试探性运动在无标定视觉伺服系统中的应用

针对机器人视觉导引任务中，采用基于图像无标定视觉伺服控制策略时存在的图像雅可比矩阵估计随时间推移而变坏的问题，给出了一个快速、有效的解决方案．通过使用在最需要的方向上附加的试探性运动，有效地提高了图像雅可比矩阵估计的精度和速度．所研究的这一试探性运动在视觉伺服任务中所起的作用，将在后续的焊接机器人初始焊位导引任务中采用．     

吊装用起重机自动定位视觉伺服控制

传统起重机自动定位方法精度低,稳定性差,不能形成真正的闭环控制,现有起重机视觉定位方法普遍存在抗扰动性能差和视觉雅可比矩阵参数难以获得等问题。为了解决外部扰动影响视觉伺服定位精度和稳定性的问题,建立了扰动工况下吊装末端执行器的位姿数学模型,提出一种基于自抗扰控制器的视觉伺服扰动抑制方法。根据图像投影特性,得出雅可比矩阵参数与图像特征微分关系方程,设计了雅可比矩阵参数估计值自适应更新率,并建立闭环动力学方程。根据图像特征误差,构建李亚普诺夫函数,给出了系统稳定性证明。进行仿真与实验分析,结果表明:当视觉误差收敛后,位置与速度曲线均趋于零值,说明在视觉不确定性和恒定、瞬时扰动的情况下,本文方法仍然具有令人满意的定位精度。通过与其他控制方法的对比结果分析可知,本文方法在保证视觉伺服系统定位精度的同时,能够加快视觉误差的收敛速度,具有更好的稳定性,因此,适用于吊装用起重机自动定位视觉伺服系统。     

一种基于旋转矩阵分解的视觉伺服控制算法

针对传统视觉伺服控制算法易使目标物品脱离摄像机视野而致伺服失败的缺点,从表征当前摄像机坐标系与期望摄像机坐标系姿态关系的旋转矩阵中分解出了等效转轴和等效转角,利用它们构造了一种可以有效控制摄像机朝向的任务函数矢量,并推导出了表征任务函数矢量变化量与摄像机运动速度间非线性映射关系的雅可比矩阵。然后构造了任务函数,并根据李雅普诺夫第二方法设计了解耦的视觉伺服控制律,最后对所设计的控制律进行了实验验证。实验结果表明,使用旋转矩阵分解方法构造的任务函数矢量来控制摄像机朝向,可使目标物体始终位于摄像机的视野之内,从而有效避免伺服失败。     

Backstepping＋Fuzzy方法在机器人视觉伺服系统中的应用

现代控制方法是解决机器人视觉伺服这类复杂非线性控制问题的有效途径．本研究的所有实验都是基于GRB-4004自由度机器人和CORECO实时图像采集处理系统，首先建立了GRB-400机器人的图像雅可比矩阵，针对动态Look and Move系统设计了具有模糊自调节能力的李亚普诺夫递推设计(Backstepping)控制器，给出了闭环系统的阶跃响应实验结果，并且与未加模糊调节的原系统的阶跃响应结果做了对比．比较结果表明这种改进的控制器具备更加良好的动态性能．     

无标定机械臂视觉伺服控制的实验设计

机器人视觉伺服系统是机器人领域一重要的研究方向,它的研究对于开发手眼协调的机器人在工业、生产、航空航天等方面的应用有着极其重要的意义.研究视觉伺服控制的无标定模型这一问题,首先介绍了无标定的视觉伺服控制原理.然后设计了无标定的视觉伺服控制实验,给出了实验算法,最后给出了实验结果,实验结果表明无标定的视觉伺服控制的有效性.     

Backstepping+Fuzzy方法在机器人视觉伺服系统中的应用

现代控制方法是解决机器人视觉伺服这类复杂非线性控制问题的有效途径 .本研究的所有实验都是基于GRB 4 0 0 4自由度机器人和CORECO实时图像采集处理系统 ,首先建立了GRB 4 0 0机器人的图像雅可比矩阵 ,针对动态LookandMove系统设计了具有模糊自调节能力的李亚普诺夫递推设计 (Backstepping)控制器 ,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果 ,并且与未加模糊调节的原系统的阶跃响应结果做了对比 .比较结果表明这种改进的控制器具备更加良好的动态性能 .     

基于PUMA机器人的视觉伺服控制实施研究

为解决在视觉伺服过程中存在定位精度低，伺服速度慢的问题，给出了一个基于图像特征的机器人视觉伺服控制方法，实现了机器人“手－眼”协调视觉伺服控制，通过适当的选取图像特征，实现了摄像机工作空间运动目标跟踪的视觉伺服任务，并采用扩展卡尔曼滤波控制方法完成机器人视觉服务控制，同时通过抓取目标物体进行计算机仿真及模拟实验，给出了实验数据，经过比较可以看出，运用此方法提高了定位精度及伺服速度。     

移动机械臂手眼关系标定及视觉伺服控制方法

将视觉传感器集成到移动机械臂上构成眼在手上构型的视觉伺服系统是服务机器人实现物品抓取与搬运操作的一种有效方法,但存在手眼关系标定算法复杂非线性,以及难以处理移动机械臂的非完整性约束等难题。为了克服以上难题,首先将移动机械臂抽象为一个广义机械臂,对其进行运动学建模,并求出其运动学解析逆解;然后提出一种全新的线性主动视觉摄像机标定方法对手眼关系进行标定;最后设计包含眼注视逼近和look-then-doing开环抓取的视觉伺服切换控制律来控制移动机械臂实现家庭物品的抓取操作。仿真及试验结果表明,该线性手眼关系标定法易于实现,且具有极高的标定精度,同时设计的视觉伺服切换控制律能够有效克服移动机械臂的非完整性约束带来的控制困难。     

基于强化学习的旋翼无人机智能追踪方法

针对旋翼无人机追踪场景中常用的PID控制方法与视觉伺服控制方法的不足,该文尝试将视觉伺服控制与强化学习结合,提出了一种基于强化学习的旋翼无人机智能追踪方法。首先使用基于图像的视觉伺服实现旋翼无人机的闭环控制,然后建立使用Sarsa学习算法调节伺服增益的强化学习模型,通过训练可以使得旋翼无人机自主选择视觉伺服增益。该文设计了旋翼无人机在实物场景与仿真场景下的运动目标追踪实验,实验结果论证了该方法相对于PID控制与基于图像的视觉伺服控制方法具有更好的追踪效果。     

基于PUMA机器人的视觉伺服控制实验研究

为解决在视觉伺服过程中存在定位精度低、伺服速度慢的问题 ,给出了一个基于图像特征的机器人视觉伺服控制方法 ,实现了机器人“手 -眼”协调视觉伺服控制 .通过适当的选取图像特征 ,实现了摄像机工作空间运动目标跟踪的视觉伺服任务 ,并采用扩展卡尔曼滤波控制方法完成机器人视觉伺服控制 .同时通过抓取目标物体进行计算机仿真及模拟实验 ,给出了实验数据 .经过比较可以看出 ,运用此方法提高了定位精度及伺服速度     

Study on algorithm of dynamic uncalibrated eye-in-hand visual servoing system

Currently, most visual servoing system must be calibrated, while it is impossible to calibrate cameras and robot models precisely in industrial practice, so a novel dynamic uncalibrated eye-in-hand visual servoing system of tracking a moving target is proposed. The method does not require calibration of camera and robot kinematic models. Vision guided algorithm for tracking dynamic image is developed through minimizing nonlinear objective function. For the large residual has not been approximated in dynamic environment and the change of composite image Jacobian with time increment has not been computed in visual servoing system now,large residuals are dynamic approximated and the change of composite image Jacobian at each iterative step is computed. Simulation results demonstrate the validity of these approaches.     

一种新的双目立体视觉伺服控制模型及实验研究

针对目前手眼视觉伺服系统模型中普遍存在深度信息估计的问题,提出了一种用于双目视觉伺服控制的模型,该模型避免了深度值的测量与估计,提高了系统的控制性能,从而解决了未知物点的深度信息估计的问题。本文应用此模型,单独考虑机器人的运动学特性,设计了机器人末端执行器进行定位控制的控制器,仿真结果验证了该模型与控制算法的有效性;进一步提出了模型使用的改进算法,使该模型更具有宽泛的实用性;并且,进行了基于MOTOMAN UP6型机器人的双目视觉伺服控制实验,实验结果验证了该模型在实际控制工程中的有效性、可行性。     

机械臂视觉伺服路径规划研究进展

视觉伺服控制是机械臂完成各种复杂作业任务的有效手段,而机械臂在动态非结构环境下自主作业的路径规划方法是视觉伺服控制领域的难点和关键.分析了动态非结构环境下视觉伺服路径规划中存在的两类约束及其处理方法,介绍并评述了国内外在机械臂视觉伺服控制中路径规划方面的相关研究进展,讨论并分析了不同路径规划方法在收敛性和稳定性等方面存在的不足,对未来的研究方向进行了展望.     

Ultrasound probe guiding method using vision and force

Since images in traditional ultrasound-guided puncture surgery are obtained by touching the position of the lesion with a hand-held ultrasound probe, it often causes puncture failure by inaccurate probe positioning and unstable contact force control due to the doctor’s fatigue or poor experience. In this regard, a method for guiding the automatic positioning of the ultrasonic probe by using vision and force is proposed. First, the combined image processing algorithm and matching algorithm are used to detect the small target feature points. Then, the robotic arm is used to guide the ultrasonic probe to the initial desired pose based on the desired image through the positional visual servo and pose transformation. Finally, the force closed-loop control algorithm is adopted to fine-tune the probe position to ensure a constant contact pressure. Experimental results show that the average of the feature point detection matching error and the average visual positioning error of this method is within 2.5 pixels, and that the average contact force of the ultrasonic probe is stable at 3.86N. Compared with the traditional hand-held method, the ultrasonic probe has a higher positioning accuracy and more stable contact with the measured object, which makes the doctor’s operation easier.     

末端执行器压脚气动伺服控制系统设计

针对机器人自动制孔系统中末端执行器压脚作用到工件表面时产生冲击问题,提出压脚机构位置缓冲控制方法.在建立压脚机构气动非线性模型基础上,通过摩擦力模型补偿,设计一种滑模控制器,以压脚与工件之间的相对位置作为控制输入,压脚相对于执行器的位移作为控制反馈,构成压脚机构位置全闭环控制系统,实现压脚机构快速定位到工件表面,同时减小对工件表面的冲击.实验结果表明,压脚机构经过位置缓冲控制后,对工件表面冲击力减小到无缓冲控制时的2.5%.