機(jī)器人視覺(jué)伺服系統(tǒng)中圖像雅可比矩陣的在線估計(jì)方法.pdf

1、機(jī)器人視覺(jué)伺服是機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。在基于圖像的視覺(jué)伺服系統(tǒng)中，使用圖像雅可比矩陣來(lái)描述圖像特征變化與機(jī)器人位姿變化之間的映射關(guān)系，這個(gè)關(guān)系是高度非線性的，需要在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中實(shí)時(shí)更新。傳統(tǒng)視覺(jué)伺服方法獲取圖像雅可比矩陣需要精確的攝像機(jī)標(biāo)定模型和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，但實(shí)際中由于種種原因難以實(shí)現(xiàn)。因此，在無(wú)標(biāo)定環(huán)境下在線估計(jì)圖像雅可比矩陣的視覺(jué)伺服方法成為一個(gè)研究熱點(diǎn)方向。
　　無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服避免了傳統(tǒng)基于標(biāo)定視覺(jué)伺服中復(fù)

2、雜耗時(shí)的系統(tǒng)標(biāo)定過(guò)程，具有重要的理論研究意義及廣闊的工業(yè)應(yīng)用前景。本文在總結(jié)了機(jī)器人無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，從基于濾波器方法和基于非線性視覺(jué)映射模型估計(jì)方法兩個(gè)方向，深入研究了無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服系統(tǒng)中圖像雅可比矩陣的在線估計(jì)方法。主要研究工作包括:
　　(1)針對(duì)傳統(tǒng)圖像雅可比矩陣在線估計(jì)方法在處理非線性問(wèn)題上存在不足，提出了一種基于平方根無(wú)跡卡爾曼濾波的圖像雅可比矩陣在線估計(jì)方法。該方法以圖像雅可比矩陣的元素作為系統(tǒng)狀

3、態(tài)，將問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)，再引入能處理非線性問(wèn)題的平方根無(wú)跡卡爾曼濾波對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像雅可比矩陣的在線估計(jì)，避免了復(fù)雜的系統(tǒng)標(biāo)定過(guò)程。
　　(2)提出了基于在線支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線估計(jì)方法。由于常規(guī)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量回歸的智能學(xué)習(xí)方法需要離線學(xué)習(xí)，如果模型發(fā)生變化則需要整體重新訓(xùn)練，很難適應(yīng)實(shí)際情況，因此提出了基于在線支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線估計(jì)方法。該方法采用可在線學(xué)習(xí)非線性映射

4、模型的在線支持向量回歸算法不斷學(xué)習(xí)圖像特征空間與機(jī)器人關(guān)節(jié)空間之間的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像雅可比矩陣的在線估計(jì)，避免了常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量回歸算法重新訓(xùn)練時(shí)的復(fù)雜運(yùn)算。
　　(3)搭建了機(jī)器人視覺(jué)伺服系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)?；贛OTOMAN-MH12工業(yè)機(jī)器人、Smartek工業(yè)相機(jī)、主控計(jì)算機(jī)等構(gòu)建了硬件系統(tǒng);在Windows系統(tǒng)下的Visual Studio2010開(kāi)發(fā)環(huán)境中基于MFC開(kāi)發(fā)了集成軟件平臺(tái)，包括圖像采集處理與圖像特