機(jī)器人視覺(jué)伺服系統(tǒng)研究與機(jī)器人控制器設(shè)計(jì).pdf

1、用機(jī)器人替代人類工作，一直是人類的夢(mèng)想，但目前的機(jī)器人的智能水平離人類的期望還有很大的差距。這主要是因?yàn)槟壳暗臋C(jī)器人感知外界環(huán)境的能力還比較差，因而需要為機(jī)器人添加各種傳感器來(lái)增加機(jī)器人的智能水平。為機(jī)器人添加視覺(jué)使機(jī)器人構(gòu)成閉環(huán)系統(tǒng)稱之為機(jī)器人視覺(jué)伺服控制。視覺(jué)伺服控制是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。它涉及的領(lǐng)域眾多，包括機(jī)器人學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、控制理論與控制工程、機(jī)械、電子等眾多學(xué)科，目前無(wú)論是在理論上還是在應(yīng)用上都還有很多

2、的難題。在本文中作者對(duì)視覺(jué)伺服理論進(jìn)行了研究，具體做了以下幾個(gè)方面的工作。 提出了一種自適應(yīng)模型無(wú)關(guān)的視覺(jué)伺服控制方法。在作者提出的方法當(dāng)中，不需要攝像機(jī)模型與機(jī)器人模型，而是把圖像特征空間的變化直接映射為機(jī)器人的關(guān)節(jié)角空間的變化，在線標(biāo)定將兩者聯(lián)系起來(lái)的復(fù)合雅可比矩陣，從而避免了機(jī)器人模型和攝像機(jī)模型的標(biāo)定過(guò)程。 進(jìn)行了直接視覺(jué)伺服的研究，并提出了一種基于轉(zhuǎn)置復(fù)合雅可比矩陣的直接視覺(jué)伺服控制方法。在直接視覺(jué)伺服的研究當(dāng)

3、中，作者首先從解析的角度研究了機(jī)器人的直接視覺(jué)伺服方法，從理論上證明了運(yùn)用基于轉(zhuǎn)置復(fù)合雅可比矩陣的PD控制器能夠保證系統(tǒng)的局部穩(wěn)定性。然后，將作者所提出的復(fù)合雅可比矩陣更新方法運(yùn)用其中，提出了一種具有不確定性重力補(bǔ)償?shù)臒o(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服控制，并證明了其穩(wěn)定性。同時(shí)，還將該控制方法用于機(jī)器人的定位仿真當(dāng)中，取得了很好效果。 作者在文章中研究了視覺(jué)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程，為進(jìn)一步研究整個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程打下了良好的基礎(chǔ)。在視覺(jué)伺服控制當(dāng)中，目前的

4、瓶頸問(wèn)題就在于圖像的采集頻率低和圖像處理所帶來(lái)的延時(shí)，以及圖像處理中所帶來(lái)的噪聲問(wèn)題。圖像采集頻率是受硬件水平所制約的，但延時(shí)以及噪聲問(wèn)題是可以通過(guò)相應(yīng)算法加以預(yù)估和濾除。作者運(yùn)用卡爾曼濾波器較好地解決了這個(gè)問(wèn)題，并將其應(yīng)用于更容易受到噪聲干擾的基于位置的視覺(jué)伺服控制中進(jìn)行目標(biāo)軌跡的跟蹤。同時(shí)這一思想也可用于基于圖像的視覺(jué)伺服控制當(dāng)中?？紤]基于位置的視覺(jué)伺服需要攝像機(jī)模型，作者還進(jìn)行了攝像機(jī)標(biāo)定的研究，對(duì)一款威視的攝像頭進(jìn)行了標(biāo)定。

5、 設(shè)計(jì)完成了一套二連桿機(jī)器人系統(tǒng)，為進(jìn)一步進(jìn)行機(jī)器人視覺(jué)伺服研究提供了很好的實(shí)物平臺(tái)。提出了一種基于飽和函數(shù)的機(jī)器人定位控制器并在機(jī)器人本體上實(shí)現(xiàn)。 提出了三步法——一種機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型辨識(shí)方法，并完成了機(jī)器人參數(shù)的辨識(shí)工作。三步法有別于傳統(tǒng)的機(jī)器人模型辨識(shí)方法，不需要預(yù)先對(duì)機(jī)器人摩擦力模型進(jìn)行單獨(dú)的辨識(shí)，也不需要進(jìn)行特定的機(jī)器人模型辨識(shí)軌跡的優(yōu)化。它是將機(jī)器人模型參數(shù)分組辨識(shí)，辨識(shí)方法中的單關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)有效地消除了機(jī)器人關(guān)節(jié)耦