视觉伺服论文

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1、10.5摄像机标定对于视觉伺服应用的一个重要问题是摄像机的标定，这是靠传感器来提供反馈到控制器上的信息。标定包括内部参数的估计，以及外部参数，用以描述相机架相对于底座或者末端执行架的姿势。多种校准的技术都是基于与那些物体和对于和机的姿态估计算法相类似。特別的，如果内部参数是知道的了，那么10.3.1节中PnP中的n共面问题的解决方法就可以直接被用于相机的外部参数计算。事实上，根据式（10.14）,—个手眼和机的外部参数可以计算如下：Thc^Tho（T^-（10.62）这里的矩阵丁：是解决PnP的平面问题的算法输出。捉供矩阵,表现出物体架

2、相对于基座的位置和方向，是知道的。和似的，根据式（10.15）,手眼和机的外部参数可以计算如下:(10.63)T冷巧（巧）*这里的矩阵，表现了物体架和对于末端执行架的位置。如果内部参数不知道，那么10.3.1节中所导出的公司将耍继续推导并可能被以下三种相位所描述。相1一个平面的单应性可以从正常化的像素坐标来计算：Ci=(10.64)3x3矩阵:(10.65)根据式（10.7）可以得到：ryS1Or/这里的c是Hf=QH,°是式5.41内部参数矩阵，日•矩阵在式（10.8）中定义。使用一个与10.3.1节中提到的相似算法，从平血n点坐标中，

3、这里n大于等于4就可以计算出平面单应性得到一个比例因子°。和位2矩阵。可以从矩阵•中算出来。事实上，考虑式(10.65),以及式(i0o8)中H的定义。尼hf2hf3]=Q[rxr2o爲这里的此$是指矩阵中的第i列矩阵。从方程中计算和『2,在这些向量上施加的单位正交性和单位规范约束性。可以到得到下血两个标量方程：h/JQ-T(2-也=0尼-加=hjQ—tq-由于它们之间是线性的，可以写成下面的形式。Afb=0.(10.66)在以上的方程中，4’是一个基于“2：的系数矩阵。当b=bnb2B^22加3&23&33■T这里的是系数矩阵的通用

4、元素："l/«x0_Xo/址B==*1/吒—Yq/**1+^S/ax+%/心通过重复相位1k次，随着相同的平面在不同的时间处于不同的位置，式(10.66)中的2k方程即可获得。当k大于等于3时，这些方程有唯一的结果",定义了一个比例因子丁•从矩阵了，考虑(10.67),内部参数的表达式如下:X。=-^13/^1110视觉伺服Fig.10.11.ExampleofcalibrationplaneK=-^23/^22H了®这里的5f和7可以如下计算出:7—+址3+^33-相位3一旦内部参数矩阵。被估算出来，就有可能从H计算出H,得到比例因了'

5、，使用利用式(10.65)得到平面k个位置中的一个。TTTC因此，通过上计算出的矩阵的。可以作为10.3o1节屮的PnP问题的一个解决方案。最终，使用方程(10.62)o(10.63)可以估算出相机的外部参数。上面提到的方法也只是个概念，因为在测量噪声和镜头畸变中,它并没有提供一个可靠的结果——特别是对于内部参数，然而这种结果的准确性可以通过使用考虑镜头畸变现象以及非线性化技术模型來提高。从实验的角度来看，以上描述的标定方法需要使用到标定平面,这个平面的一些点是可以很容易的检测到；同样，必须准确知道这些点相对参考架的位置。图10.11中便

6、展示了一个平面标定的实例。最后，注意到一个校准方法同样可以从非平面pnp问题中建立。Fig.10.12.Generalblockschemeofposition-basedvisualservoing10.6视觉伺服问题视觉测量需要机器人在周围环境屮收集信息。在机器人操作的例子中，这种信息就会被用于计算出机器末端执行机构与相机所观察到的物体的相对位置。视觉伺服控制的冃的是确保末端执行机构，在视觉测量的基础上能够实吋的达到和保持与所观察到的物体保持所期望的的姿势。'值得一提的是，由视觉系统提供的直接的测量数据与图像平面的特征参数有关，当一个

7、机器人行为在操作空间屮被定义后，根据末端执行机构相对于物体的位置。这就会促使我们考虑两种控制方式，正如图10.12和图10.13•叫做基于位置的视觉伺服，也被称为操作空间的视觉伺服，和基于图像的视觉伺服。也被称为图像空间的视觉伺服。在这些方案中，眼在手相机可以考虑，对于眼手相机，相似方案可以被接受。这种基于位置的视觉伺服方法与图8.2中提到的操作空间控制的概念相似。主要的不同是基于对观察到物体与照相机之间的位置实时估算的的反馈。可以使用分析算法或者迭代算法来实现估算。其概念的优势是其直接作用于操作空间变量的可能性。因此，控制参数可以在合适

8、规定的末端执行器的时间响应屮选择，不管在稳态还是瞬态过程中。这种方法的确定是，由于缺少对图像特征的直接控制，物体可能会消失在相机的瞬态视野中，或者成为一种错误规划的结果。因此,由于缺少视觉测量