月二日llUllllIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIlllIIIlY2601597UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeResearchonOptimizationAlgorithmsofUncalibratedVisualServoSystemsAuthor’SName．ChengYangSpeciality：ControlTheory

2、andControlEngineeringSupervisor：A．Prof．SenKuangFinishedtime：May2∞，2014中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：物主薄签字日期：＆[筵兰：丝中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送

3、交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。嗽开口保密(——年)作者签名：葺纽盗签字日期：丝!丝!：竺聊躲侈务摘要机器人视觉伺服控制是基于视觉信息的反馈控制，具备更高的智能性和灵活性。在视觉伺服系统中，相机模型和机器人模型的精确标定较为复杂、且精度易受外界环境的影响，因此无标定视觉伺服系统逐渐成为了目前的研究热点。无标定视觉伺服方法不依赖于参数值的估计精度，可以在粗略估计得到的参数值、甚

4、至任意参数值下确保伺服任务的有效执行。论文在概括视觉伺服控制研究现状的基础上，对不同种类的视觉伺服方案进行了性能比较，并重点研究了机器人关节变量递归关系中涉及到的各种优化问题。论文在第一部分中，综述了视觉伺服控制的研究现状，指出了该领域中的一些关键问题。然后，讨论了不同视觉伺服控制方案的分类问题，并分析了各自的特征。特别地，从笛卡尔空间和图像空间中系统的稳定性、鲁棒性、敏感性以及动态性能等方面对基于位置和基于图像的视觉伺服方案进行了对比研究。在第二部分中，针对运动目标的无标定视觉伺服跟踪任务，建立了机器人末端执行器与目标特征间的一个误差性能函数，通过对该性能函数进行泰勒近似并最小化，得到了

5、机器人关节变量的严格递归关系式。该关系式包含关节变量到图像平面的映射关系(即图像Jacobian矩阵)、以及目标性能函数展开所需要的Hessian矩阵。具体包括如下几个方面：第一，对于关节变量递归关系本身，通过引入可见性约束因子确保了末端执行器一直处于视野中；通过引入一个速度成本函数，确保了伺服跟踪的平稳性。理论上更加严谨的极值推导是此处的创新点。第二，对于关节变量递归关系中的图像Jacobian矩阵，采用割线法，对关节变量到图像平面的映射关系建立了一个鲁棒性更强的仿射模型，基于此模型并利用Broyden秩一校正规则，得到了图像Jacobian矩阵的递推关系：进一步，通过引入遗忘因子，提高

6、了后期跟踪的收敛性。基于End．effector仿射模型的割线法应用是本文的创新点之一。第三，对于关节变量递归关系中的Hessian矩阵，借助动态BFGS法和动态Broyden族校正法，得到了基于目标函数本身估计全局Hessian矩阵逆的优化算法，大大降低了现有文献中单独考虑残差项以及仅计算局部Hessian矩阵逆情况下的计算成本，同时可解决优化过程中的奇异性问题。此处，动态BFGS法和动态Broyden族校正的采用均为本文的创新点。摘要最后，利用MatlabRobotools工具箱搭建了一个三自由度的机械臂视觉跟踪系统，对本论文的视觉伺服优化算法进行了仿真验证，仿真实验表明了所研究方法的

7、良好跟踪性能。关键词：无标定视觉伺服系统图像雅克比矩阵Hessian矩阵拟牛顿法动态DFP法动态BFGS法动态Broyden族校正AbstractABSTRACTBasedonfeedbackcontrolofvisualinformation，robotvisualservocontrolIShigherintelligenceandflexibility．Inthevisualservosystem，theaccur