基于自标定的机器人视觉定位研究

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1、澎易多事歹矢7硕士学位论文基于自标定的机器人视觉定位研究吴雄君学科名称：模式识别与智能系统学科门类：工学指导教师：刘丁杨延西申请日期：2007．3摘要基于自标定的机器人视觉定位研究学科：模式识别与智能系统研究生：吴雄君导师：刘丁教授杨延西副教授(签名：丝)c签名：3牝，(签名：拯兰鲤)于两要在机器人系统中引入视觉反馈控制，有利于增加机器人的灵活性，提高控制精度。通过“示教”方法实现眼在手的视觉伺服是机器人研究领域的一个热点问题。本文针对自标定方法在机器人视觉定位中的应用研究，进行如下几个方面的工作：1通过对Mendonca—Cipolla和GChesi自标定算法

2、的分析，提出了一种改进的基于自适应遗传算法(AGA)的自标定位置视觉伺服算法。首先对本质矩阵进行奇异值分解，依据3个奇异值的特性在线生成目标函数，在进行动态自标定的同时，完成视觉伺服过程。采用AGA动态优化摄像机内参数，克服了Gchesi方法中要求摄像机内参数不可变的限制，通过设罱参数范围可精确逼近5个内参数。另外算法不需要物体精确的3维模型，仅仅只需8个空间固定点坐标信息。仿真结果表明，该算法应用于基于位置的视觉伺服时比Gchesi方法运算速度更快，同时鲁棒性更强。2针对自适应遗传算法算法中存在的内参数分布区间大，编码时间长，不利于实时控制的不足，将改进后的变

3、尺度混沌优化算法用于优化动态生成的目标函数，以提高运算速度。先把混沌变量映射到待寻优的5个内参数区间，通过设置内外两层循环，内循环进行混沌搜索，外循环负责缩小内参数搜索区间，避免了混沌优化在内参数区间的盲目重复搜索，提高了搜索效率。3以MOTOMAN．SV3XL型工业机器人为实验对象，首先采用ttarris角点检测算法提取角点。为获得高精度的基本矩阵，进一步采用互相关对称性匹配，建立两个视角间的对应关系并做标记。最后加上视差梯度约束，最后获得准确匹配的对应点。在此基础上设计基于位置的视觉伺服控制律，摄像机视场中角点的运动轨迹表明，各角点均达到期望位姿，证明了算法

4、的有效性。关键词：动态自标定：机器人视觉伺服；自适应遗传算法；改进变尺度混沌优化：计算西安理工大学硕士学位论文机视觉本课题得到：国家自然科学基金(NO：60675048)：教育部重点科学技术研究计划项目(NO：204181)资助ABSll认CTROBoTVISUALPOSITIONBASEDONSELF．CALIBRATIoNSpeciality：PatternRecognitionandIntelligentSystemCandidate：WuXiongjunSupervisor：Prof．LiuDingAssociatePmf-YangYanxiABSTRA

5、CTVision勋dbad【conU'olloopshavebeenintroducedinordertoincreasetheflexibilityandthe∽c啪c，ofrobotsystem．Specifically,eye—in-handvisualsel'vorealizedthroughthesocalled"teaching-by-show"approachhasreceivedalargeandincreasingattentioninthelastdecad髂．Thisdissertationinvestigatestheproblemofd

6、ynamicself-calibrationprocedurewhichiscarriedoutinparalleltovisualscrvoinginthefollowingaspect：Animpmvedself-calibratingalgorithmforvisuals朗wbasedonadaptivegeneticalgorithmisproposed．OurapproachintroducesanexteasionofMendonca-CipollaandGChesi'ssolf-calibrationforpositibn-basodvisuals

7、ervotechniquewhichexploitsthesingularvaluespropertyoftheessentialm耐气Specifically,asuitabledynamiconlinecostfunctionismininliTJ}dushlgalladaptivegeneticalgorithminsteadofgradiontdescentmethod．Theprimaryadvantageofourapproachisshowntobelesssusceptibletotheinitialvalueofthevxlmoraintrin

8、sicparameter