尺度旋转相关滤波视觉伺服研究

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计算机视觉下的旋转目标检测研究综述

计算机视觉下的旋转目标检测研究综述引言：随着计算机视觉的迅速发展，目标检测在诸多领域中扮演着重要角色。

然而，在现实场景中，目标经常以不同的姿态出现，例如旋转。

因此，研究者们开始关注计算机视觉下的旋转目标检测，并寻找解决方案。

本文旨在综述计算机视觉下的旋转目标检测研究，探讨已有方法的优缺点以及未来的发展趋势。

一、旋转目标检测的难点旋转目标检测涉及到解决多个难点。

首先，旋转目标的不同姿态使得目标的形状、纹理以及背景产生变化，增加了检测的复杂性。

其次，传统的目标检测算法往往基于水平方向的特征，难以处理旋转目标。

此外，旋转目标检测时，存在旋转角度的未知性问题，需要准确估计目标的旋转角度。

二、旋转目标检测的方法1. 基于特征的方法基于特征的方法是最为常见的旋转目标检测方法之一。

其中，卷积神经网络（CNN）在旋转目标检测中发挥了重要作用。

CNN可以学习到目标的旋转不变特征，减少了旋转对目标检测的影响。

然而，由于网络结构和训练数据的限制，基于特征的方法在旋转目标检测中仍然存在一定的局限性。

2. 基于姿态估计的方法基于姿态估计的方法旨在解决旋转目标检测中的旋转角度未知性问题。

通过预测目标的旋转角度，可以更准确地进行目标的检测。

这类方法通常基于旋转不变特征描述子和分类器，采用回归或优化算法进行旋转角度估计。

然而，由于姿态估计的难度和计算复杂性，基于姿态估计的方法在实际应用中仍有一定挑战。

3. 基于数据增强的方法基于数据增强的方法是一种常见的提升旋转目标检测性能的手段。

通过对训练数据进行多种旋转、平移以及尺度变换等操作，可以增加训练数据的多样性，提高模型对旋转目标的泛化能力。

然而，数据增强的效果在一定程度上受到数据质量和数量的限制。

三、旋转目标检测的评估指标在进行旋转目标检测算法评估时，需要根据实际需求选择适合的评估指标。

常见的评估指标包括准确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1值等。

此外，为了综合评估算法性能，可以采用平均精度均值（mAP）作为评价指标。

基于视觉SLAM–伺服框架的移动机器人指令滤波反步控制

第39卷第12期2022年12月控制理论与应用Control Theory&ApplicationsV ol.39No.12Dec.2022基于视觉SLAM–伺服框架的移动机器人指令滤波反步控制李晨萍1,2,张雪波1†,王润花1,李宝全3,方勇纯1(1.南开大学人工智能学院机器人与信息自动化研究所,天津300350;2.南开大学新闻与传播学院,天津300350;3.天津工业大学电气工程与自动化学院,天津300160)摘要:针对移动机器人位姿镇定问题,本文提出基于视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)–伺服框架的指令滤波反步控制策略.具体而言,通过加速度层控制器设计进而积分得到的光滑速度信号,减小SLAM视觉模块的预测位姿误差;继而应用指令滤波器简化控制器设计的复杂求导运算,减轻计算负担;此外, SLAM模块利用运动信息与视觉信息的融合解决未知尺度问题,降低未知深度造成的控制器设计复杂度.通过李雅普诺夫理论可以证明闭环系统的稳定性.仿真和实验结果最终验证了本文算法的有效性.关键词:指令滤波;速度光滑;视觉伺服;同时定位与建图;移动机器人引用格式:李晨萍,张雪波,王润花,等.基于视觉SLAM–伺服框架的移动机器人指令滤波反步控制.控制理论与应用,2022,39(12):2233–2241DOI:10.7641/CTA.2022.11260Commandﬁlter backstepping control for mobile robotsbased on visual SLAM and servoing frameworkLI Chen-ping1,2,ZHANG Xue-bo1†,WANG Run-hua1,LI Bao-quan3,FANG Yong-chun1(1.Institute of Robotics and Automatic Information System,College of Artiﬁcial Intelligence,Nankai University,Tianjin300350,China;2.School of Journalism and Communication,Nankai University,Tianjin300350,China;3.School of Electrical Engineering and Automation,Tianjin Polytechnic University,Tianjin300160,China)Abstract:For the pose regulation task of mobile robots,a commandﬁlter backstepping controller based on visual SLAM and servoing framework is proposed in this paper.Speciﬁcally,acceleration signals are designed and then integrals are computed to obtain smooth velocity commands,so that error of predicted pose can be reduced in the SLAM module. Then a commandﬁlter is introduced to simplify the computation process of derivation terms.Additionally,velocities designed by the controller are adopted in the SLAM module for scale estimation,thus reducing the complexity of controller design resulted from unknown depth.Stability of the closed-loop system is analyzed by Lyapunov-based techniques. Finally,simulation and experiments are implemented to verify the effectiveness of the proposed visual servoing controller.Key words:commandﬁlter;smooth velocities;visual servoing;SLAM;mobile robotsCitation:LI Chenping,ZHANG Xuebo,WANG Runhua,et mandﬁlter backstepping control for mobile robots based on visual SLAM and servoing framework.Control Theory&Applications,2022,39(12):2233–22411引言移动机器人具有运动空间大、运动灵活等优点;同时,低成本的单目相机能提供丰富的环境信息,因此利用单目相机反馈的图像信息来实现位姿镇定[1–2]或轨迹跟踪[3–4]的移动机器人视觉伺服发展迅速,在家庭服务、智能运输、自主停车等方面得到了广泛应用.移动机器人本身的非完整约束给伺服控制器的设计带来了挑战,Brockett定理阐明了不存在光滑非时变的控制器完成移动机器人的位姿镇定[5],因此位姿镇定伺服控制器设计比轨迹跟踪控制器设计更加困收稿日期:2021−12−23;录用日期:2022−05−26.†通信作者.E-mail:*********************.cn;Tel.:+8622-23505706-809.本文责任编委:苏剑波.国家重点研发计划课题(2018YFB1307503),天津市杰出青年基金项目(19JCJQJC62100),天津市自然科学基金面上项目(19JCYBJC18500),中央高校基本科研业务费项目资助.Supported by the National Key Research and Development Project(2018YFB1307503),Tianjin Science Fund for Distinguished Young Scholars(19JC JQJC62100),Tianjin Natural Science Foundation(19JCYBJC18500)and the Fundamental Research Funds for the Central Universities.2234控制理论与应用第39卷难.移动机器人的非完整约束和单目相机的未知深度都是伺服控制器设计需要考虑的问题.文献[6]设计了分段连续控制策略,进而实现在部分视觉参数未知情况下的有限时间饱和镇定问题;文献[7]通过单应矩阵的元素构造状态变量,利用切换控制器将伺服镇定控制分原地旋转、移动至期望位姿正前方或正后方、直线运动三阶段进行;Shi 等人[8]利用先验信息投影预测的方法处理陆标被遮挡的特殊情况,同时利用强化学习调整相关参数进而保证伺服的效率;文献[9]提出一种模糊自适应控制策略,使用两个独立的伺服增益解耦平移和旋转;Zhang 等人[10]针对未标定的单目视觉伺服问题,提出一种自适应控制器实现移动机器人位姿镇定和轨迹跟踪.然而,上述方法都是运动学控制器,通过设计线速度和角速度进而实现控制目标.此类控制器在初始位置较大的误差信号下通常输出较大的速度,而由于惯性原因,设计的速度会与实际的速度有较大偏差,进而影响系统的性能.文献[11]从机械结构、执行器和能源3个子系统出发,设计了三级控制器,采用递阶控制器将3层控制器连接起来,最终实现移动机器人的动力学控制.但是该方法模型复杂,同时大部分商用移动机器人动力学参数未知且接口未开放,因此限制了动力学控制器的实际应用.文献[12]通过设计加速度的伪动力学控制器,进而积分得到光滑的速度信号,但是动态面方法滤波产生的误差被忽略,最终会影响系统的控制精度;同时,反步法不可避免的复杂求导计算以及单目相机造成的未知位姿尺度自适应更新也增加了控制器的计算负担.针对移动机器人单目视觉伺服,本文基于SLAM 的伺服框架基础[13],设计了图1所示的指令滤波反步控制策略.一方面,在SLAM 感知模块中利用已知的速度信息,对未知尺度在线估计和优化,进而减小伺服控制器设计的复杂度;另一方面,伺服控制模块通过加速度信号的设计积分得到光滑的速度命令,进而减小SLAM 的位姿预测模型误差;同时,指令滤波器的引入也避免了反步法的求导复杂计算.论文其他部分安排如下:第2节对移动机器人视觉伺服位姿镇定问题进行了系统建模;第3节介绍了SLAM 感知模块;第4节设计了基于指令滤波反步法的位姿镇定控制器,并对其稳定性进行了分析;第5节通过仿真和实验验证了算法的有效性,同时与动态面方法的对比也体现了本方法的优势;最后一节对本文工作进行了总结.图1系统概述Fig.1System overview2系统建模如图2所示,假定相机坐标系与移动机器人运动坐标系重合,即将相机光心垂直安装于移动机器人轮轴中心上方.令F 表示固定于相机光心的坐标系,其中x 轴沿光轴方向指向前,y 轴垂直指向左侧.F ∗和F c 分别表示固定于期望位姿和当前位姿的坐标系,θ表示F c 相对于F ∗的旋转角,(∗x c ,∗y c )是F c 原点在F ∗的坐标,∗T c =[∗R c ∗t c ]表示F c 相对于F ∗的变换矩阵,其中∗R c =[cos θ−sin θsin θcos θ],∗t c =[∗x c ∗y c].根据移动机器人的特性,可以得到其运动学方程如下:˙∗x c=v cos θ,˙∗yc =v sin θ,˙θ=ω.(1)其中v 和ω分别表示移动机器人的线速度和角速度.定义(x,y )表示F ∗原点在F c 的坐标,c T ∗=[c R ∗c t ∗]表示F ∗相对于F c 的位姿变换矩阵.根据位姿矩阵变换关系,可知c R ∗=∗R T c ,c t ∗=−c R ∗∗t c,即{x =−∗x c cos θ−∗y c sin θ,y =∗x c sin θ−∗y c cos θ.(2)对式(2)求导,结合式(1)得到第12期李晨萍等:基于视觉SLAM–伺服框架的移动机器人指令滤波反步控制2235˙y =ω(∗x c cos θ+∗y c sin θ)=−ωx,˙x =−v +ω(∗x c cos θ+∗y c sin θ)=−v +ωy.(3)为了减小机器人实际速度与设计速度信号的偏差,本文通过设计线加速度u 1和角加速度u 2的方法积分得到平滑的线速度和角速度信号,即˙v =u 1,˙ω=u 2.(4)位置和姿态误差定义如下:e x =x,e y =y,e θ=θ.本文旨在设计u 1和u 2,驱动移动机器人运动至期望位姿处,即令位置误差e x ,e y 和姿态误差e θ趋于零.图2视觉伺服坐标系关系Fig.2Coordinate systems relationship in visual servoing3SLAM 反馈信号解算基于文献[13]提出的SLAM–伺服框架,本文在图优化的SLAM 模块中,添加了位姿节点之间的运动约束(如图3所示),继而利用式(5)得到反馈位姿的尺度因子s =arg min N −1∑i =1∥R i T t i +1−s t i m ∥2,(5)其中:N 表示初始地图中的位姿节点数量,R i 表示第i 个位姿节点相对于初始位姿的旋转矩阵,t i +1表示第i +1个位姿节点相对于初始位姿的平移向量,s 表示视觉模块的尺度因子,t i m 表示利用运动信息积分得到的第i +1个位姿节点相对于第i 个位姿节点平移向量:t i m =[d i cos θi d i sin θi ]T ,d i = t ∈[i,i +1]v t d t,θi = t ∈[i,i +1]ωt d t,其中:v t 和ωt 分别表示两位姿节点的中间帧对应的线速度和角速度.图3SLAM 位姿解算Fig.3SLAM module for feedback signals estimation伺服过程中,SLAM 模块应用前一帧的位姿和控制器输出的速度信息引导当前位姿的解算.具体而言,通过速度积分可以预测当前帧的位姿,进而预测地图点投影,辅助特征匹配.同时,位姿解算过程中,当前图像和地图点的3D-2D 匹配以及和前一帧之间的运动约束均参与位姿优化T c =arg min(∥R l T t c −s ¯tc ∥2+N ∑i =1K δ(e 2(P i ,T c ))),其中:R l T 表示前一帧图像的旋转矩阵的转置,t c 表示当前图像的平移向量,s 表示尺度因子,¯tc 表示前一帧速度信息积分得到的当前位姿相对前一帧的平移向量预测,N 表示当前帧观测到的3D 地图点数量,e (P i ,T c )表示第i 个地图点在当前帧的投影误差.为了提高对误匹配的鲁棒性,核函数K (·)定义如下:K δ(e 2(P i ,T c ))=e 2(P i ,∗T c ),|e |<δ,2δe (P i ,∗T c )−δ2,|e | δ.关键帧插入后的局部地图优化中,定义状态量χ=[T 0···T N 1s P 0···P N 2],利用伺服控制的运动信息和地图点投影观测值优化状态量min χ(N 1∑i =1∥R T i −1t i−s ¯ti ∥2+N 2∑j =0N j ∑k =0K δ(e 2jk )),其中:N 1是关键帧数量,s 代表尺度因子,¯ti 表示根据运动信息得到的第i 个关键帧的预测平移向量,N 2表示关键帧观测的地图点数量,N j 表示观测到第j 个地图点的关键帧数目,e jk 表示第j 个地图点在第k 个关键帧上的投影误差.利用伺服控制器设计的速度信息,SLAM 模块完成基于预测位姿引导定位的当前位姿解算.同时,SLAM 因子图中添加了位姿节点之间的运动约束,2236控制理论与应用第39卷进而恢复视觉反馈位姿信号的尺度因子,避免了伺服模型中因平移量的未知尺度带来的未知参数问题.伺服控制器设计过程无须考虑未知参数的迭代更新,SLAM模块恢复的尺度因子降低了控制器设计的复杂度.4基于指令滤波反步法的位姿镇定控制器4.1控制器设计视觉伺服系统中,平移子系统和旋转子系统的开环误差模型分别是˙e y=−ωe x,˙e x=ωe y−v,˙v=u1,(6){˙eθ=ω,˙ω=u2.(7)根据指令滤波反步法,平移系统跟踪误差状态量定义如下:˜e y=e y,˜e x=e x−e x c,˜v=v−v c,(8)其中:e x c和v c表示指令滤波αx和αv得到的信号,αx 和αv分别表示状态量e x和v的虚拟期望控制指令.同时,为了补偿滤波误差,定义平移系统的误差补偿状态量如下:v y=˜e y−ξy,v x=˜e x−ξx,v v=˜v,(9)其中:ξy和ξx初值为0,导数设计如下:˙ξy=−k yω2ξy−ωξx−ω(e x c−αx),(10)˙ξx=−k xξx−(v c−αv)+ωξy.(11) k y,k x∈R+为正的常数增益.针对˜e y子系统,虚拟控制量αx设计如下:αx=k yω˜e y.(12)将其作为指令滤波器的输入,滤波器的状态量z x,1和z x,2设计如下:{˙z x,1=ωn z x,2,˙z x,2=−2ζωn z x,2−ωn(z x,1−αx),(13)其中:ζ∈(0,1]表示滤波器阻尼系数,ωn>0表示自然频率;初始状态z x,1(0)=αx(0),z x,2(0)=0.指令滤波器输出信号为e x c=z x,1和˙e x c=ωn z x,2.根据式(13),指令滤波器输出信号e x c与输入信号αx之间的传递函数为e x c(s)αx(s)=ωns2+2ζωn s+ω2n.可以看出,该指令滤波器具有稳态单位增益.同时,该指令滤波器可以根据αx直接求解得到˙e x c,避免了反步法导数求解的复杂计算.由式(12)可得˜e y的闭环动态方程如下:˙˜ey=−ω[˜e x+αx+(e x c−αx)]=−k yω2˜e y−ω˜e x−ω(e x c−αx).(14)结合式(9)–(10)和式(14),闭环误差补偿状态量v y的动态方程如下:˙v y=−k yω2v y−ωv x.(15)针对˜e x子系统,虚拟控制量αv设计如下:αv=k x˜e x−˙e x c.(16)类似式(13),将αv作为指令滤波器的输入,无需求导计算,可直接得到v c和˙v c.由式(16)可得˜e x的闭环动态方程如下:˙˜ex=ω˜e y−˙e x c−αv−˜v−(v c−αv)=−k x˜e x+ω˜e y−˜v−(v c−αv).(17)结合式(9)(11)和式(17),闭环误差补偿状态量v x的动态方程如下:˙v x=−k x v x+ωv y−v v.(18)针对˜v子系统,设计线加速度控制输入u1如下:u1=−k v˜v+˙v c+v x.(19)进而得到˜v的闭环动态方程如下:˙˜v=u1−˙v c=−k v˜v+v x.(20)结合式(9)和式(20),可得闭环误差补偿状态量v v的动态方程如下:˙v v=−k v v v+v x.(21)对于二阶旋转子系统,定义误差状态量如下:{˜eθ=eθ,˜ω=ω−ωd.(22)针对状态量˜eθ,设计虚拟输入量ωd=−kθ˜eθ,(23)其中:kθ∈R+是正的常数增益.进而可以得到˜eθ的闭环动态方程如下:˙˜eθ=ωd+˜ω=−kθ˜eθ.(24)对于˜ω状态量,设计角加速度控制输入u2=−kω˜ω−kθω−˜eθ+kξv y sin t,(25)其中:kω,kξ∈R+为正的常数增益.因此˜ω的闭环第12期李晨萍等:基于视觉SLAM–伺服框架的移动机器人指令滤波反步控制2237动态方程如下:˙˜ω=u 2+k θ˙˜e θ=−k ω˜ω−˜e θ+k ξv y sin t.(26)与反步法相比,引入指令滤波器避免了虚拟信号求导带来的复杂计算量.尤其是加速度u 1的计算过程中,如附录式(A.5)–(A.7)所示的反步法控制律需求解虚拟输入量的二次导数,计算繁琐;通过引入式(13)所示的指令滤波器,虚拟输入量的导数作为其输出信号可直接得到,避免了复杂的求导计算.4.2稳定性分析定理1对于系统(6)–(9)和(22),控制律(12)–(13)(16)(19)(23)(25)可以使误差补偿状态量v y ,v x ,v v ,旋转子系统状态量e θ,ω以及平移系统误差˜v 均趋于0,即lim t →∞v y =0,lim t →∞v x =0,lim t →∞v v =0,lim t →∞e θ=0,lim t →∞ω=0,lim t →∞˜v =0.定理1的证明可以通过以下步骤完成:步骤1证明平移子系统误差补偿状态量v y ,v x ,v v ∈L ∞.构造李雅普诺夫函数如下:V =12v 2y +12v 2x +12v 2v 0.(27)对其求导,并将式(15)(18)和式(21)代入,整理后可得˙V =−k y ω2v 2y −k x v 2x −k v v 2v 0.(28)根据李雅普诺夫理论可知v y ,v x ,v v ∈L ∞.步骤2证明旋转子系统状态量e θ,ω∈L ∞.根据模型(7)和(22),应用控制律(23)和(25),整理可得旋转子系统状态空间如下:[˙e θ˙ω]=[01−a −b ][e θω]+[01]k ξv y sin t,(29)其中:a =k θk ω+1>0,b =k θ+k ω>0,故系数矩阵特征值位于复平面左侧.v y ,sin t ∈L ∞,所以系统控制输入k ξv y sin t ∈L ∞.因此,旋转子系统状态量e θ,ω∈L ∞.步骤3证明平移子系统ωv y ,v x ,v v 趋于0.根据v y ,v x ,v v ,e θ,ω∈L ∞和式(15)(18)(21)(29)可知˙v y ,˙v x ,˙v v ,˙e θ,˙ω∈L ∞.由式(28)可知k y ω2v 2y−˙V.(30)对式(30)两边积分可得∞k y ω2v 2y V (0)−V (∞).(31)由式(27)–(28)可知,V (t )∈L ∞,因此ωv y ∈L 2.结合ωv y ∈L ∞,且(ωv y )′=˙ωv y +ω˙v y ∈L ∞,根据芭芭拉引理可知lim t →∞ωv y =0.(32)同样的方法,可以证明v x ,v v ∈L ∞∩L 2.结合˙v x ,˙v v ∈L ∞,进而得到lim t →∞v x =0,lim t →∞v v =0.(33)步骤4证明平移子系统补偿状态量v y 趋于0.定义f (t )=ωv y ,因此有lim t →∞f (t )=0.(34)对f (t )求导整理可得˙f (t )=f 1(t )+f 2(t ),(35)其中:f 1(t )=−(k θk ω+1)e θv y +k ξv 2y sin t,f 2(t )=−(k θ+k ω)ωv y −k y ω3v y −ω2v x .由lim t →∞ωv y =0,lim t →∞v x =0,ω∈L ∞知lim t →∞f 2(t )=0.(36)对f 1(t )求导整理可得˙f 1(t )=−(k θk ω+1)(ωv y +e θ˙v y )+2k ξv y ˙v y sin t +k ξv 2y cos t.上式结合ω,v y ,e θ,˙v y ,sin t,cos t ∈L ∞可得˙f 1(t )∈L ∞,(37)即f 1(t )一致连续.根据扩展芭芭拉引理,由式(34)–(37)可得lim t →∞f 1(t )=0.(38)定义g (t )=f 1(t ),有lim t →∞g (t )=0.(39)对g (t )求导并整理可得˙g (t )=g 1(t )+g 2(t ),(40)其中:g 1(t )=k ξv 2y cos t,g 2(t )=−(k θk ω+1)(ωv y +e θ˙v y )+2k ξv y ˙v y sin t.由lim t →∞ωv y =0,lim t →∞v x =0,ω∈L ∞和式(15),易知lim t →∞˙v y =0.结合e θ,v y ,sin t ∈L ∞,可以得到lim t →∞g 2(t )=0.(41)2238控制理论与应用第39卷对g 1(t)求导整理可得˙g 1(t )=2k ξv y ˙v y cos t −k ξv 2y sin t.上式结合v y ,˙v y ,cos t,sin t ∈L ∞,可以得到˙g 1(t )∈L ∞,(42)即g 1(t )一致连续.根据扩展芭芭拉引理,由式(39)–(42)可得lim t →∞g 1(t )=0.(43)由于g 1(t )=k ξv 2y cos t ,因此lim t →∞v y=0.步骤5证明旋转子系统状态量e θ,ω趋于0.由lim t →∞v y =0可得lim t →∞k ξv y sin t =0,即旋转子系统状态空间(29)的控制输入信号趋于0.结合其系数矩阵和控制矩阵可知lim t →∞e θ=0,lim t →∞ω=0.(44)步骤6证明平移系统误差状态量˜v 趋于0.根据式(9)以及lim t →∞v v =0,可得lim t →∞˜v =0.定理2跟踪误差状态量˜e y ,˜e x 最终一致有界.证构造李雅普诺夫函数如下:V =12˜e 2y +12˜e 2x +12˜v 20.(45)对其求导,并将式(14)(17)和式(20)代入,整理后可得˙V=−k y ω2˜e 2y −k x ˜e 2x −k v ˜v 2−ω˜y (e x c −αx )−˜e x (v c −αv )−˜e x ˜v +v x ˜v−k y ω2˜e 2y −k x ˜e 2x −k v ˜v 2+|ω˜e y ||e x c −αx |+|˜e x ||v c −αv |+|˜e x ||˜v |+|v x ||˜v |−(k y −12)ω2˜e 2y −(k x −1)˜e 2x −(k v −1)˜v 2+12v 2x +12(e x c −αx )2+12(v c −αv )2.(46)文献[14]证明了指令滤波器输出信号相对输入信号的偏差具有O (ϵ)数量级,即e x c −αx =O (ϵ),其中ϵ=1ωn.O (ϵ)表示存在正常数k 和c 满足|e x c−αx | k |ϵ|,∀|ϵ|<c .由于初值条件e x c (0)=αx (0),v c (0)=αv (0),因此存在正常数c 1,c 2使得12(e x c −αx )2 c 1,12(v c −αv )2 c 2.(47)结合式(9)–(11),可知存在正常数c 3,满足12v 2x c 3.因此式(46)可以转化为˙V −k 1ω2˜e 2y −k 2˜e 2x −k 3˜v2+c.(48)其中k 1=k y −12,k 2=k x −1,k 3=k v −1,c =c 1+c 2+c 3.(49)因此通过合理选择参数使k 1,k 2,k 3>0,可以保证跟踪误差最终一致有界.证毕.注1文献[14]通过奇异摄动理论已证明指令滤波反步法的跟踪误差相对于标准反步法(如附录所示)的跟踪误差也是O (ϵ)数量级,即最终一致有界的边界会随滤波器频率ωn 的增大而减小.注2与动态面方法[12]相比,式(9)所示的滤波误差补偿机制,使指令滤波反步法的跟踪误差更小.5仿真与实验5.1仿真为了验证算法的有效性,本文通过MATLAB 对算法进行仿真,并与文献[12]中的动态面方法进行比较.以固定于期望位姿的坐标系F ∗作为参考坐标系,初始位姿为(−1.5m,−0.3m,22◦).指令滤波反步法的控制参数如下:k y =3,k x =5,k v =1.2,k θ=2,k ω=1,k ξ=0.2.滤波器阻尼系数ζ=1,带宽ωn =30.动态面控制律参数设置如下:k 1=2.4,k 2=0.4,k 3=1.15,γ0=0.7,γ1=0.2,k ξ=0.2.滤波时间常数τ=0.03.仿真结果如图所示.其中图4表示指令滤波反步法的跟踪误差状态量变化曲线,跟踪误差最终均收敛至0.图5表示根据设计的输入信号积分得到的平滑的速度信号.第12期李晨萍等:基于视觉SLAM–伺服框架的移动机器人指令滤波反步控制2239图4指令滤波反步法的跟踪误差Fig.4Tracking error signals of the command ﬁlterbackstepping method图5机器人速度(指令滤波反步法)Fig.5Velocities of the mobile robot in command ﬁl-ter backstepping method图6是指令滤波反步法和动态面方法对应的误差信号变化曲线,最终的稳态位姿误差如表1所示.可以看出,指令滤波反步法比动态面方法收敛更快,精度更高.图6误差信号曲线Fig.6Evolution of error signals表1稳态位姿误差比较Table 1Comparison of control errors稳态位姿误差e x /m e y /m e θ/rad 动态面方法[12]9.37×10−5−0.0153−0.0036本文控制器1.52×10−7−2.58×10−7−0.000535.2实验本文通过实验验证了算法的有效性.如图7所示,实验平台是Pioneer3-DX 差分移动机器人,并于轮轴中心上方安装了RealSense D435i 相机(实验仅利用单目图像作为反馈信息),图像频率为30Hz,分辨率为1280×720像素.用于图像处理和控制器计算的笔记本电脑配置为2.6-GHz Intel Core i7-6700HQ CPU.以期望位姿作为参考坐标系,设置初始位姿为(−1.33m ,−0.25m ,10.3◦).实验环境是无人工陆标的实验室自然场景,期望图像、初始图像和伺服完成采集的图像如图8所示.图9和图10分别表示控制器输出的加速度、速度命令曲线和误差变化曲线.通过简单的平移运动进行SLAM 的地图初始化和尺度初始化,该阶段角速度为0,设置固定的线加速度.之后通过两步法关联期望图像和SLAM 地图,进而获得误差反馈信号.可以看出,即使初始位置具有较大的位姿误差,速度依然平滑增长;同时,期望位姿优化带来误差信号突变时,速度依然保持平滑变化,可以减小因惯性造成的执行误差引起的SLAM 模块预测误差.图7移动机器人视觉伺服实验平台Fig.7Experimental platform of visual servoing2240控制理论与应用第39卷澳图8视觉伺服图像(初始图像、期望图像、最终图像)Fig.8Images captured during visual servoing experi-ment (initial,desired and ﬁnalimages)图9加速度、速度命令曲线Fig.9Acceleration and velocity signals6结论针对移动机器人视觉伺服位姿镇定,本文设计了基于视觉SLAM–伺服框架的指令滤波反步控制策略,在解算反馈位姿的SLAM 模块中,利用速度信息对单目未知深度信息引起的位姿尺度因子进行在线估计和优化,进而减小伺服控制器设计的复杂度;同时,伺服控制模块通过设计加速度积分得到光滑的速度信号,减小执行误差造成的SLAM 位姿预测误差;基于指令滤波反步法的位姿镇定控制器,通过滤波误差补偿机制避免了动态面方法因滤波误差造成的系统误差.基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性,同时仿真和实验也验证了算法的有效性和误差补偿机制的优越性.图10反馈误差信号曲线Fig.10Evolution of error signals in experiment参考文献:[1]XIAO H,LI Z,YANG C,et al.Robust stabilization of a wheeledmobile robot using model predictive control based on neurodynam-ics optimization.IEEE Transactions on Industrial Electronics ,2017,64(1):505–516.[2]LI B,ZHANG X,FANG Y ,et al.Visual servo regulation of wheeledmobile robots with simultaneous depth identiﬁcation.IEEE Transac-tions on Industrial Electronics ,2018,65(1):460–469.[3]QIU Z,HU S,LIANG X.Disturbance observer based adaptive mod-el predictive control for uncalibrated visual servoing in constrained environments.ISA Transactions ,2020,106:40–50.[4]CHEN J,JIA B,ZHANG K.Trifocal tensor-based adaptive visualtrajectory tracking control of mobile robots.IEEE Transactions on Cybernetics ,2017,47(11):3784–3798.[5]BROCKETT R.The early days of geometric nonlinear control.Auto-matica ,2014,50(9):2203–2224.[6]CHEN Hua,WANG Chaoli,YANG Fang,et al.Finite-time saturatedstabilization of nonholonomic mobile robots based on visual servo-ing.Control Theory &Applications ,2012,29(6):817–823.(陈华,王朝立,杨芳,等.基于视觉伺服非完整移动机器人的有限时间饱和镇定.控制理论与应用,2012,29(6):817–823.)[7]CAO Yu,LIU Shan.Switching control for homography-based mobilerobot visual servoing.Control Theory &Applications ,2017,34(1):109–119.(曹雨,刘山.基于单应性矩阵的移动机器人视觉伺服切换控制.控制理论与应用,2017,34(1):109–119.)第12期李晨萍等:基于视觉SLAM–伺服框架的移动机器人指令滤波反步控制2241[8]SHI H,SUN G,WANG Y,et al.Adaptive image-based visual servo-ing with temporary loss of the visual signal.IEEE Transactions onIndustrial Informatics,2018,15(4):1956–1965.[9]SHI H,XU M,HWANG K S.A fuzzy adaptive approach to decou-pled visual servoing for a wheeled mobile robot.IEEE Transactionson Fuzzy Systems,2020,28(12):3229–3243.[10]ZHANG K,CHEN J,LI Y,et al.Uniﬁed visual servoing trackingand regulation of wheeled mobile robots with an uncalibrated cam-era.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,2018,23(4):1728–1739.[11]ORTIGOZA R S,SANCHEZ J R G,GUZMAN V M H,et al.Tra-jectory tracking control for a differential drive wheeled mobile robotconsidering the dynamics related to the actuators and power stage.IEEE Latin America Transactions,2016,14(2):657–664.[12]ZHANG X,WANG R,FANG Y,et al.Acceleration-level pseudo-dynamic visual servoing of mobile robots with backstepping and dy-namic surface control.IEEE Transactions on Systems,Man,and Cy-bernetics:Systems,2019,49(10):2071–2081.[13]LI C,ZHANG X,GAO H,et al.Bridging the gap between visual ser-voing and visual SLAM:A novel integrated interactive framework.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,2021,19(3):2245–2255.[14]FARRELL J A,POLYCARPOU M,SHARMA M,et -mandﬁltered backstepping.IEEE Transactions on Automatic Con-trol,2009,54(6):1391–1395.附录平移系统反步法状态量定义为z1=e y,z2=e x−e x d,z3=v−v d,其中e x d和v d表示虚拟输入量,可得平移系统状态模型如下:˙z1=−ω(z2+e x d),˙z2=ωz1−z3−v d−˙e x d,˙z3=u1−˙v d.(A.1)针对z1,z2子系统,设计虚拟期望输入量e x d,v d如下:e x d=k1ωz1,(A.2)v d=k2z2−˙e x d,(A.3)其中k1,k2∈R+是正的常数增益.˙e x d可由式(A.2)求导得到˙e x d=k1(˙ωz1+ω˙z1).(A.4)针对跟踪误差状态量z3,设计线加速度u1如下:u1=−k3z3+˙v d+z2,(A.5)其中:˙v d=k2˙z2−¨e x d,(A.6)¨e x d=−3k1ω˙ωz2−3k1ω˙ωe x d+k1¨ωz1−k1ω2˙e x d+ k1k2ω2z2+k1ω2z3−k1ω3z1.(A.7)旋转系统的反步法状态量定义为z4=eθ,z5=ω−ωd,(A.8)其中:ωd表示虚拟角速度输入.因此旋转子系统状态模型为{˙z4=ωd+z5,˙z5=u2−˙ωd,(A.9)对于z4子系统,设计虚拟输入量ωd如下ωd=−k4z4.(A.10)对其求导可得˙ωd=−k4ω.(A.11)考虑跟踪误差状态量z5,设计角加速度u2如下:u2=−k5z5−k4ω−z4+k′ξz1sin t.(A.12)定理3对于系统模型(A.1)和(A.9),反步控制律(A.2)–(A.7)和(A.10)–(A.12)可以使系统误差收敛至0,即limt→∞z1=0,limt→∞z2=0,limt→∞z3=0,limt→∞z4=0,limt→∞z5=0.构造李雅普诺夫候选函数如下:V=12z21+12z22+12z23.(A.13)对其进行求导,并将式(A.1)–(A.5)代入,可得˙V=−k1ω2z21−k2z22−k3z23 0.(A.14)定理3证明与定理1证明类似:1)李雅普诺夫理论和式(A.13)–(A.14),可知z1,z2,z3∈L∞.2)根据反步控制律可知式(A.15)所示的旋转子系统状态空间,其中c=k4k5+1>0,d=k4+k5>0.系数矩阵特征根位于复平面左侧,因此旋转子系统状态量eθ,ω∈L∞.[˙eθ˙ω]=[01−c−d][eθω]+[1]k′ξz1sin t.(A.15)3)由z1,z2,z3,eθ,ω∈L∞和式(A.2)–(A.12),可证明e xd, v d,˙e xd,˙v d,˙z1,˙z2,˙z3∈L∞.类似定理1的步骤3,根据式(A.13)(A.14)和芭芭拉引理可证limt→∞ωz1=0,limt→∞z2=0,limt→∞z3=0.(A.16)4)平移子系统状态量z1趋于0.证明过程同定理1的步骤4,应用两次芭芭拉引理可证limt→∞z1=0.5)由limt→∞z1=0可得limt→∞k′ξz1sin(t)=0,即旋转子系统的控制输入信号趋于0.结合式(A.15)可知limt→∞eθ=0,limt→∞ω=0.根据式(A.8)(A.10)可得limt→∞z4=0,limt→∞z5=0.作者简介:李晨萍博士,实验师,主要研究方向为移动机器人视觉伺服、视觉SLAM,E-mail:**********************;张雪波教授,博士生导师,主要研究方向为移动机器人学、视觉伺服、运动规划、无人车自主导航、强化学习与智能博弈、多摄像机网络,E-mail:*********************.cn;王润花讲师,硕士生导师,主要研究方向为移动机器人、视觉伺服、运动规划,E-mail:******************.cn;李宝全教授,博士生导师,主要研究方向为移动机器人、计算机视觉、非线性控制、无人机,E-mail:*****************.cn;方勇纯教授,博士生导师,主要研究方向为机器人视觉控制、无人机、欠驱动吊车、微纳米操作,E-mail:*****************.cn.。

视觉伺服控制算法优化综述

视觉伺服控制算法优化综述摘要：系统论述了视觉伺服控制的应用现状。

重点介绍了针对不同的实际情况，提出优化的基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统的控制算法。

优化后的算法效率高，具有很强的有效性和可行性。

优化后的控制系统功能更强，更精确有效。

关键词：视觉伺服;优化;算法Survey of Visual Servoing control algorithmAbstract:The application status of the visual servo control are reviewed . For different realities , we put fortward an improved position-based visual servo systems and image -based visual servo control algorithm of the system. High efficiency of the improved algorithm has strong effectiveness and feasibility. The improved control system functions stronger, and become more precise and effective.Keywords:Visual Servoing;improve;Algorithm1 引言随着科技的快速发展，在现代工业自动化生产过程中,机器视觉正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术,如机械零件的自动检测、智能机器人控制及生产线的自动监控等。

基于视觉的伺服策略是采用相机所观察的特征来控制机器人移动的一种灵活有效的方法。

视觉伺服主要分为3种：基于位置的视觉伺服(PBVS)、基于图像的视觉伺服(IBVS)和混合控制视觉伺服。

早期的研究主要是基于位置的视觉伺服研究，近年来主要是基于图像的视觉伺服研究。

大涡模拟滤波网格尺度研究及其应用

大涡模拟滤波网格尺度研究及其应用一、本文概述本文旨在深入探讨大涡模拟（Large Eddy Simulation, LES）中的滤波网格尺度问题，以及其在流体动力学领域的应用。

大涡模拟作为一种重要的湍流模拟方法，能够捕捉到湍流中的大尺度结构，并通过模型描述小尺度运动对大尺度的影响。

滤波网格尺度作为大涡模拟中的关键参数，其选择直接影响到模拟的精度和效率。

因此，研究滤波网格尺度对于提高大涡模拟的准确性和适用性具有重要意义。

本文首先将对大涡模拟的基本理论和方法进行概述，介绍滤波网格尺度在大涡模拟中的作用和影响。

然后，通过对不同滤波网格尺度下的模拟结果进行比较分析，探讨滤波网格尺度对模拟精度和计算效率的影响机制。

在此基础上，本文将提出一种优化的滤波网格尺度选择方法，以提高大涡模拟的准确性和效率。

本文还将探讨大涡模拟在流体动力学领域的应用，特别是在复杂流动和工程实际问题中的应用。

通过具体案例的分析和讨论，展示大涡模拟在解决实际问题中的潜力和优势。

本文将全面系统地研究大涡模拟中的滤波网格尺度问题及其应用，为大涡模拟在流体动力学领域的应用提供理论支持和实践指导。

二、大涡模拟理论基础大涡模拟（Large Eddy Simulation，简称LES）是一种介于直接数值模拟（DNS）和雷诺平均N-S方程（RANS）之间的湍流数值模拟方法。

它的主要思想是将湍流运动通过某种滤波函数分解为大尺度运动和小尺度运动两部分，大尺度运动通过直接求解滤波后的N-S方程得到，而小尺度运动对大尺度运动的影响则通过模型来模拟。

在LES中，滤波函数的选择至关重要。

常用的滤波函数包括盒式滤波、高斯滤波等。

滤波后的N-S方程会包含一个新的未知量，即亚格子应力张量。

为了封闭这个方程，需要引入亚格子尺度模型（Subgrid-Scale Model，简称SGS模型）。

SGS模型的作用是模拟小尺度湍流对大尺度湍流的影响，从而使方程封闭可解。

在大涡模拟中，网格尺度是一个关键参数。

基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究共3篇

基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究共3篇基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究1基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究在工业自动化控制领域中，机械臂运动的精度和可靠性是非常重要的，而视觉伺服控制技术则是实现这一目标的关键之一。

本文将探讨基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究，以及其在工业自动化领域中的应用。

一、视觉伺服控制技术简介视觉伺服控制技术是将计算机视觉技术和控制技术结合起来，实现对机器人或机械臂运动的控制。

其主要思路是通过摄像机获取场景图像数据，然后对获取到的图像进行处理和分析，提取出图像的特征信息，最终利用这些特征信息来控制机械臂的运动。

同传统的非视觉伺服控制技术相比，视觉伺服控制技术具有更高的精度和更广泛的应用范围。

其不仅可以在工业自动化领域中应用，还可以应用于医疗、教育等多个领域，具有非常广阔的市场前景。

二、基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术是目前应用较为广泛的一种视觉伺服控制技术。

其具有实现方便、运行稳定等优点，非常适合工业自动化领域中的运动控制。

在基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术中，最为关键的步骤就是图像特征提取。

这一步骤需要利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，提取出图像的特征信息。

具体来说，可以采用模板匹配、角点检测、边缘检测等多种算法来实现。

提取出图像的特征信息后，就可以计算出机械臂的运动轨迹，并对机械臂进行控制。

在这一过程中，需要对机械臂的关节角度进行测量和控制，以实现机械臂的运动。

三、基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术在工业自动化领域中的应用基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术在工业自动化领域中有着广泛的应用，例如在零部件装配、工件抓取等领域中都有着重要的作用。

例如，在零部件装配过程中，传统的装配方式可能需要大量的人工操作，效率低下。

而采用基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术，可以实现零部件自动装配，大大提高生产效率。

机械臂利用图像特征来识别零部件位置，然后自动进行装配。

视觉伺服系统的控制算法及实验研究

视觉伺服系统的控制算法及实验研究
学位论文
视觉伺服系统的控制算法及实验研究
视觉伺服系统的控制算法及实验研究
摘要
通常意义上的传感器所获取到的信息比较单一，不足以应对智能机器人的需求，但是视觉模块能够获取到极其丰富的信息。基于视觉的伺服系统的研究受到机器人开发工作者的青睐，并成为当前国内外机械伺服系统研究领域的热点。
The main study content of this topic is the control algorithm and experimental research of visual servo system, the main object of study is two degrees of freedom mechanical arm platform which based onMPC08SPmovement control card.Purpose of this topic is based on visual feedback as the core to build its closed loop control system for searching and positioning on the target object.
随着我国自动化水平的提高，基于视觉的伺服系统也逐步受到研究人员的青睐。80年代末，清华大学计算机系研制的Eye-in-Hand就是一种典型的“眼一手”系统，该系统由PUMA560机械手、Image Box图像系统、SUN工作站和PC—AT组成，在机械手的顶部有一台摄像机，主要用来观测工作台的全景，在机械手的末端有CCD摄像机和半导体激光发生器，它能完成多种精密的装配任务[1]。
6.1.8 Labview人机界面16

卡尔曼滤波在视觉伺服机器人控制中的应用

Ｖｏｌ２８Ｎｏ．＿３
Ｊｎｕ．
２００７
文章编号：６２—６７（０７００３０１７８１２０）３— ０５— ４
卡尔曼滤波在视觉伺服机器人控制中的应用
王纪，叶宇程，阎保定，孙立功
（南科技大学电子信息工程学院，南洛阳４１０）河河７０３
低、时性强，别是经历了初始滤波的过渡状态后，实特滤波效果非常好，工程上具有广泛应用。本文在在
基于特征差异的彩色目标识别方法基础上，在连续的帧图像处理中，用卡尔曼滤波方法，过对运动应通目标位置的预测，小图像的处理范围，大减少了图像处理数据量，著提高了彩色运动目标识别和缩大显
摘要：基于视觉伺服的机器人控制中，确跟踪动态目标的关键在于快速准确地完成连续图像中的目标辨在准
识。本文在基于特征差异的彩色目标识别方法的基础上，用卡尔曼滤波算法对运动目标位置是提取目标最简颜色特征集，于复杂形状的彩色目标，表面的颜色特征数量惊人。对其若定义ｃ为其中的一条颜色特征，目标的颜色特征集ｃ可表示为Ｃ＝｛１ｃ，３ … ，。ｆ则ｃ，２ｃ，ｃ｝若用最少数量的颜色特征Ｃ，ｍｍｌＣ２∈ Ｃ就可以满足系统的鲁棒性，么目标最简颜色特征集ｃ可定义为Ｃ＝，那ｍｍ

机器人视觉伺服控制研究进展与挑战

!第"#卷第$期郑州大学学报!理学版"%&’("#)&($ !$#*+年,月-./012340&56278.!)9:.;<7.=>."-52.$#*+机器人视觉伺服控制研究进展与挑战杨月全*!!秦瑞康*!!李福东*!!曹志强$!!季!涛*!!张天平*!*.扬州大学信息工程学院!江苏扬州$$"##A#$.中科院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室!北京*##*A#"摘要!针对机器人视觉伺服研究’分别从基于位置的视觉伺服)基于图像的视觉伺服)混合视觉伺服等对视觉伺服的研究进展进行了回顾.从雅可比在线估计法)雅可比自适应估计法)深度独立雅可比矩阵估计法等多方面详细分析了无标定视觉伺服.在此基础上’就视觉伺服的实时性)可靠性)多传感器融合)多任务控制)基于离散时间域及混杂系统的控制器等’对机器人视觉伺服控制所面临的挑战及进一步研究进行了分析与展望.关键词!机器人#视觉伺服#雅可比矩阵#无标定中图分类号!K L$B$(,文献标志码!M文章编号!*,?*@,+B*!$#*+"#$@##B*@#+!"#!*#(*C?#"N O.7P P2.*,?*@,+B*($#*?$$$$%引言自从机器人诞生以来’其应用之初主要在工业制造领域’后逐渐扩大至军事)航天)医疗)娱乐)生活等领域**Q++.传统的机器人控制一般使用示教再现方式’这种方法精度很高’但缺乏灵活性.后来将b b W像机用到机器人上’带有视觉功能的机器人技术成为研究热点.最初是一种$看后走%方法’该方法首先对物体进行特征提取’计算出像机坐标系下物体的位姿信息’通过正向运动学得出期望位姿#然后根据期望位姿通过解逆运动学来求解相应的期望关节向量.这种方法只能运用于静止物体’而且进度受多方面影响’如标定精度)机器人结构参数等.为了提高任务精度’*A?C年;07S97和U2&51提出了传统的视觉反馈*A+’称之为$静态边走边看%’但受当时图像处理技术发展的限制’实时性无法得到满足.*A?A年’f7’’和L9S G正式提出了$视觉伺服%的概念**#+’与传统的视觉反馈的不同之处在于图像的处理与信息的反馈是同时进行的’控制精度)灵活性以及鲁棒性都有了较大提高.结合近几年的国内外对视觉伺服控制研究情况’本文重点对机器人视觉伺服控制进展进行了回顾’对该领域研究所面临的挑战进行了分析.&%机器人视觉伺服系统自从机器人视觉伺服被提出来以后’研究人员提出了许多伺服方法和伺服结构’按不同的标准可以将其分成不同的类别.根据摄像机个数不同’可分为单目视觉系统)双目视觉系统和多目视觉系统等.根据摄像机的安装方式’可分为手眼视觉系统!1H1@72@092>"和场景视觉系统!1H1@:&@092>"等.根据输出信号的形式’可分为基于动力学的视觉伺服和基于运动学的视觉伺服.根据摄像机参数的需求情况’可分为基于标定的视觉伺服和基于无标定的视觉伺服.下面’根据反馈信息的类型’从基于位置的视觉伺服)基于图像的视觉伺服和混合视觉伺服等对国内外研究现状进行分析.&,&%基于位置的视觉伺服在基于位置的视觉伺服结构中’其初始给定信息与反馈信息都以笛卡尔空间的形式呈现.在笛卡尔空间中’将机器人末端执行器和目标物体间的相对位姿定义为伺服任务.利用所采集的图像信号得到机器人的当前位姿信息’将当前位姿与期望位姿的差值传输给视觉控制器’形成闭环反馈***Q*B+.收稿日期!$#*?@#?@$C基金项目!国家自然科学基金项目!,**?"***".作者简介!杨月全!*A?*&"’男’江苏盐城人’教授’主要从事多机器人系统研究’=@F97’(H923I H45.1>5.<2#通信作者(秦瑞康!*AA$&"’男’江苏无锡人’硕士研究生’主要从事机器人视觉伺服控制研究’=@F97’(J72S57G923IH190.21:.Copyright©博看网 . All Rights Reserved.$B郑州大学学报!理学版"第"#卷在基于位置的模型依赖视觉伺服结构中’利用扩展卡尔曼滤波器来求得相对位姿’文献**"+采用拥有1H1@72@092>N1H1@:&@092>混合配置的多像机配置’这种方法计算量小.另外’广义预测控制器**,+与自回归模型**?+等方法也可用来估计机械手的位姿.在基于位置的模型无关的视觉伺服结构中’可以通过分解机器人当前和期望图像之间的本质矩阵**++’求得旋转和平移信息’以使其完成伺服任务.利用当前图像与目标图像间的对极几何关系’文献**A+得到两幅图像间分别在位置和方向上的参数.采用基于位置的视觉伺服控制器和常规L W控制器相结合的方法’文献*$#+实现了机器人对目标运动的跟踪.针对激光焊接工业机器人运动轨迹的精度问题’文献*$*+提出一种基于视觉反馈的激光焊接机器人轨迹跟踪控制策略.针对1H1@ :&@092>单目视觉配置的目标跟踪问题’文献*$$+提出了一种利用虚拟视觉伺服算法’使得b M W模型在图像空间中的投影收敛至目标边缘’从而实现笛卡尔空间中三维目标物的精确跟踪的基于模型的三维跟踪算法.针对利用视觉引导的机器鱼水下追踪问题’文献*$C+利用基于模糊滑膜控制机器鱼到达目标水深并保持该水深的位置’利用多步骤的方法控制机器鱼的走向’并且保持快速性与准确性.由于伺服任务的精度较大程度依赖于系统标定.像机标定包括像机内参标定与像机外参标定’主要有直接线性变换)K P97两步法*$B+)张正友平面标定法*$"+)平面圆标定法*$,+)平行圆标定法*$?+等.基于标定板的传统标定方法’为了进一步改进内参标定的精度’文献*$++在传统标定方法的基础上’提出一种共面点的改进摄像机标定方法.基于张正友标定法’文献*$A+提出一种新的基于遗传算法的摄像机内参标定优化.文献*C#Q C$+分别提出一种新的标定板块及配套的)远心镜头的)基于两相同圆的标定算法.以上方法都是针对标定模板的标定方法’无法应用于无模板的场合.另外’自标定方法*CC+研究主要有直接求解g S5RR9方程法*CB+)分层逐步标定法*C"Q C,+)绝对二次曲面自标定*C?+等.为了提高外参标定的精度’文献*C++提出了一种迭代计算的方法.针对位置姿态分开标定引起的测量误差’文献*CA+提出了一种奇异值分解的方法.以上的标定方法使得像机标定的精度问题得到有效解决.在实际应用过程中’每当系统发生改变的时候都需要重新精确标定.这种伺服方法在伺服控制中计算量较大’由于机器人运动过程中可能部分或者全部不在视野之内’使得伺服任务较难以完成.&,’%基于图像的视觉伺服基于图像的视觉伺服将给定信息与反馈信息均定义在图像特征空间.通过当前图像与期望图像相关特征的比较’求出两种图像间的误差关系’并将此作为控制信号’形成闭环反馈’通过控制机器人’使其末端执行器满足当前图像与期望图像特征相等的条件以完成伺服任务.使用此种伺服结构’比较重要的一个任务就是解决图像雅可比矩阵的求解问题*B#Q B"+.求解图像雅可比矩阵也就是求解机器人末端执行器空间速度与图像特征变化率之间的变换关系.常数近似法是利用目标位姿得到的图像雅可比矩阵用于整个伺服过程’这种求解方法只能在期望位姿的小范围内完成伺服任务.文献*B*+中指出在线估计不需要三维物体模型和精确像机标定参数.直接估计法是在机器人进行伺服任务时’用辨识来直接获取图像雅可比矩阵.与基于位置的视觉伺服控制方法相比’这种伺服控制方法无须进行位姿估计’也无须对物体三维重构’复杂程度大大降低.此外’这种方法不需要精确手眼标定’因此对手眼标定误差的鲁棒性较强.但这种方法也存在一些弊端.首先’这种伺服控制方法可以确保伺服系统局部渐近稳定’但确定稳定域大小却有一定的困难*BC+.其次’其本身是在二维空间定义的’无法对三维空间的路径直接控制’此时的路径可能无法达到最优.此外’雅可比矩阵的求解过程中还存在奇异性问题和局部极小值的问题.文献*BB+指出选取C个以上的图像特征可一定程度上避免奇异性问题.&,/%混合视觉伺服无论是基于位置的视觉伺服’还是基于图像的视觉伺服’都存在各自的优缺点’因此’法国专家_9’7P等人提出了混合视觉伺服的方法*B,+.与基于图像的视觉伺服相比’混合视觉伺服可使任务空间严格收敛’与基于位置的视觉伺服相比’混合视觉伺服不需要物体的三维模型信息.在这种伺服结构中’需要提前知道机器人的期望位姿信息’由机器人当前位姿与期望位姿之间的关系可得到对应的单应性矩阵’通过这个矩阵对机器人旋转操作控制.由图像特征的变化得到平移信息’从而对机器人平移操作控制.此方法实现了对机器人平移运动和旋转运动的部分解耦’也可将其称为基于单应性矩阵的视觉伺服控制.这种方法一定程度上可解决局部极小值问题.此外’文献*B,+指出这种视觉伺服方法不存在奇异性问题.文献*B?+对像机标定和手眼像机标定的误差进行了稳定性和鲁棒性分析.但是这种混合视Copyright©博看网 . All Rights Reserved.C B!第$期杨月全#等$机器人视觉伺服控制研究进展与挑战觉伺服方法也存在不足’主要是单应性矩阵的求解问题.文献*B,+指出单应性矩阵的求解对特征点的个数有要求’单应性矩阵的求解过程耗时大’而且可能存在多解问题’另外单应性矩阵的求解过程中对图像噪声比较敏感.’%基于无标定的视觉伺服传统视觉伺服一般需要像机内外参数标定*B+Q""+’受像机畸变以及图像噪声的影响’使得标定的结果很难达到要求.鉴于基于标定的视觉伺服仍存在很多的问题’*AAB年f&P&>9等提出了无标定视觉伺服*"*+.这种方法的本质是通过求解图像雅可比矩阵设计视觉控制器’在只有粗略的像机内外参数以及粗略的机器人结构和运动参数的情况下控制机器人.无标定视觉伺服分为雅可比在线估计法)雅可比自适应法)深度独立雅可比矩阵估计法等.’,&%雅可比在线估计法该法又称为雅可比直接估计’是一种研究较为广泛的方法*",Q,?+.针对不同运行速度的系统’文献*"*+提出了静态加权E S&H>12法和指数加权递归最小二乘法的辨识方法.针对不依赖先验知识的情况’文献*"++提出了一种基于切比雪夫多项式构成成本函数的E S&H>12图像雅可比矩阵估计方法’该方法有较好的收敛速度与系统性能.为了解决大偏差对系统的影响问题’基于误差仿射模型’利用拟牛顿法估计图像雅可比矩阵’文献*"A+提出了大偏差条件下的无标定视觉伺服控制策略.针对残差项的问题’基于动态割线法获得图像雅可比矩阵’文献*,#+提出了全局f1P P792矩阵逆的W@E h D;直接估计法.针对高斯牛顿法在大残量情况时可能不收敛或不能收敛到期望值的问题’文献*,*+提出了一种采用a@_方法的无标定视觉伺服控制方法.在雅可比的求解过程中’环境噪声会对其求解造成影响’文献*,$+提出了一种基于卡尔曼滤波器的雅可比在线估计方法.针对计算雅可比伪逆矩阵引起的奇异性问题’文献*,,+提出了一种递推最小二乘法估计图像雅可比矩阵伪逆.针对视觉信息获取延时问题’文献*,?+提出了一种带有时延补偿的视觉跟踪方法.’,’%雅可比自适应估计法雅可比自适应估计法不需要任何手眼系统参数’利用各种自适应算法对手眼系统参数进行在线估计*,+Q?++.在运动学方面’基于单应性矩阵分解’文献*,++提出了一种1H1@:&@092>系统运动学自适应控制策略.利用分解单应性矩阵的方法’文献*,A+设计高增益鲁棒控制器使得旋转误差稳定’以补偿未知深度信息和像机标定内参的自适应控制器使得平移误差稳定.在动力学方面’针对深度信息不断变化目标跟踪问题’文献*?*+设计了自适应跟踪控制器.基于李雅普诺夫方法的自适应控制策略’文献*?C+对特征点的深度信息进行补偿.基于自适应控制问题’文献*?,+提出一种基于;W6分解的模型在线标定方法.在视觉跟踪方面’针对运动学和动力学参数的不确定问题’文献*??+提出了一种利用T9<GP:1RR723设计的自适应雅可比跟踪方法’设计观测器避免关节和任务空间加速度问题.在不测量图像空间速度的情况下’文献*?++提出了一种基于非线性观测器的控制方法’通过自适应控制器实现了深度信息)动力学参数以及深度无关运动模型参数的分离.’,/%深度独立雅可比矩阵估计法该法既能对未标定摄像机参数补偿’也可对未知变化运动的深度信息补偿’且对深度信息无约束*?A Q+"+.利用;’&:721@a7算法与图像误差梯度最小下降法在线估计系统未知参数信息’文献*?A+首次提出了深度独立雅可比矩阵的无标定视觉伺服控制方法.在定位方面’文献*+#+提出了一种可同时处理动力学参数)机器人几何参数以及摄像机内外参数的自适应定位方法.在动态跟踪方面’文献*+$+将基于深度独立雅可比矩阵估计法应用于1H1@:&@092>场景系统的单特征点动态轨迹跟踪问题.针对未知物体的跟踪问题’文献*+B+提出了一种利用非线性观测器’在线估计未知物体运动状态的动态视觉跟踪方法’设计了基于深度独立雅可比矩阵估计的动态跟踪器.针对系统建模偏差或者外部干扰所导致的测量误差大和关节速度无法测量的问题’在使用深度无关矩阵实现参数线性表达的基础上’文献*+"+提出了一种采用浸入与不变流形观测器对关节速度进行估计的无标定视觉伺服.’,0%其他无标定视觉伺服方法除了以上C种方法’还有其他无标定视觉伺服方法.在只知道摄像机内部粗略参数的情况下’文献*+,+ Copyright©博看网 . All Rights Reserved.B B郑州大学学报!理学版"第"#卷提出了一种采用图像特征信息和相对位姿分别作为平移运动和旋转运动反馈信号’使得定位系统渐近稳定的策略.基于自抗扰控制器’文献*+?+提出一种将图像雅可比矩阵近似误差作为扰动进行补偿和估计的无标定视觉伺服方法.由于机器人的视觉系统与机械手末端之间的关系是一个非线性时变问题’而现在的优化方法可能会导致某些情况下无解’或需要强约束条件.故也有基于智能学习方法展开的研究*++Q AC+.针对人工神经网络的结构选取问题’文献*+A+设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制器’完成三维目标跟踪任务.针对自由度机器人平动的视觉定位问题’文献*A*+提出了一种利用人工神经网络对全局有效的非线性视觉映射关系模型拟合的无标定视觉伺服策略.由于雅可比矩阵本质上是线性和局部的’这影响了神经网络对全局非线性输入输出关系的逼近能力.自抗扰控制器是针对不确定系统的非线性控制器*AB Q AA+.将机器人视觉与机器人末端执行器之间的未知映射关系作为未建模动态’文献*A"+利用自抗扰控制器的思想设计控制器完成伺服任务.基于耦合的自抗扰控制器思想’文献*A,+通过对系统建模的不确定性及其未知外扰进行非线性补偿’完成了相互耦合的不依赖于系统特定任务的无标定手眼协调控制器的设计.基于自抗扰控制器思想’文献*A?+通过对系统未建模动态和外部扰动的补偿’完成了不依赖于任务的无标定手眼协调控制器的设计.利用一个外部扩展状态观测器估计未建模动态和外部扰动’文献*+?+设计了基于非线性状态误差反馈的控制策略./%面临的挑战经过几十年的发展’机器人视觉伺服研究和应用取得了很大的发展和成就.但可以看出大多数的伺服算法仍有一定的局限性.为了将机器人视觉伺服系统应用于实际中’必须解决其精确度)实时性)可靠性以及鲁棒性等问题和要求’在这些方面仍面临很大挑战.第一’视觉伺服的实时性问题.视觉伺服的过程中包含图像采集)图像处理)特征提取与分析)控制信息!如位姿)深度信息等"转换生成等.无论是基于位置的视觉伺服过程中的位姿估计’还是基于图像的视觉伺服过程中的图像雅可比矩阵估计)深度信息估计等’都需要有较强的算法来提高实时性.为了拓宽伺服系统的应用领域’如何进一步改善系统的实时性仍是当前亟待深入研究的问题之一.第二’复杂动态环境下视觉伺服的可靠性问题.近年来针对视觉伺服的研究’往往将其处于理想的静态环境下’或者假设环境已知对系统约束处理’但真实环境是复杂的’多变的)未知的动态约束可能会导致机器人碰撞或者目标物遮挡#其次’在实际应用中会有图像噪声)控制延时和模型误差等问题’从而使得系统的稳定性以及动态性能受到影响.因此’针对视觉伺服可靠性’还有很多问题值得深入探索.第三’多传感器的信息融合问题.当前的研究大多是利用单一视觉传感器进行的’但其自身存在某些缺陷’如探测空间受限.在复杂的实际环境中’如何有效地使多视觉传感器的信息进行有效融合’从而提高实际控制的性能成为研究重点.第四’多任务控制问题.当前大多数的视觉伺服方法是基于单任务控制问题.但在一个实际应用中往往有多个任务’如机器人抓取系统)装配系统等’处理多任务控制问题是必不可少的.第五’基于离散时间域以及混杂系统的控制器设计问题.由于当前大多数的动态视觉伺服控制器都是基于连续时间域的机器人动力学设计的’但是实际应用多是在离散时间域或连续N离散时间域混合情形下实现的.因此’如何基于离散时间域)混杂系统的机器人运动学和动力学设计与分析’开展动态视觉伺服控制器问题变得越来越重要.0%总结本文根据反馈方式对视觉伺服分为基于位置的视觉伺服)基于图像的视觉伺服和混合视觉伺服等C类’对其控制结构)算法等进行了回顾分析.此外’特别对无标定视觉伺服进行了着重分析和小结.最后’就当前视觉伺服研究所面临的挑战进行了分析.Copyright©博看网 . All Rights Reserved."B!第$期杨月全#等$机器人视觉伺服控制研究进展与挑战参考文献!**+!g f6V;f U W-’f c)DEV._7’7:9S H S&T&:P@93’7F RP1[S&F:&>9H92>:&F&S S&\*b+N N L S&<11>723P&[:01+:0U2:1S29:7&29’b&2@ [1S12<1&2b&2:S&’’M5:&F9:7&2’V&T&:7<P92>%7P7&2.g52F723’$##B(??*Q.*$+!_U a a;;’M c6h)’_=-U M;a.U F931T9P1>87P59’P1S8&<&2:S&’[&S[7j1>\7236M%P:S9<G723’7219S72[S9P:S5<:5S172\72> *b+N N L S&<11>723P&[$#*C U===U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2V&T&:7<P92>M5:&F9:7&2!U b V M".g9S’P S501’$#*C("?,A Q "??B.*C+!a6cVb’b f=)bK’L6e-.U2:1S21:T9P1>S1F&:1P5R1S87P&S H P H P:1F[&S K1’1@F1>7<721S&T&:9RR’7<9:7&2*b+N N L S&<11>723P &[U===^&S GP0&R&2M>892<1>V&T&:7<P92>7:P;&<79’U F R9<:P.6;M(U===b&F R5:1S;&<71:H’$##A(*"C Q*"+.*B+!U;f U W MK’g6V c g U e._&:7&292>S19’@\&S’>P12P723P H P:1F&[9P F9’’T7R1>12:1S:972F12:S&T&:*-+.L S&<11>723P&[:01 \&S’><&23S1P P&272:1’’7312:<&2:S&’o95:&F9:7&2’$##B’,!*#"(B+CB Q B+CA.*"+!赵清杰’连广宇’孙增圻.机器人视觉伺服综述*-+.控制与决策’$##*’*,!,"(+BA Q+"C.*,+!方勇纯.机器人视觉伺服研究综述*-+.智能系统学报’$##+’C!$"(*#A Q**B.*?+!黎志刚’段锁林’赵建英’等.机器人视觉伺服控制及应用研究的现状*-+.太原科技大学学报’$##?’$+!*"($B Q C*.*++!贾丙西’刘山’张凯祥’等.机器人视觉伺服研究进展(视觉系统与控制策略*-+.自动化学报’$#*"’B*!""(+,*Q +?C.*A+!;f U V M U e’U)c6=f.D57>7239S&T&:TH87P59’[11>T9<G729P P1F T’723:9P GP*-+.L9::1S2S1<&327:7&2’*A?C’"!$"(AA Q *#,.**#+f U a a-’L M V g^K.V19’:7F1<&2:S&’&[9S&T&:\7:09F&T7’1<9F1S9*b+N N L S&<11>723P&[72:1S F9:7&29’P H F R&P75F&272>5P@ :S79’S&T&:P.^9P0723:&2(Wb’*A?A($CC Q$B,.***+K M e a c VD’g a==_M)a.f H TS7>R&P7:7&2@T9P1>87P59’P1S8&723\7:0&2’721<9’7TS9:7&2[&S905F92&7>S&T&:*b+N N L S&<11>@ 723P&[:01U===N V;-U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2U2:1’’7312:V&T&:P92>;H P:1F P.-9R92(;12>97’$##B(,+,Q,A*.**$+D M);)V’W M)U ML’W U i c)^=.%7P59’P1S8&723:&929S T7:S9S H R&P1\7:0S1P R1<::&92&TO1<:378129P723’1G2&\2’123:0 *b+N N L S&<11>723P&[:01M F1S7<92b&2:S&’b&2[1S12<1.^9P0723:&2’$##+(*$,*Q*$,?.**C+董鹏飞.基于位置的工业机器人视觉伺服控制系统研究*W+.广州(华南理工大学’$#*".**B+李国栋’田国会’薛英花.基于‘V b&>1技术的家庭服务机器人视觉伺服抓取操作研究*-+.东南大学学报!自然科学版"’$#*#’B#!;*"(C#Q C,.**"+a U L L U=a a c%’;U b U a U M)c E’%U a a M)U a.=H1@72@092>N1H1@:&@092>F5’:7@<9F1S987P59’P1S8&723*b+N N L S&<11>723P&[:01 BB:0U===b&2[1S12<1&2W1<7P7&292>b&2:S&’.;187’’1’$##"("C"B Q"C"A.**,+g c U%cM-’f c6;f M)D U).V19’@:7F187P7&2[11>T9<G[&S P1S8&723S&T&:7<F927R5’9:&S\7:0P1’[@:52723<&2:S&’’1S*-+.U=== :S92P9<:7&2P&2P H P:1F P F9292><H T1S21:7<P’*AA*’$*!*"(*CB Q*B$.**?+^=;K_c V=WE’^U a;c)^-.W7S1<:>H29F7<<&2:S&’&[9S&T&:5P7239212>@R&72:F&52:1><9F1S992>g9’F92[7’:1S R&P7@ :7&21P:7F9:7&2*b+N N L S&<11>723P&[:01U===U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2V&T&:7<P92>M5:&F9:7&2.;9<S9F12:&’b M’*AA*( $C?,Q$C+B.**++D=c V D U=%Df’V M W6a c%%W.MRS9<:7<9’F1:0&>[&S>1<&F R&P7:7&2&[:011P P12:79’F9:S7j*-+.M RR’71>F9:01F9:7<9’P<7@ 12<1P’$#*B’+!*?,"(+?""Q+??#.**A+E M;V U V’V U%a U)=’;f U_;f c)U U.%7P59’0&F723(;5S[723&2:011R7R&’1P*-+.U2:1S29:7&29’O&5S29’&[<&F R5:1S87P7&2’*AAA’CC!$"(**?Q*C?.*$#+赵艳花’卢秉娟.基于位置的机器人视觉伺服控制*-+.洛阳理工学院学报!自然科学版"’$##+’*+!$"(??Q?A.*$*+张文增’陈强’都东’等.基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪*-+.清华大学学报!自然科学版"’$##?’B?!+"(*$?#Q *$?C.*$$+张鹏程’徐德.基于b M W模型的目标跟踪和定位算法研究*-+.高技术通讯’$#*B’$B!,"(,$C Q,C*.*$C+e6-’;6)h’i6W’1:9’.=F T1>>1>87P7&2@357>1>C@W:S9<G723<&2:S&’[&S S&T&:7<[7P0*-+.U===:S92P9<:7&2P&272>5P:S79’1’1<:S&27<P’$#*,’,C!*"(C""Q C,C.*$B+K;M U V.M81S P9:7’1<9F1S9<9’7TS9:7&2:1<027J51[&S0730@9<<5S9<H CWF9<072187P7&2F1:S&’&3H5P723&[[@:01@P01’[K%<9F1S9P92>’12P1P*-+.U===O&5S29’&2S&T&:7<P92>95:&F9:7&2’$##C’C!B"(C$C Q CBB.*$"+/f M)D/.M[’1j7T’121\:1<027J51[&S<9F1S9<9’7TS9:7&2*-+.U===:S92P9<:7&2P&2R9::1S2929’H P7P92>F9<072172:1’’7312<1’$###’$$!**"(*CC#Q*CCB.Copyright©博看网 . All Rights Reserved.,B郑州大学学报!理学版"第"#卷*$,+孟晓桥’胡占义.一种新的基于圆环点的摄像机自标定方法*-+.软件学报’$##$’*C!""(A"?Q A,".*$?+黄凤荣’胡占义’吴毅红.单幅图像测量的一种新方法*-+.自动化学报’$##B’C#!B"(B+?Q BA".*$++刘杨豪’谢林柏.基于共面点的改进摄像机标定方法研究*-+.计算机工程’$#*,’B$!+"($+A Q$AC.*$A+徐中宇’李春龙’孙秋成’等.基于遗传算法的摄像机内部参数标定优化方法*-+.吉林大学学报!理学版"’$#*B’"$ !,"(*$,?Q*$?*.*C#+文涛’左东广’李忠科’等.一种鲁棒的高精度摄像机标定方法*-+.计算机应用研究’$#*"’C$!**"(CB+A Q CBA*.*C*+李林娜’毕德学’马丽.基于有序图像序列与可控外部参数的远心镜头标定方法*-+.天津科技大学学报’$#*"’C#!B"( ,#Q,B.*C$+张虎’达飞鹏’李勤.基于两相同圆的自标定方法*-+.仪器仪表学报’$#*#’C*!C"(,*+Q,$B.*CC+孟晓桥’胡占义.摄像机自标定方法的研究与进展*-+.自动化学报’$##C’$A!*"(**#Q*$B.*CB+_M;W.M P1’[@<9’7TS9:7&2:1<027J51[&S9<:78187P7&2P H P:1F P*-+.U===:S92P9<:7&2P&2S&T&:7<P92>95:&F9:7&2’*AA,’*$ !*"(**B Q*$#.*C"+f=e W=)M’M;K V c_g.=5<’7>192S1<&2P:S5<:7&2[S&F<&2P:92:72:S72P7<R9S9F1:1S P*b+N N L S&<11>723P&[:01*C:0U2:1S29@ :7&29’b&2[1S12<1&2L9::1S2V1<&327:7&2(M5P:S79’%71229’*AA,(CCA Q CB*.*C,+L c a a=h=e;_’D c c aa%.;1’[@<9’7TS9:7&2[S&F:019TP&’5:1<&27<&2:01R’9219:72[727:H*b+N N L S&<11>723P&[:01U2:1S29@ :7&29’b&2[1S12<1&2b&F R5:1S M29’H P7P&[U F931P92>L9::1S2P.E1S’72(;RS7231S%1S’93’*AA?(*?"Q*+$.*C?+K V U D D;E.M5:&<9’7TS9:7&292>:019TP&’5:1J59>S7<*b+N N L S&<11>723P&[:01U===b&F R5:1S;&<71:H b&2[1S12<1&2b&F R5:1S %7P7&292>L9::1S2V1<&327:7&2.M S312:729(;92-592’*AA?(,#A Q,*B.*C++/f M)Df.f92>N1H1<9’7TS9:7&2[&S1’1<:S&27<9P P1F T’H S&T&:P*-+.U===K S92P9<:7&2P&2V&T&:7<P92>M5:&F9:7&2’*AA+’*B !B"(,*$Q,*,.*CA+W M)U U a U W U;g’E M e V c@b c V V c b f M)c=.K01>59’J59:1S27&29RRS&9<0:&092>@1H1<9’7TS9:7&2*b+N N L S&<11>723P&[*C:0 U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2L9::1S2V1<&327:7&2.M5P:S79(%71229’*AA,(C*+Q C$$.*B#+b f M6_=K K=h’E c6g U V;’E c6K f=_eL’1:9’.;:S5<:5S1[S&F<&2:S&’’1>F&:7&2*-+.U===:S92P9<:7&2P&2R9::1S2929’H@ P7P92>F9<072172:1’’7312<1’*AA,’*+!""(BA$Q"#B.*B*+W=a6b MM’c V U c a cD’D U c V W M)cLV.c2@’7211P:7F9:7&2&[[19:5S1>1R:0[&S7F931@T9P1>87P59’P1S8&723P<01F1P*b+N N L S&<11>723P&[$##?U===U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2V&T&:7<P92>M5:&F9:7&2.U:9’H(V&F1’$##?($+$C Q$+$+.*B$+L U=L_=U=V-M’_b_6V V M eD%’a U L g U)f.62<9’7TS9:1>>H29F7<87P59’P1S8&723*-+.U===:S92P9<:7&2P&2S&T&:7<P92> 95:&F9:7&2’$##B’$#!*"(*BC Q*B?.*BC+b f M6_=K K=h.L&:12:79’RS&T’1F P&[P:9T7’7:H92><&281S312<1727F931@T9P1>92>R&P7:7&2@T9P1>87P59’P1S8&723*_+.a&2@ >&2(;RS7231S a&2>&2’*AA+(,,Q?+.*BB+b f M6_=K K=h’f6K b f U);c);.%7P59’P1S8&<&2:S&’’R9S:U(T9P7<9RRS&9<01P*-+.U===S&T&:7<P92>95:&F9:7&2F939@ 4721’$##?’*C!B"(+$Q A#.*B"+_M/’;6-.V&T5P:52<9’7TS9:1>87P59’P1S8&723<&2:S&’T9P1>&2>7P:5S T92<1&TP1S81S*-+.U P9:S92P9<:7&2P’$#*"’"A(*AC Q $#B.*B,+_M a U;=’b f M6_=K K=h’E c6W=K;.$@W87P59’P1S8&723*-+.U===:S92P9<:7&2P&2S&T&:7<P92>95:&F9:7&2’*AAA’*"!$"($C+Q$"#.*B?+_M a U;=’b f M6_=K K=h.K01&S1:7<9’7F RS&81F12:P72:01P:9T7’7:H929’H P7P&[921\<’9P P&[F&>1’@[S1187P59’P1S8&723F1:0@ &>P*-+.U===:S92P9<:7&2P&2S&T&:7<P92>95:&F9:7&2’$##$’*+!$"(*?,Q*+,.*B++江祥奎’纪旭.一种摄像机标定系统的实现*-+.西安邮电大学学报’$#*"’$#!""(?*Q?".*BA+胡小平’左富勇’谢珂.微装配机器人手眼标定方法研究*-+.仪器仪表学报’$#*$’CC!?"(*"$*Q*"$,.*"#+冯春’周文.手眼系统中摄像机标定和手眼标定的同步算法*-+.机械设计与制造’$#*"!*$"("+Q,*.*"*+f c;c W Mg’M;M W M_.%1S P9:7’187P59’P1S8&723\7:0&5:G2&\’1>31&[:S51O9<&T792*b+N N L S&<11>723P&[:01U===N V;-N D U U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2U2:1’’7312:V&T&:P92>;H P:1F P.D1S F92H(_527<0’*AAB(*+,Q*AC.*"$+付清山.机器人无标定视觉伺服控制研究*W+.南京(东南大学’$#**.*"C+梁新武.机械手无标定动态视觉伺服研究*W+.武汉(华中科技大学’$#**.*"B+毛尚勤.微操作系统的机器视觉与无标定视觉伺服研究*W+.武汉(华中科技大学’$#*C.*""+陶波’龚泽宇’丁汉.机器人无标定视觉伺服控制研究进展*-+.力学学报’$#*,’B+!B"(?,?Q?+C.*",+L U=L_=U=V-M’_b_6V V M eD%’a U L g U)f.K S9<G7239F&8723:9S31:\7:0F&>1’72>1R12>12:87P59’P1S8&723(9RS1>7<:781 1P:7F9:7&29RRS&9<0*b+N N L S&<11>723P&[:01U===U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2V&T&:7<P92>M5:&F9:7&2.E1’375F(a15812’Copyright©博看网 . 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机器人无标定视觉伺服控制系统研究

机器人无标定视觉伺服控制系统研究1. 本文概述在《机器人无标定视觉伺服控制系统研究》一文中，本文概述部分主要阐述了该研究的核心议题与目标。

文章开篇指出，在当前机器人技术领域中，视觉伺服控制作为实现机器人精确定位和操作的有效手段，已受到广泛关注。

传统的视觉伺服控制系统往往依赖于精确的摄像机内外参数标定，这一要求在实际应用中可能由于种种原因难以满足。

针对这一问题，本文致力于探索和设计一种无需预先精确标定摄像机参数的无标定视觉伺服控制系统。

本研究首先回顾了视觉伺服控制的基本原理以及现有标定依赖方法的局限性，并在此基础上提出了新的理论框架和算法策略。

通过融合先进的计算机视觉技术和优化估计方法，旨在实现在未知摄像机参数条件下，依然能够实时准确地完成对机器人运动的伺服控制任务。

预期的研究成果将显著提升机器人的环境适应性和自主作业能力，特别是在那些无法预先获得精确视觉参数信息的应用场景下，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。

文章将逐步详细介绍所采用的方法、实验设计及验证过程，以及最终的系统性能评估结果。

2. 无标定视觉伺服控制系统理论基础视觉伺服控制的基本原理：解释视觉伺服控制的基本概念，包括图像处理、特征提取、视觉反馈等。

无标定视觉伺服控制的特点：阐述无标定视觉伺服控制系统与传统视觉伺服系统的区别，强调其无需预先知道摄像机参数的优势。

数学模型与算法：介绍无标定视觉伺服控制系统的数学模型，包括摄像机模型、机器人运动学模型等，并讨论相关的控制算法。

系统稳定性分析：分析无标定视觉伺服控制系统的稳定性，探讨影响系统稳定性的因素。

实验与仿真：简要介绍无标定视觉伺服控制系统的实验验证和仿真研究，强调其在实际应用中的有效性。

我将根据这个大纲生成具体的文本内容。

由于生成的内容会非常详细，可能需要一定时间来完成。

请稍等片刻。

在《机器人无标定视觉伺服控制系统研究》文章的“无标定视觉伺服控制系统理论基础”部分，我们将深入探讨无标定视觉伺服控制的基本原理和关键理论。

机器人视觉伺服控制系统研究

摘要
机器人视觉伺服控制是一个具有重要理论研究意义和广阔工业应用前景的基础性研究课题。本文首先根据二值图像的特点结合距离变换提出了一种基于 GA 模式匹配的复杂背景下目标的识别方法，该方法能快速准确的匹配图像中的目标，而且对噪声有较强的鲁棒性；接着对基于 PD 的 2 种机器人控制算法（直接 PD 控制和 PD 加前馈补偿控制）进行了仿真研究，实验结果表明这两种 PD 控制算法都具有较好的轨迹跟踪性能，而且 PD 加前馈控制的动态补偿效果也很明显。与 PD 加前馈补偿控制相比，直接 PD 控制对机器人手臂动态模型误差及外界不确定性干扰具有更强的鲁棒性。最后建立了实验研究中所用的 MOTOMAN 机器人正向运动学模型并分别用代数法和迭代法完成了 MOTOMAN 机器人的逆运动学方程的求解；以 MOTOMAN 型工业机器人为执行机构，采用 CCD 摄像机、图像采集卡与 PC 机建立了机器人手眼协调视觉系统，为机器人实时视觉伺服控制系统的理论研究和模拟实验创造了硬件环境。利用此实验装置采用手眼立体视觉定位方法实现了目标的三维视觉定位，实验结果表明了该算法的有效性，同时对实验中发现的问题提出了一些解决措施；在此基础
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西安理工大空间机构等等中。无论是以跟踪和抓取运动目标为主要任务的机器人“手眼”协调系统，还是其它机器人视觉系统，对视觉信息的获取与处理，并进一步用于闭环机器人控制,即所谓 “机器人视觉伺服控制”都是十分重要的。狭义上讲，机器人视觉伺服系统的概念是指利用利用其末端执行器上安装的视觉传感器产生用于机器人闭环反馈控制信息的系统[2]，它与智能机器人 “手眼” 协调系统具有相似的含义。而广义上讲，几乎所有的智能机器人系统，都可以看作某种意义下的视觉伺服控制系统。智能机器人视觉伺服系统通常由一台或多台(机器人本体及其控制器)、不同数量的视觉传感器(通常是 CCD 摄像机)、自然光源或主动光源以及计算机视觉信息处理、控制系统（独立或与机器人控制器合为一体）组成。对于不同的应用场合，智能机器人视觉伺服系统的结构是灵活多变的，从单机器人、单摄像机非实时的“look and move”系统到多机器人、多摄像机实时的“手眼”协调机器人视觉伺服控制系统。机器人视觉伺服控制系统的性能、复杂程度及所花费代价的差别十分巨大。虽然国内外学者在智能视觉机器人系统的理论研究及实现方面已经进行了大量、深入的研究，并取得了令人瞩目的成果，某些智能视觉机器人系统已接近实用化。但是，由于实际问题的复杂性，视觉控制算法有待进一步研究，具体实现过程中仍存在视觉信息处理瓶颈、适用范围窄、系统造价昂贵等实际问题。尤其在国内，机器人视觉伺服方法的研究起步较晚，大约九十年代初，我国清华大学、哈尔滨工业大学等高校和科研院所开始研制自己的机器人视觉系统，但都处于实验室研究阶段距离实际应用阶段还有一段距离。总之，处于计算机视觉和智能机器人视觉研究前沿的智能机器人视觉伺服控制的研究，是一个不仅具有重要的理论意义，而且还具有广阔的工业应用前景的基础性研究课题。

基于NiosⅡ的机器人视觉伺服控制器的研究与设计

器人的运动路径。中，Ｐ其ＦＧＡ部分核心是ＮｉｓＩ理器Ｃｒ。在一般ｏ处Ｉｏｅ
的嵌入式系统开发中，当需要新的外设模块时往往需要在ＰＢ上加入Ｃ相应的外设芯片或者换用更高档的
间长的问题，提高了实时性。关键词：ＮｉｓＩｏ嵌入式处理器；卡尔曼滤波器；ＳＣ，机器人视觉ＩＯＰ
引言
运动检测跟踪，使用线性卡尔曼ａ公司的ＮｉｓＩ理器是波器算法来快速完成运动估计及进终研究目标就是使机器人视觉伺服ｅｏ处Ｉ
机器人视觉伺服控制就是用各设三个部分，如图１示。所摄像头位置固定，它所能采集
本文提出一个基于ＮｉｓＩ理种成像系统代替视觉器官作为输入ｏ处Ｉ
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基于图像的智能机器人视觉伺服系统

基于图像的智能机器人视觉伺服系统一、本文概述随着科技的不断发展，机器人技术已经成为了现代工业、医疗、军事等领域不可或缺的一部分。

在机器人的众多应用中，视觉伺服系统发挥着至关重要的作用。

基于图像的智能机器人视觉伺服系统，利用图像处理技术和控制算法，使机器人能够准确识别、定位并跟踪目标对象，实现高效、精确的自动化操作。

本文将对基于图像的智能机器人视觉伺服系统进行深入研究，分析其工作原理、技术特点以及应用领域，并探讨其未来的发展趋势和挑战。

本文将介绍基于图像的智能机器人视觉伺服系统的基本概念和工作原理。

我们将详细阐述如何通过图像采集设备获取目标对象的图像信息，并利用图像处理技术提取出目标对象的特征信息。

然后，我们将介绍如何利用这些特征信息设计合适的控制算法，使机器人能够准确识别、定位并跟踪目标对象。

本文将分析基于图像的智能机器人视觉伺服系统的技术特点。

我们将探讨其与传统视觉伺服系统的区别和优势，并详细分析其在不同应用场景下的性能表现。

同时，我们还将介绍一些典型的基于图像的智能机器人视觉伺服系统实例，以便读者更好地理解和掌握相关技术。

本文将展望基于图像的智能机器人视觉伺服系统的未来发展趋势和挑战。

我们将分析当前技术存在的问题和瓶颈，并探讨如何通过技术创新和研发来解决这些问题。

我们还将预测未来该领域的发展趋势和应用前景，为相关研究和应用提供参考和借鉴。

通过本文的阐述和分析，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的视角，帮助读者更好地理解和掌握基于图像的智能机器人视觉伺服系统的相关技术和应用。

二、基于图像的智能机器人视觉伺服系统基本原理基于图像的智能机器人视觉伺服系统是一种结合了图像处理、机器人技术和控制理论的高级机器人控制系统。

其基本原理可以概括为以下几个方面：图像获取与处理：通过安装在机器人上的摄像头获取环境的实时图像。

这些图像随后经过一系列图像处理算法，如滤波、增强、分割和特征提取等，以提取出对机器人运动控制有用的信息。

旋转摄像下基于图像补偿的动目标检测研究

摘要随着人工智能时代的到来，计算机视觉作为人们日常生活的一种辅助工具，其作用也愈发的重要起来。

目标检测在计算机视觉中是最切近人们日常生活的一个分支，近些年来更是在各个领域中得到了越来越广泛的应用。

目前，目标检测的研究主要是集中在静平台方面，也就是摄像头是在静止的条件下。

但是在实际应用中，应用场景需要在动平台或摄像头运动条件下进行目标检测,此时针对静止情况的方法将不在适用，因此，需要研究动平台下动目标检测技术。

在摄像机旋转采集到的图像中，除了前景发生运动之外，还会伴随着背景的运动。

由于摄像机水平旋转条件下复杂的成像机制，这些背景运动并不是传统意义上的线性运动。

若是使用针对摄像机静止条件下的相关方法，则会产生较大的误差，无法检测前景运动目标。

本文针对在摄像机旋转过程中所存在的这些问题，设计并实现在摄像机旋转过程中基于图像补偿和角点光流跟踪的动目标检测方法，方法具体内容如下：（1）以摄像机的成像机制为基础，对在水平旋转条件下的摄像机成像过程进行动态建模。

在所建立的模型中，以前后帧图像中所匹配到的特征点对作为输入，求解运动模型的参数。

在此动态模型的基础上，对图像进行补偿，解决因为摄像机旋转所产生的非线性运动问题。

对图像进行初步的处理，为后续进行目标检测打下基础。

（2）为进一步消除前景运动目标的误检测，本文基于柱面投影原理，建立一个公共坐标系，在此坐标系中利用运动目标光流跟踪的方法消除前景运动目标检测中的误检测。

为降低在运动目标连续检测过程中背景角点的误匹配的影响，本文基于点跟踪技术和对极约束原则对角点进行筛选，去除误匹配背景角点，只保留前景运动目标角点。

关键词：旋转摄像；图像补偿；柱面投影；对极约束IResearch on Moving Target Detection Based on ImageCompensation under Rotating CameraAbstractWith the advent of the era of artificial intelligence, computer vision, as an auxiliary tool for people's daily life, has become more and more important. Object detection is the branch that is most closely related to people's daily life in computer vision. In recent years, it has been more and more widely used in various fields. At present, the research of target detection is mainly focused on the static platform, that is, the camera is in a stationary condition. However, in practical applications, target scene detection needs to be carried out under the moving platform or camera movement conditions. At this time, the method for stationary situations will not be applicable. Therefore, the moving target detection technology under the moving platform needs to be studied.In the image collected by the camera rotation, in addition to the movement of the foreground, it will also be accompanied by the movement of the background. Due to the complex imaging mechanism under the horizontal rotation of the camera, these background motions are not linear motions in the traditional sense. If the related method under the static condition of the camera is used, a large error will occur and the foreground moving target cannot be detected. In this paper, aiming at these problems in the process of camera rotation, this paper designs and implements a moving target detection method based on image compensation and corner optical flow tracking during camera rotation. The specific contents of the method are as follows:(1) Based on the imaging mechanism of the camera, dynamically model the imaging process of the camera under horizontal rotation. In the established model, the matched feature point pairs in the previous and next frames are used as input to solve the parameters of the motion model. Based on this dynamic model, the image is compensated to solve the problem of non-linear motion caused by camera rotation. The preliminary processing of the image lays the foundation for subsequent target detection.(2) In order to further eliminate the false detection of foreground moving targets, this article establishes a common coordinate system based on the principle of cylindrical projection, in which the optical flow tracking method of moving targets is used to eliminate the false detection of foreground moving targets. In order to reduce the effect of mismatching of background corner points during the continuous detection of moving targets, this paper screens corner points based on point tracking technology and the principle of epipolar constraint, removes the mismatched background corner points, and keeps only foreground moving target corner points.Key Words：Rotation camera; Image compensation; Cylindrical projection; Epipolar constraintII目录摘要 (I)Abstract....................................................... I I 1 绪论 (1)1.1课题背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3本文内容与章节安排 (4)2 动目标检测与跟踪理论 (6)2.1 动目标检测理论基础 (6)2.1.1 动目标检测概述 (6)2.1.2 摄像机静止条件下的目标检测 (6)2.1.3 摄像机运动条件下的目标检测 (9)2.2 全局运动估计及补偿 (11)2.2.1 运动估计方法概述 (11)2.2.2 图像几何变换模型 (13)2.2.3 模型的参数估计方法 (15)2.3 基于点特征的图像匹配 (17)2.3.1 特征点的检测 (17)2.3.2 特征点的匹配 (22)2.4 目标跟踪 (23)2.5 本章小结 (25)3 摄像机水平旋转条件下的图像补偿方法 (26)3.1 问题概述 (26)3.2 图像间的特征点匹配 (27)3.2.1 特征点提取 (27)3.2.2 特征点匹配 (28)3.3 摄像机水平旋转条件下的动态建模 (30)3.3.1 摄像机成像机制分析 (30)3.3.2 基于成像机制的动态建模 (32)3.4 旋转运动模型参数求解 (35)3.5 实验结果及分析 (36)3.6 本章小结 (40)4 摄像机水平旋转条件下的运动目标检测 (42)4.1 问题概述 (42)III4.2 柱面公共坐标系 (42)4.3 基于对极约束原则光流法目标跟踪 (44)4.3.1 对极约束原则 (44)4.3.2 光流法目标跟踪 (46)4.4 实验结果与分析 (48)4.5 本章小结 (50)结论 (51)参考文献 (52)攻读硕士学位期间发表学术论文情况 (57)致谢 (58)大连理工大学学位论文版权使用授权书 (59)IV1 绪论1.1课题背景及意义近些年来，随着科技的飞速发展，计算机视觉也跟着快速发展起来。

计算机视觉中的旋转不变特征提取技术研究

计算机视觉中的旋转不变特征提取技术研究随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别和图像分类已成为了计算机视觉研究中的热门方向之一。

由于图像在真实环境中往往会出现旋转、缩放、平移等变换，因此对于算法的旋转不变性和尺度不变性是非常关键的。

在计算机视觉中，特征提取是至关重要的。

传统的特征提取方法主要包括SIFT、SURF和ORB等，这些方法在保留旋转不变性和尺度不变性的同时，还具有高的识别率和效率。

然而，这些传统的特征提取方法在应对复杂场景下的图像分类和物体识别任务时，仍然存在着一些挑战。

例如，对于大规模图像数据集中的物体分类任务，这些方法往往需要大量的计算资源和时间。

因此，研究针对旋转不变特征的新型特征提取技术具有重要的意义及应用价值。

在基于深度学习的特征提取中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种常见的方法。

在CNN中，卷积层（Convolutional Layer）可以提取图像的局部特征，而池化层（Pooling Layer）则可以对特征进行降维和压缩，以便于后续的处理。

在针对旋转不变特征提取的研究中，许多学者尝试将形变与旋转不变性相结合，进一步提升特征提取的性能。

例如在形变空间上进行特征提取的Spatial Transformer Network（STN）模型，可以利用网格坐标变换实现对图像的旋转、缩放、平移等变换操作。

另外，矩形卷积神经网络（Rectangular Convolutional Neural Network，RCNN）也可以有效处理旋转不变特征提取问题，RCNN通过对卷积核进行旋转来提取旋转不变特征。

而旋转卷积神经网络（Rotation Convolutional Neural Network，RoCNN）则可以直接在卷积神经网络中引入旋转不变性，以提高图像分类与物体识别的性能。

总之，计算机视觉中的旋转不变特征提取技术研究是一项极具挑战性的任务，这一领域的研究有望为我们提供更加智能化的图像识别和图像分类技术，让我们对计算机视觉这一领域有着更深刻的理解，并且为诸如智能驾驶等应用场景提供更高效的解决方案。

基于图像处理的视觉伺服系统研究

基于图像处理的视觉伺服系统研究随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域的应用越来越广泛。

其中，基于图像处理的视觉伺服系统是一种重要的应用方向。

视觉伺服系统是一种通过图像识别和处理技术实现自动控制的机械系统，包括传感器、图像采集卡、处理器、控制器和执行器等部分。

本文将介绍基于图像处理的视觉伺服系统的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。

一、研究现状基于图像处理的视觉伺服系统是近年来研究的热点之一。

通过图像识别和处理技术，系统可以实现对目标物体的追踪、定位和控制等功能。

目前，已经有不少研究者对该领域进行了深入探究，并取得了重要的研究成果。

1. 图像处理算法图像处理算法是基于图像处理的视觉伺服系统的核心技术之一。

包括图像预处理、特征提取、分类识别等多个方面。

其中，特征提取是关键的一步，需要根据不同的目标物体选择不同的特征提取算法。

当前常用的特征提取算法有边缘检测算法、颜色直方图算法、形状匹配算法等。

2. 传感器技术传感器技术是基于图像处理的视觉伺服系统的另一核心技术。

目前常用的传感器包括相机、红外线传感器、超声波传感器等。

相机是其中最常用的一种，具有高分辨率、图像鲜明等优点。

同时，随着科技的不断进步，传感器技术也在不断创新，新型传感器的出现将极大地促进系统性能的不断提高。

3. 控制算法视觉伺服系统的控制算法需要结合上述两个核心技术实现，包括控制平台的设计、PID控制算法的实现等多个方面。

当前常用的控制算法包括模糊控制算法、神经网络控制算法等。

二、应用领域基于图像处理的视觉伺服系统在多个领域中得到了广泛应用。

以下是其中几个应用领域：1. 工业制造基于图像处理的视觉伺服系统可以应用于工业生产线上，实现对生产过程中物件的位置、姿态、大小的检测与控制。

例如，在给瓶子打标签时，系统可以对瓶子的大小、形状进行检测，确保标签放置位置的准确性。

2. 视觉导航基于图像处理的视觉伺服系统可以应用于无人机、机器人等设备的视觉导航。

基于图像旋转不变性和多尺度特征的目标检测研究

基于图像旋转不变性和多尺度特征的目标检测研究近年来，目标检测在计算机视觉领域中扮演着越来越重要的角色。

然而，在实际应用中，目标出现的方向和大小往往是多样化的，这为目标检测带来了很大的挑战。

为了解决这个问题，研究者们开始关注基于图像旋转不变性和多尺度特征的目标检测方法。

图像旋转不变性是指当图像发生旋转时，检测算法的输出结果应该保持不变。

为了实现这一特性，研究者们采用了一种叫做“旋转区域建议网络”的方法。

该方法首先通过CNN对图像的不同角度进行建模，从而得到一系列旋转角度的特征图。

然后，在每个旋转角度上都利用锚点进行区域建议，最终得到一系列的旋转区域建议。

通过这样的方式，目标检测算法可以保持对图像旋转的不变性，从而提高检测的准确性。

除了旋转不变性以外，多尺度特征也是一种有效的目标检测方法。

多尺度特征可以检测不同大小的目标，并对它们进行定位、分类等操作。

在实际应用中，图像中含有的物体往往存在不同的尺度和分辨率，因此，多尺度特征具有很好的适应性和鲁棒性。

关于多尺度特征的研究，目前比较主流的方法是特征金字塔。

特征金字塔可以通过不同尺度的滤波和卷积来生成多尺度的特征，从而在目标检测过程中起到关键的作用。

具体地说，特征金字塔可以获得输入图片的不同大小的滤波响应，然后将这些响应融合到一起，形成一个具有多尺度特征的输出响应。

从而可以同时对不同尺度的目标进行检测，提高检测的鲁棒性和准确性。

以上，基于图像旋转不变性和多尺度特征的目标检测方法是在解决实际问题时常常需要考虑的关键技术。

虽然这些方法在实践中能够取得很好的效果，但是仍有一些待解决的问题。

例如，对于旋转不变性的方法来说，当前的CNN网络仍存在一些局限性，不能够完全满足图像旋转对目标检测的要求。

对于多尺度特征的方法来说，型号的运算对计算资源仍存在很高的要求。

这些限制因素都需要进一步的研究和解决，以便在未来的目标检测中，这些方法能够更加优异。

旋转运动模糊图像处理及电子稳像技术研究

上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者签名：日期：年月日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

保密□，在年解密后适用本授权书。

本学位论文属于不保密□。

（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日摘要运动模糊图像处理和电子稳像技术是图像处理学科十分重要的两个分支。

在各种恶劣的现场条件中，由于摄像装置或者被摄物体本身的各种不规则随机运动，会造成所获的图像产生质量上的退化，或者图像序列之间的不稳定变化，给后期的进一步处理和观察造成极大困难，因此需要对获得的图像进行复原和稳像的处理。

运动模糊图像复原和电子稳像技术在诸如、机器视觉、视频监控等等领域中都有着广泛的实际应用，对进一步的图像识别和视频分析都有着重要意义。

在运动模糊图像处理中，目前的研究多是基于照相机成像平面内一致和线性的模糊叠加，对于空间可变的模糊情况涉及较少。

难点在于成像平面内的可变模糊的模糊核是随着像平面的像素点的位置可以变化的，而模糊核是影响图像复原结果的非常重要的因素。

本文所研究的旋转运动模糊就是这样一种情况：对于在模糊图像中任意两个像素点，其对应的旋转运动卷积核都是不一致的，无论从模糊核形状的大小还是从模糊核的方向来说。

传统的做法是通过图形学的Breseham算法，不考虑旋转模糊图像的所造成的直角坐标系不能很好的表达图像模糊的问题，直接在像素级上来进行直角坐标系和极坐标系的转换，这样做会造成一定程度的像素缺失。

旋转望远扫描机构伺服与跟踪技术研究的开题报告

旋转望远扫描机构伺服与跟踪技术研究的开题报告一、研究背景和意义旋转望远扫描机构是一种重要的空中、地面目标探测设备，可广泛应用于军事、安防、天文、气象等领域。

它通过旋转扫描望远镜实现对目标的观测，其中伺服控制和跟踪技术是实现望远扫描机构高精度、高稳定性运作的关键技术。

目前，国内外在旋转望远扫描机构伺服与跟踪技术研究上已经取得了很多成果，但是还存在一些问题亟待解决，例如，复杂天气环境下的自适应控制、多目标跟踪和快速响应能力等。

因此，对旋转望远扫描机构伺服与跟踪技术的进一步研究，不仅有利于提高设备的性能和稳定性，而且对于推动目标探测领域的进一步发展也具有重要的意义。

二、研究内容和方法1. 旋转望远扫描机构伺服技术研究伺服技术是旋转望远扫描机构实现精确控制的核心技术之一。

本研究将利用PID控制算法和模糊控制算法等方法，对伺服系统进行建模和控制设计，实现对目标的稳定跟踪。

2. 旋转望远扫描机构跟踪技术研究旋转望远扫描机构的跟踪技术是实现对目标准确测量的关键技术之一。

本研究将探究多目标跟踪算法和自适应滤波算法等方法，对不同类型的目标进行追踪和定位，实现对目标的精确测量。

3. 系统模拟和实验验证通过对旋转望远扫描机构系统的建模和仿真，探讨其性能和稳定性等问题。

同时，开展实验验证，提高系统的可靠性和实用性。

三、研究预期成果和意义1. 建立面向旋转望远扫描机构的伺服与跟踪控制算法，实现对目标的精确跟踪和定位。

2. 提出基于自适应滤波算法的多目标跟踪方法，提高系统的应对复杂环境的能力。

3. 通过仿真和实验验证，评估系统性能，并为实际应用提供技术支持。

四、研究计划和进度安排1. 阶段性目标：（1）研究文献综述，深入了解旋转望远扫描机构伺服与跟踪技术的研究进展和存在问题；（2）设计旋转望远扫描机构伺服系统，构建控制算法模型，并验证其有效性；（3）设计旋转望远扫描机构多目标跟踪系统，构建自适应滤波算法模型，并验证其有效性；（4）进行系统模拟和实验验证，评估系统性能和稳定性。

旋转、比例不变性在光学相关目标探测与识别中的研究的开题报告

旋转、比例不变性在光学相关目标探测与识别中的研究的
开题报告
本文将探讨旋转、比例不变性在光学相关目标探测与识别中的研究。

在目标探测与识别中，旋转和比例变化是一个普遍存在的问题。

例如，在自动驾驶中，汽车需要
识别不同类型的车辆并进行分类，但同一类型的车辆可能有不同的角度和大小，这导
致车辆的旋转和比例变化。

因此，研究如何在保持旋转和比例不变的同时识别目标成
为了一个热门的研究课题。

在光学相关目标探测与识别中，旋转和比例变化可以通过以下两种方法来解决：
1. 基于图像处理技术的方法
在这种方法中，图像处理技术被用来提取目标的关键特征。

这些特征可以包括边缘、区域、颜色等。

然后，这些特征被用来描述目标，从而使其不受旋转和比例变化
的影响。

另外，该方法还可以通过使用滤波器和神经网络等技术来进一步提高准确性。

2. 基于机器学习的方法
在这种方法中，机器学习算法（如支持向量机和神经网络等）被用来训练模型以识别旋转和比例不变的目标。

这种方法依赖于大量的数据样本，因为在训练过程中需
要涵盖各种旋转和比例的目标样本。

无论是哪种方法，都有其优缺点。

图像处理技术在处理速度方面较快，适用于实时应用，但是对于样本的适应性较差。

而基于机器学习的方法需要大量的数据样本，
但其能够适应各种不同的目标样本。

因此，在实际应用中，需要综合考虑各种方法的
优缺点并选择最合适的方法。

总之，探讨旋转、比例不变性在光学相关目标探测与识别中的研究是一个热门的话题，在自动驾驶等领域具有广泛应用前景，其研究和进一步发展将极大推动光学技
术的不断升级和发展。

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