視覺伺服技術研究

摘 要

機器人視覺賦予機器人系統以人類視覺功能，并感知外部世界，有效解決人類所能解決的問題，是智能機器人系統的關鍵技術，也是機器人科學研究中面臨的巨大挑戰之一。由于視覺傳感器可非接觸方式、大信息量采集環境信息，機器人視覺的發展和研究不僅大大推進了機器人系統的智能性，也拓寬了機器人智能傳感和控制系統的研究范圍和應用領域。

目前，機器人視覺伺服系統根據視覺反饋信號表示的是3D空間坐標值或是圖像特征值而分為基于位置的(position-based)和基于圖像的(image-based)視覺閉環反饋兩種方式�；�于位置的控制方式根據已知的目標幾何模型和攝像機模型來估計目標相對于攝像機的位姿，其主要缺陷在于控制精度依賴于攝像機的標定精度，而標定精度又受環境的制約。基于圖像的控制方式誤差信號直接用圖像特征來定義，直接利用圖像特征進行視覺信息反饋伺服控制。該方法可以減少計算延時，并且對攝像機和機械臂的校準誤差和目標模裂誤差具有較強的魯棒性。其主要缺點有兩點：1)為了求得圖像特征參數的變化同機器人位姿變化的關系，圖像的視覺伺服方法必需計算圖像雅可比矩陣J(Image Jacobian Matrix)及其逆矩陣。但是，圖像雅可比矩陣通常與機械手到圖像平面的垂直距離(也稱為深度)有關，對于單目視覺伺服系統，深度信息的精確估計是比較困難的。許多文獻采用固定雅克比矩陣的方法實現機器人視覺伺服，但是這種方法只能在局部任務空間有效。2)跟蹤過程中圖像雅克比矩陣可能存在奇異性問題，導致系統不穩定。

針對基于圖像的機器人視覺伺服控制算法的研究，首先研究了基于目標物體點特征、復雜圖像特征的視覺伺服控制算法圖像雅可比矩陣J，的計算方法；接著，建立了本文機器人視覺系統平臺上，基于圖像的機器人視覺伺服控制算法模型，實現了基于復雜圖像特征的機器人視覺伺服控制算法仿真實驗，并以實驗驗證了算法的有效性，為結構環境中的目標物體位姿跟蹤找到了一種基于圖像的機器人視覺伺服控制算法解決途徑。

針對基于圖像的機器人視覺伺服控制算法中圖像特征組選擇的重要性，研究了基于全局圖像性能指標GPI的圖像特征組性能評價標準和選擇方法，擺脫了以往圖像特征組選擇的主觀性，提供了一種有效且可行的判斷依據。文中還推導了全局圖像性能指標理論計算方法；針對全局圖像性能指標理論計算復雜性，作者還研究了一種簡單、實用的估算方法。最后，以仿真實驗驗證了本文研究的主要內容。

關鍵詞：機器人視覺，視覺伺服控制方法，圖像雅可比矩陣，圖像特征性能評價

ABSTRACT

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KEY WORDS：robot vision ，robot visual servoing ，image jacobean matrix  , image performance estimation

目錄

第一章  緒論- 1 -

1.1課題研究背景及意義- 1 -

1.2機器人視覺伺服系統- 1 -

1.2.1  機器人視覺伺服研究進展- 1 -

1.2.2 機器人視覺控制系統分類- 3 -

1.2.3視覺伺服在主要領域的應用- 5 -

第二章  視覺伺服中的圖像處理與相機模型- 7 -

2.1引言- 7 -

2.2 光標設計- 7 -

2.3圖像濾波- 8 -

2.4圖像分割- 9 -

2.5形態學運算- 10 -

2.6圖像特征的提取- 10 -

2.6.1 重心法- 10 -

2.6.2 特征提取舉例- 11 -

2.7攝像機模型- 12 -

2.7.1 針孔模型- 12 -

2.7.2攝像機的相機內外參數- 13 -

2.7.3 坐標變換- 15 -

2.8 本章小結- 16 -

第三章 基于圖像的視覺伺服控制方法研究- 17 -

3.1引言- 17 -

3.2基本坐標定義- 17 -

3.3機器人運動學基本方程- 18 -

3.4圖像雅可比矩陣- 20 -

3.5視覺伺服算法流程- 22 -

3.5.1 算法流程- 22 -

3.5.2 末端速度規劃- 23 -

3.5.3 關節運動軌跡規劃- 24 -

3.5.4 關節控制- 25 -

3.6 本章小結- 25 -

第四章 圖像反饋機器人伺服系統仿真- 26 -

4.1基于圖像的機器人視覺伺服- 26 -

4.2機器人參數- 28 -

4.3仿真實驗- 30 -

4.4 Labview實例仿真- 30 -

總 結- 32 -

致 謝- 33 -

參考文獻- 34 -

畢業設計小結- 36 -