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文檔簡介
1、近年來,機(jī)器人技術(shù)己成為高技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)具有代表性的戰(zhàn)略性技術(shù)之一,它使得傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)方式發(fā)生根本性的變化,對人類社會(huì)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。隨著計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的快速發(fā)展,將視覺信息同機(jī)器人控制相結(jié)合形成視覺伺服系統(tǒng),使機(jī)器人具有同外部環(huán)境進(jìn)行智能交互的能力,是當(dāng)今機(jī)器人發(fā)展的一個(gè)主要方向??梢灶A(yù)見,具有視覺的智能機(jī)器人將得到越來越廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的機(jī)器人視覺伺服控制系統(tǒng)是基于標(biāo)定技術(shù)的,整個(gè)伺服系統(tǒng)控制精度在很大程度上依賴于標(biāo)
2、定的精度。然而,在實(shí)際中,由于種種原因,這種基于標(biāo)定的機(jī)器人視覺伺服方法受到了很大限制。無標(biāo)定視覺伺服開始成為機(jī)器人視覺伺服控制領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),所謂“無標(biāo)定”視覺伺服是指在不預(yù)先標(biāo)定攝像機(jī)和機(jī)器人參數(shù)的情況下,直接通過圖像上的系統(tǒng)狀態(tài)誤差來設(shè)計(jì)控制律,驅(qū)動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng),使系統(tǒng)誤差收斂到一個(gè)容許的誤差內(nèi)。本文就是針對近年來在機(jī)器人視覺伺服技術(shù)領(lǐng)域新發(fā)展起來尚處于探索階段,還未形成統(tǒng)一的理論體系的“無標(biāo)定”方法展開研究的。
本文
3、對無標(biāo)定視覺伺服中的目標(biāo)特征點(diǎn)的提取方法進(jìn)行了研究。采用了區(qū)域顏色和邊緣信息相融合的方法,對圖像進(jìn)行較為穩(wěn)定的分割,然后提取質(zhì)心。該方法充分利用了小波多分辨率分析的特性,進(jìn)行圖像的邊緣檢測。在應(yīng)用傳統(tǒng)的小波技術(shù)對圖像進(jìn)行邊緣檢測時(shí),需要采用閾值對模非極大值抑制后的候選邊緣點(diǎn)進(jìn)行篩選,求取邊緣。目前閾值的求取是憑借人們的經(jīng)驗(yàn)人為的設(shè)定,需要反復(fù)的試湊比較才能得出最后結(jié)果,另外,當(dāng)前的單閾值自動(dòng)求取方法還無法實(shí)現(xiàn)精確的邊緣檢測,這些缺陷限制
4、了小波邊緣檢測技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用。針對這一問題,論文提出基于類內(nèi)方差最小化原理自適應(yīng)的求取雙閾值的算法,不需要人為的設(shè)定任何系數(shù)和參數(shù)。這種自適應(yīng)計(jì)算閾值的方法對各種基于梯度的邊緣檢測技術(shù)同樣適用。采用自選定區(qū)域進(jìn)行顏色分割和邊緣檢測信息融合的圖像分割技術(shù),實(shí)現(xiàn)了較為穩(wěn)定的分割,較為精確的提取目標(biāo)質(zhì)心,必免了顏色分割存在的跳變現(xiàn)象以及邊緣檢測無法識(shí)別感興趣目標(biāo)的問題。
本文提出了一種動(dòng)態(tài)無標(biāo)定的視覺伺服控制方法,對系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)殘
5、差項(xiàng)進(jìn)行了估計(jì)。當(dāng)前的無標(biāo)定視覺伺服控制技術(shù)或者只能針對靜態(tài)的目標(biāo),或者針對動(dòng)態(tài)目標(biāo)但無法擺脫系統(tǒng)動(dòng)態(tài)殘差項(xiàng)的影響。因此,論文基于非線性方差最小化法控制機(jī)器人跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo),利用動(dòng)態(tài)擬牛頓法估計(jì)圖像雅克比矩陣,采用迭代最小二乘法提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性,提出對動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)殘差項(xiàng)的估計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。
研究了能應(yīng)用于“眼在手上”視覺伺服控制結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)無標(biāo)定的視覺伺服控制算法。當(dāng)前“眼在手上”系統(tǒng)的無標(biāo)定算法中,沒有考
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