基于图像的机器人视觉伺服控制
基于图像的机器人视觉伺服系统
基于图像的机器人视觉伺服系统基于图像的机器人视觉伺服系统对工作在未知环境中的机器人，在其位置控制和运动控制中引入视觉反馈信息是一种很有吸引力的解决方案。
利用视觉传感器得到的图像作为反馈信息，构造机器人的位置和运动闭环控制，即视觉伺服[1]。
本文主要研究手部摄像机视觉机器人的控制问题，采用基于图像的直接视觉伺服。
它的控制算法不需要求解逆像问题以及机器人运动学，同时它的结构不依赖于机器人惯量以及科里奥利矩阵。
机器人视觉伺服系统的物理结构机器人视觉伺服系统的结构可分为摄像机固定和手部摄像机两种。
在摄像机位置固定的机器人系统中，有多个摄像机安装在机器人周围的环境中，可同时获得机器人和周围环境的图像，这种方法的目标是控制机器人末端执行器的运动直至触碰到期望目标。
而手部摄像机机器人的摄像机安装在机器人手部，只能获取机器人周围环境的信息，这种方法的目标是控制机器人的运动，使运动或静止的目标在摄像机图像平面上到达期望位置。
摄像机固定的安装方式可获得固定的图像分辨率，并同时获得机器人和机器人周围环境的信息，便于将视觉系统集成到控制中。
但在机器人运动过程中，可能发生图像特征遮盖现象，观察灵活性差。
而手部摄像机方式具有较大的工作范围，不存在图像特征遮盖问题。
同时，随着手爪接近目标物体，可获得较高的图像分辨率，从而提高图像精度。
本文建立的机器人系统采用较低的运动速率，避免了因摄像机运动引起的图像的模糊，同时能够保证目标处于摄像机视场范围内，故采用手部摄像机的安装方式[2]。
视觉伺服的方式根据反馈信号表达方式，分为基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。
基于位置的视觉伺服其反馈信号在三维任务空间中以直角坐标形式定义。
基本原理是通过对图像特征的抽取，并结合已知的目标几何模型及摄像机模型，在三维笛卡尔坐标系中对目标位姿进行估计，然后以机械手当前位姿与目标位姿之差作为视觉控制器的输入，进行轨迹规划并计算出控制量，驱动机械手向目标运动，最终实现定位、抓取功能。
视觉伺服控制
有约束的无标定模型预测控制在视觉伺服控制器的设计中，图像雅可比矩阵是建立运动学模型的关键。
经典的IBVS采用比例控制律，它利用图像雅可比矩阵的逆(或伪逆)。
然而，比例控制器可能存在局部极小问题。
也就是说，如果视觉特征数大于3，则图像雅可比矩阵不是满秩的，图像误差可能存在于图像雅可比矩阵的逆(或伪逆)的零空间中，从而导致局部收敛，使得最终的图像特征远离期望的图像特征。
另外，系统约束处理困难，尤其是可见性约束。
当相机的初始位置和所需位置之间的距离较大时，图像特征将不可见。
在视觉伺服控制过程中，可能会违反关节的物理限制和机器人的工作空间。
此外，比例控制器的主要缺点是需要知道摄像机内参数、摄像机外参数和特征点的深度参数，而这些特征点的精确值很难获得。
为了避免使用图像雅可比矩阵中元素的精确值，人们对图像雅可比矩阵的数值估计进行了广泛的研究，如神经网络、迭代学习、拟牛顿方法和模糊控制。
文献提出了许多基于深度无关交互(或图像雅可比)矩阵的自适应控制器，以克服深度限制问题。
文献首次针对摄像机参数未知且深度随时间变化的固定摄像机构型，提出了与深度无关的交互矩阵。
文献提出了眼在手和固定眼构型的自适应视觉跟踪控制的统一设计方法。
然而，这些方案没有明确考虑系统约束，而这些约束对于视觉伺服控制器的设计是至关重要的。
已经提出了许多方法来处理有约束的视觉伺服任务。
例如路径规划、非线性反馈等，但大多需要给定摄像机的外部参数，并且假定摄像机的内部参数和深度信息是已知的。
在IBVS中，通常采用模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)来处理系统约束，且MPC控制器具有在未知影响和模型误差的情况下对系统进行控制的能力。
因此，MPC算法可以用来设计无标定环境下的视觉伺服控制器。
本章主要提出了一种新的基于MPC的IBVS设计方法，该方法明确地考虑了系统的约束条件，能够有效地处理未知的摄像机参数和深度参数。
通过模型预测控制获得控制输入，通过参数估计算法在线更新预测模型的未知参数，完成视觉伺服任务。
机器人视觉伺服系统的控制结构
机器人视觉伺服系统的控制结构机器人视觉伺服系统的控制结构1 前言对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。
通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。
而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。
正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。
视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。
图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。
2 视觉伺服系统的分类视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题：1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。
2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统（position－based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing），基于图像的控制系统（image－base control，或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing）。
由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D视觉伺服系统。
按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。
前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。
3 视觉伺服系统的控制结构3.1 基于位置的视觉伺服控制结构在基于位置的控制系统中，输入量以三维笛卡尔坐标表示（又称3D伺服控制），多数基于位置的视觉伺服系统采用一具有5～6个自由度的机械臂作为摄像机的运动载体。
机器人视觉伺服系统
机器人视觉伺服系统主要由图像采集设备、图像处理单元、目标识别与定位模块 、伺服控制器和机器人执行机构等部分组成。
02
视觉伺服系统的关键技术
图像获取
相机选择
根据应用需求选择合适的相机类 型，如CCD或CMOS，以及相应 的分辨率。
照明条件
确保足够的照明以获得清晰、对 比度高的图像，并考虑使用红外 或紫外光谱的特殊照明。
图像处理
预处理
包括噪声去除、对比度增强和图像缩放等，以提高图像质量 。
特征提取
利用算法检测和提取图像中的关键特征，如边缘、角点或纹 理。
目标识别与跟踪
目标检测
利用模式识别和机器学习技术检测图像中的目标物体。
目标跟踪
连续帧间跟踪目标，处理目标运动、遮挡等问题。
姿态估计与控制
姿态估计
通过分析图像特征和相机参数，计算 机器人与目标之间的相对姿态。
拓展应用领域
将机器人视觉伺服系统应用到更多领域，如 医疗、农业、工业等。
未来趋势
深度学习技术
利用深度学习技术提高机器人视觉伺 服系统的识别和分类能力。
多模态融合
将图像信息与其他传感器信息融合， 提高机器人视觉伺服系统的感知能力 。
强化学习
利用强化学习技术训练机器人视觉伺 服系统，使其能够自主适应不同环境 和任务。
特点
具有高精度、高速度和高可靠性的特 点，能够实现快速、准确的视觉伺服 控制，提高机器人作业的自动化和智 能化水平。
工作原理
工作流程
图像采集
机器人视觉伺服系统的工作流程主要包括 图像采集、图像处理、目标识别与定位、 伺服控制等步骤。
通过相机等图像采集设备获取目标物体的 图像。
图像处理
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
基于图像的视觉伺服系统
基于图像的机器人视觉伺服系统研究班级：自121姓名：成佳宇学号：3120413006基于图像的机器人视觉伺服系统摘要本文采用基于图像的眼在手（eye in hand）视觉伺服结构,通过计算图像雅克比矩阵实现机械手的定位任务。
本文采用应用最广泛的机器人工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)，在该工具箱的基础上,运用Sub-system实现Matlab和Simulink的有机结合，建立基于图像反馈的六自由度PUMA560机器人视觉伺服系统Simulink模型,仿真验证该模型的有效性。
关键字：puma560机器人；视觉伺服；图像的雅可比矩阵Abstract：In this paper,we use Image-based visual servoing control system, via image jacobin matrix function the positioning of the manipulator by calculation task. on the basis of Robotics Toolbox for Matlab, and using Sub - system to realize the organic combination of Matlab and Simulink, based on the image feedback Simulink model of six degrees of freedom PUMA560 robot visual servoing system, the simulation verify the validity of the model.Keyword：PUMA560robot；IBVS；Image jacobin引言：机器人视觉伺服己成为机器人领域重要的研究内容之一，但是机器人视觉伺服系统是一个十分复杂的非线性系统。
机器人视觉伺服系统的图像处理和标定技术
在计算机视觉中， 往往需要对物体进行定量分析或对物体 完成精确定位的处理， 解决这一问题就不仅要了解成像的模型， 还需要知道模型中各种参数的精确值， 确定这一参数值的过程
［ ］ ’ 包括摄像机内部参数标定和手眼关系的标定 。如图 ( 所示。
( % # 图像滤波
对于基于位置控制的视觉伺服系统， 从二维图像平面提取 得到三维的目标位置， 必然是带有噪声的。图像的噪声表现为 图像上面出现各种形式的干扰斑点、 条纹等， 这些随机噪声把像 素的真值隐蔽起来， 严重影响对图像的处理和提取图像特征， 所 以系统必须对视觉处理后的信号进行数字滤波。噪声的浓度与 其四周像素的浓度间， 存在着很大的浓度差， 平滑化就是利用噪 声的这种性质除去噪声的方法。但因图像的边界部分也存在着
在线标定将标定技术与控制理论方法结合形成自治系统任何系统冲击震动及外部干扰都被自动考虑能很好地消除离线标定引入的一些误差能够实时准确的标定参数且具有较好力学方程求解逆动力学方程然后采用一种控制理论目前多采用自适应控制对运动轨迹和目标进行控制同时实现了参数在线确定或实时校准完成了摄像机的标定主要区别在于使用的控制理论算法不同
其中： ! 为旋转矩阵； " 和# 分别是相应于! 的用欧拉角表示 !，
1 & ! #
的侧倾角、 俯仰角和旋转角； 1 ’ 为从世界坐标系到摄像机坐
到； 在线估计法可以不进行标定， 但存在雅可比矩阵的初值选择 问题； 学习方法主要有离线示教和神经网络方法等。 标系之间的平移。
" $ 1 .
手眼关系的标定是指机器人坐标系 （世界坐标系） 与摄像机
$ 像机标定
机器人手眼系统的标定包括机器人内部参数标定， 摄像机 内部参数标定以及机器人坐标系与摄像机坐标系 （手眼） 关系的 标定。机器人内部参数的标定主要指应用先进的测量手段和基 于模型的识别方法辨识出机器人本体的主要参数， 在这方面已
基于图像的机器人视觉伺服免疫控制
Ａｂｓｒ ｔ ｔａｃ ：Ｒｏ ｏ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ ｔ ｉｉ ｎ ｓ ｎ ｏ ａ ｎ ｎ ｅ ｉｓａ ａ ａ ｉｉ ｏ ｏ ｔ ｒｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ｓａ ｄ ｅ ｔｎ ｔ ｂ ｔｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓｅ ｗｉ ｖ ｓｏ ｅ ｓ ｒｃ ｎ ｅ ｈａ ｃ ｔ ｄ ｐｔｂ ｌｔ ｔ ｕ ｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｎ ｘ ｅ ｄ ｉｓ ｈ ｙ ａ ｐ ｉａｉ ｎ ａ ｅ ．Ｉ ａ ｏ ｅ ａ ｔｄ ｔ ａ ｎｔｌｉｅ ｔｒｂｏ ｔ ｉｉｎ ｓ ｎ ｅｗｉ ｅ ａ ｐ ｉｄ ｍｏ ｅａ ｄ ｍｏ ｅ ｅ ｔｎｓｖ — ｐ ｌｃ ｔｏ ｒ ａ ｔｃ ｎ ｂｅｆｒ ｃ ｓｅ ｈ ｔｉ ｅｌｇ ｎ ｏ ｔ ｈ ｖ ｓｏ ｅ ｓ ｌ ｂ ｐ ｌ ｒ ｎ ｒ ｘ ｅ ｉｅ ｗｉ ｌ ｅ ｌ ．Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｔ ｆｒ ｂ ｔｖｓ ｌｓ ｒ ｏ ｎ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ ，ａ ｖｓ ａ ｏ ｔｏｌ ｒｉ ｅ ｉｎｅ ｉ ｇ ｐ ｅ ｄ —ｎ ｅ ｓ ｙ ｓ ｄ ｏ ｈ ｒ ｐ ｒｙ ｏ ｏ ｏ ｉｕａ ｅ ｖ ｉ ｇ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓｅ ｉｕ ｌｃ ｎ ｒ ｌｅ ｓｄ ｓｇ ｄ ｕｓｎ ｓ ｕ ｏ ｉ ｖ ｒｅ
的一个 热 点 问题 。
１ 引
言
生物系统所具有的强大的信息处理机制受到越来越
多 学者 的关 注 ， 生 物 系 统 的 信 息 处 理 机 制 应 用 机 器 人 将
机 器 人 是 自动 化 的集ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ中体 现 。随 着人 们 对 机 器 人 运
动特性 的要求不断提高 ， 带有感觉 的智 能机器人 的研 究 成为各 国政府高技术计划的重要内容之一。在诸多传感 器中 ， 视觉传感器因其信息量大 、 适用范 围广 、 非接触性
ｏ ｇ ａ ｏ ｉｎ ｍａｒ ｎ ｒｎ ｉｌ ｆｉ ｆｉ ｅＪ ｃ ｂａ ｔ ｘａ ｄ ｐ ｉｃｐｅｏ ｍａ ｉ ｍｍｕ ｅｆｅ ｂ ｃ ｎ ｅ ｄ ａ ｋ，ａ ｄ ａ ｐｉｄ ｔ ｏ ｏ ｉ ａ ｅｖ ｉｇ ｓｓｅ ｎ ｐ ｌ ｏ ｒｂ ｔｖｓ ｌｓｒｏｎ ｙ ｔｍ．２ ｌｎ ｅ ｕ Ｄ ｐａ ｅ
【机器人识别抓取】基于视觉的机器人抓取——从物体定位、物体姿态估计到平行抓取器抓取估计
【机器人识别抓取】基于视觉的机器人抓取——从物体定位、物体姿态估计到平行抓取器抓取估计导读抓取综合方法是机器人抓取问题的核心，本文从抓取检测、视觉伺服和动态抓取等角度进行讨论，提出了多种抓取方法。
各位对机器人识别抓取感兴趣的小伙伴，一定要来看一看！千万别错过~ 目录/ contents1. 引言1.1 抓取综合方法1.2 基于视觉的机器人抓取系统2. 抓取检测、视觉伺服和动态抓取2.1 抓取检测2.2 视觉伺服控制2.3 动态抓取3. 本文实现的方法3.1 网络体系结构3.2 Cornell 抓取数据集3.3 结果评估3.4 视觉伺服网络体系结构3.5 VS数据集1引言找到理想抓取配置的抓取假设的子集包括：机器人将执行的任务类型、目标物体的特征、关于物体的先验知识类型、机械爪类型，以及最后的抓取合成。
注：从本文中可以学习到视觉伺服的相关内容，用于对动态目标的跟踪抓取或自动调整观察姿态。
因为观察的角度不同，预测的抓取框位置也不同：抓取物品离相机位置越近，抓取预测越准。
1.1抓取综合方法抓取综合方法是机器人抓取问题的核心，因为它涉及到在物体中寻找最佳抓取点的任务。
这些是夹持器必须与物体接触的点，以确保外力的作用不会导致物体不稳定，并满足一组抓取任务的相关标准。
抓取综合方法通常可分为分析法和基于数据的方法。
分析法是指使用具有特定动力学行为的灵巧且稳定的多指手构造力闭合基于数据的方法指建立在按某种标准的条件下，对抓取候选对象的搜索和对象分类的基础上。
（这一过程往往需要一些先验经验）1.2基于视觉的机器人抓取系统基于视觉的机器人抓取系统一般由四个主要步骤组成，即目标物体定位、物体姿态估计、抓取检测（合成）和抓取规划。
一个基于卷积神经网络的系统，一般可以同时执行前三个步骤，该系统接收对象的图像作为输入，并预测抓取矩形作为输出。
而抓取规划阶段，即机械手找到目标的最佳路径。
它应该能够适应工作空间的变化，并考虑动态对象，使用视觉反馈。
视觉伺服综述
视觉伺服综述一、视觉伺服定义：视觉伺服是利用视觉信息控制机械手末端执行器与目标物体之间的相对位姿(pose：position and orientation)，或者是利用一组从图像中提取的特征来控制机械手末端执行器与该组特征之间的相对位姿。
根据利用图像信息的不同，可以将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2.5D视觉伺服。
如果将视觉伺服控制应用到移动机器人，例如自治车辆、自治飞行器和自治潜水器，那么就是利用视觉信息或者一组从图像中提出的特征信息来控制机器人与目标物体之间的相对位姿。
因此，可以认为视觉伺服控制是一门多学科交叉的研究领域，它涉及许多学科，主要包括：数字图像处理、数字信号处理、实时系统、控制理论、运动学、动力学、计算机视觉和机器人学等。
到了80年代末、90年代初，关于视觉伺服的论文数量明显增加，这得益于个人计算机处理能力的提高以及摄像机技术的发展。
因为在个人计算机性能提高之前，研究视觉伺服需要专用的、价格昂贵的采用流水线技术的像素处理设备，因此，当个人计算机性能大幅度提高以后，越来越多的学者加入到视觉伺服控制研究领域，大大地提高了视觉伺服控制研究方面的论文数量。
针对视觉伺服的应用，各国学者也提出了很多的应用原型，例如：从传送带上抓取零件、零件装配、机器人遥操作、导弹跟踪图像系统、水果采摘、汽车无人驾驶和飞机降落等。
二、视觉伺服系统的组成一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
系统首先采用CCD摄像机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号，然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。
三、视觉伺服控制的研究内容典型的视觉伺服控制任务通常有：①定位问题(positioning)，即通过视觉信息控制机械手末端执行器对准目标物体，也就是控制机械手末端执行器运动到理想位姿。
基于图像的移动机器人视觉伺服
要是 Ｉ Ｖ Ｂ Ｓ研 究 。 以往 的 研 究 多 采 用 近 似 线 性 输 入 输 出反 馈 控 制 模 型 【，但 此 模 型 需 要 多处 近 似 处 理 ，为 此 本 文 ４ Ｊ
提 出 了运 用极线几 何与三角 几何相结 合 的方 法 ， 有效 克服 了过 多近似 的情况 ， 更简便地 实现 了机器 人 由初始位 置
ｕ ｉ ｇ ａ ｐ ｒ ｘ ｍａ ｅ ｉ ｐ ｔｏ ｔ ｕ ｉ ｅ ｒｆ ｅ ｂ ｃ ｉ ｈ ｈ ｓ ｍ ａ ｙ ａ ｓ ｍ ｐ ｉ ｎ ｓ ｎ ｎ ａ ｐ ｏ ｉ ｔ ｎ ｕ — ｕ ｐ ｔｌｎ ａ ｅ ｄ ａ ｋ ｗｈ ｃ ａ ｎ ｓ ｕ ｔｏ ｓ，ｔ ｒ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｈ ｅ ｔ ｏ ｓ ｃ ｍｂｉ ｉ ｇ ｎｎ
觉 技 术 因用 于 控 制 移 动 机 器 人 而 被 广 泛 研 究 。 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 基 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 Ｊ （ｏｉｏ ． ａｅ ｉ ａ Ｓ ｒｏ Ｂ ） Ｊ ］ Ｐ ｓ ｉｎＢ ｓｄ Ｖｓ ｌ ｅ ，Ｐ ＶＳ¨ 、 ￣ ｔ ｕ ｖ 基 于 图 像 的 视 觉 伺 Ｈ （ ＶＳ［４ 混 合 控 制 视 觉 伺 服 Ｊ 期 的 研 究 主 要 是 基 于 位 置 的 视 觉 伺 服 研 究 ，近 年 来 主 ￣Ｉ Ｂ ）－ 和 ３】 。早
基 于 图像 的 移 动 机 器 人 视 觉 伺 服
杨少 平 ，孔庆 生 ，陈 雄
（ 旦 大 学 电子 工程 系 ，上 海 ２ ０ ３ ） 复 ０ ４ ３
摘 要 ：为 了更 简 便 地 将 基 于 图像 的 视 觉 伺 服 运 用 于 移 动 机 器 人 ，避 免 采 用 近 似 线 性 输 入 输 出反 馈 控 制 模 型 中近 似 与假 设 的 情 况 ，提 出 了 ３ 种 使 用 极 线 几 何 与 三 角 几 何 相 结 合 的 方 法 ，此 类 方 法 不 需 要 预 先 知道 三 维 场 景 的 结 构 知 识 。 实 验 仿 真 结 果 证 明 了该 方 法 的 有 效 性 。 关 键 词 ：基 于 图像 的视 觉 伺 服 ；移 动机 器 人 ；极 线 几 何
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。
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。
视觉引导工业机器人伺服控制系统设计
参考文献：
[1]陶波，龚泽宇，丁汉．机器人无标定视觉伺服控制研究进展［J］．力学学报，2016，48（4）：767－783．
[2]陈丹，石国良．混合摄像机视觉伺服机器人研究与应用［J］．传感器与微系统，2016，35（7）：154－157．
[3]徐德，谭民，李原．机器人视觉测量与控制［M］．2版．北京：国防工业出版社，2011．
图3机械手跟踪轨迹曲线图
通过轨迹跟踪曲线可以看出得到的机器人跟踪运动目标的跟踪轨迹较为平滑，且跟踪实时性效果较好。能后较好的反映运动目标与机器人跟踪运动之间的关系，从而验证了本文提出的视觉伺服控制方法的有效性。
结语
通过上述轨迹跟踪曲线图像可以得出机器人跟踪运动目标轨迹的位置精确，且动态响应快。机器人视觉伺服控制系统能较准确的捕捉并计算出机器人实际位置与运动目标的差异值并及时做出跟踪运动。在本文的研究中，采用的是以点作为图像特征信息。然而在一般的视觉环境中，由于环境光线的变化及其他影响因素可能获得的图像特征信息不是理想状态下的，会对系统的控制性能带来影响。因此，对于颜色特征、纹理特征等多种更有效的图像特征在视觉伺服控制系统中的应用成为今后进一步研究的重点。
视觉引导工业机器人伺服控制系统设计
摘要：视觉引导的工业机器人的关键技术有：手眼标定、目标追踪、运动控制、实时反馈。其中手眼标定和目标追踪是机器人通过相机获得目标信息、实现精准运动的重要步骤。机器人与视觉技术相融合的首要环节是手眼标定，手眼标定的精度会直接影响机器人的工作任务。
基于图像识别的机器人运动控制研究
基于图像识别的机器人运动控制研究在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用范围越来越广泛，从工业生产到医疗保健，从物流仓储到家庭服务，机器人正在逐渐改变着我们的生活和工作方式。
而图像识别作为一项关键技术，为机器人的运动控制提供了强大的支持，使得机器人能够更加智能、灵活地与环境进行交互。
图像识别是指让计算机对图像中的目标、场景等进行理解和识别的技术。
它通过对图像进行采集、预处理、特征提取和分类等一系列操作，从而获取图像中的有用信息。
对于机器人来说，图像识别就像是它的“眼睛”，能够帮助它感知周围的环境，为运动控制提供决策依据。
机器人的运动控制是指通过对机器人的关节、驱动器等进行精确的控制，实现机器人按照预定的轨迹、速度和姿态进行运动。
在传统的机器人运动控制中，通常是基于预先设定的程序和模型来进行控制，这种方式在环境较为简单和固定的情况下能够取得较好的效果。
然而，在面对复杂多变的环境时，其适应性和灵活性就显得不足。
基于图像识别的机器人运动控制则能够有效地解决这些问题。
通过实时获取环境的图像信息，并对其进行分析和处理，机器人可以根据环境的变化及时调整自己的运动策略。
例如，在物流搬运机器人的应用中，如果机器人通过图像识别发现前方有障碍物，它可以及时调整行进路线，避开障碍物，继续完成搬运任务。
要实现基于图像识别的机器人运动控制，首先需要解决图像采集的问题。
图像采集设备的选择和安装位置对于获取高质量的图像至关重要。
常见的图像采集设备包括摄像头、深度相机等。
摄像头能够获取二维图像信息，而深度相机则可以同时获取图像的深度信息，为机器人提供更加丰富的环境感知数据。
在图像采集之后，还需要进行预处理操作。
这包括图像的去噪、增强、裁剪等，以提高图像的质量和可用性。
例如，通过去噪可以减少图像中的噪声干扰，通过增强可以突出图像中的关键特征，使得后续的识别和分析更加准确。
特征提取是图像识别中的关键步骤之一。
特征提取的目的是从图像中提取出具有代表性和区分性的特征，以便进行分类和识别。
ibvs原理
IBVS，即基于图像的视觉伺服，是一种机器人控制方法。
其核心思想是通过视觉反馈来实现机器人的控制。
具体来说，IBVS利用相机获取环境中的图像信息，这些图像信息经过处理和分析后提取出目标的特征。
然后，根据目标特征的变化，IBVS会调整机器人的姿态和位置，以实现对目标的控制。
在更具体的操作过程中，IBVS采用图像中一组点的坐标来设置视觉特征向量。
此外，计算图像雅可比（Le）是视觉伺服中的一个核心问题，因为在IBVS中，Le被称为图像雅可比，表示了图像中的2D点。
总的来说，IBVS通过充分利用视觉信息作为反馈进行非接触式的测量，可以极大的提高机器人系统的灵活性与精确性。
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收稿日期: 2006- 05- 17 基金项目: 湖北省教育厅科学研究计划项目 ( B200511007) . 作者简介: 刘晓玉 ( 1971- ) , 女, 武汉科技大学信息科学与工程学院, 讲师, 博士生.
2006年第 5期
刘晓玉, 等: 基于图像的机器人视觉伺服控制
483
的末端执行器, 虽控制误差直接可见, 但需引入摄 像机与机器人坐标系间的转换, 并且要求摄像机 的精确标定, 还可能遇到末端执行器遮挡目标的 问题; 手眼视觉不会出现遮挡现象, 且因摄像机与 末端执行器的位置相对固定, 通过机器人运动学 和简单的平移转换就可以 推知摄像机的 空间位
关节运动上:
x = J1 Jr q
( 5)
式中: x 表示 式 ( 3)中等 号左边的图像特 征矢量
[ x, y ] T; q为机器人的关节矢量; Jr 实际上就是机
器人雅可比矩阵。
有些资料也称 J2 = J1 Jr 为图像雅可比矩阵, 因为它反映了图像特征变化与机器人关节运动之
间的映射关系 [ 6] 。
总之, 在机器人视觉伺服控制中, 图像特征的选择 不仅要考虑图像识别问题, 还要考虑控制问题。 2. 2 图像采集的时滞问题
受图像采集速度的限制, 视觉采样的周期一 般会有几十毫秒, 这一速度与只有几百微秒的机 器人关节控制伺服周期相比, 显然太慢, 势必会造 成整个视觉伺服系统的时延, 甚至导致系统不稳 定。因此, 在机器人视觉伺服控制中, 还必须考虑 图像采集和 处理的时滞问 题。为了解决 上述问 题, 除了选用更快的图像采集卡或各种快速图像 处理技术 (如窗口技术 ) 外, 还可考虑对物体在图 像中的运动进行预测和估计。
实现机器人视觉伺服的方式很多, 根据采用 的控制误差不同, 可分为基于位置的方式和基于 图像的方式。基于位置的方式是将用图像估计的 目标对象三维空间位姿与期望位姿之差作为机器 人的控制误差。由于控制误差定义在工作空间, 所以其符合现有机器人的工作方式。但控制效果 与摄像机和机器人的精确标定密切相关, 并且控 制中逆运动学求解和三维位姿估计的计算量也很 大。基于图像的方式则是直接将当前图像特征与 期望图像特征之差定义为机器人的控制误差, 从 而省去了基于位置方式中的 3D 建模工作, 对传 感器、摄 像机和机器人的标定误差也不敏感, 因
运动的线速度和角速度。
定义:
J1 (x, y, Z ) =
f
x
0-
Z
Z
22
xy
- (x + f )
2
y
f
f
22
f
y - (y + f )
xy
0
-
2
-x
Z
Z
f
f
( 4)
J1 ( x, y, Z )即为图像雅可比矩阵 [ 4, 9, 16] 。
在手眼配置中, 摄像机的运动是由机器人各
关节带动末端执行器运动产生的, 所以可以进一 步将式 ( 3)表示的运动变化关系转移到机器人的
目标识别属于一般的图像处理问题, 只要求 根据视觉伺服的需要, 选用快速的图像识别方法 即可。图像特征的选取则应根据机器人的操作任 务来选用目标的点特征 (如质心 )、线特征 (如主 副轴 )或面特征 (如面积 )等。一般而言, 如果操 作任务只需要物体的位置信息, 那么点特征就足
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武汉科技大学学报 ( 自然科学版 )
第 29卷第 5期 2006年 10月
武汉 科技大 学学报 ( 自然 科学 版 ) J. o fW uhan Un.i of Sc.i & T ech. ( Natural Sc ience Ed ition)
Vo .l 29, N o. 5 O c.t 2006
基于图像的机器人视觉伺服控制
刘晓玉, 方康玲
当应用到基于图像的视觉伺服中, 图像特征 点在各采样周期的位置序列可作为 K alm an滤波 器的输入, 图像特征点在下一采样周期的位置和 速度则可作为被估计 的状态变量而成为 Ka lm an 滤波器的输出。席文明等采用这种定义, 以图像 坐标系和摄像机坐标系的空间映射关系作为约束
条件设计了带约束的 K alm an滤波器, 以达到快速 预测被跟踪特征点的未来位置 [ 4] ; W ang H M 等 运用 Ka lm an滤波器预测运动目标的位置, 并将预 测结果用于图像特征提取窗的定位, 从而使系统 能利用较小的窗口来确定 图像特征点的 位置变 化, 大大减少了图像处理的计算量 [ 11] ; 于秀芬等 选择目标形心在摄像机坐标系的位置和速度作为
2006年第 5期
够了, 但如果操作任务还需要物体的方向信息, 则 还要选取线特征。至于特征点的数目多少, 由式 ( 4)所示的雅可比矩阵 J1 的定义可知, 如要根据 图像特征点的速度求相应的摄像机运动速度, 至 少需要 3个特征点的图像坐标, 或者说, J1 应该 满秩。 Suh指出: 若 J1 不满秩, 可能会导 致伺服 系统内部不稳定 [ 10] 。H ash imo to等采用离散时间 优化方法获得了一种基于图像雅可比矩阵的伺服 控制器, 在此基础上讨论了图像特征数目和配置 与伺服系统性能的关系, 并指出: 若能获得更多的 特征点 (如 4个或 5个 )或冗余图像特征, 伺服控 制器的控制 精度 和收 敛速 度都 会显著 提高 [ 3] 。
一旦知道这种映射关系, 就能够通过图像特征变 化获取机器人的动作规律。这就是基于图像的视
觉伺服方法原理。为此, 基于图像的方法常引入 图像雅可比矩阵来表示图像空间变化与机器人运
动之间的映射。
为了更清楚地说明图像雅可比矩阵的特点, 下面引入手眼配置下图像雅可比矩阵的一种定义
形式:
设目标物体上一特征点 P 相对摄像 机坐标
姿, 因此在机器人的视觉跟踪中得到了广泛应用。
1. 2 图像雅可比矩阵 无论摄像机安装位置如何, 也无论目标对象
运动与否, 由于机器人的运动, 其末端执行器与目 标对象的空间位置关系必定会发生变化, 这种变 化可以通过图像反映出来, 也就是说, 在图像特征 与机器人的动作之间存在着一一对应的关系 [ 5] 。
无论采用哪种形式定义图像雅可比矩阵, 都
可以通过它的逆, 由图像特征的变化求取机器人 的运动控制律。郭振民等采用上述思想, 通过局
部图像雅可比矩阵近似图像特征微动与机器人各
关节微动之间的关系, 成功地实现了焊接中初始 焊位的引导 [ 6] ; 项龙江等应用图像特征方差最小 化原理得出了机器人关节角变化律 [ 7 ] ; H ash im orto
机器人视觉伺服是指利用视觉信息控制机器 人末端执行器的位姿。这样的设计一方面可以使 机器人适应环境和操作对象的变化, 另一方面也 可以克服机器人标定误差对控制精度的影响。上 述优点吸引了许多学者对机器人的视觉伺服展开 研究, 一些视觉伺服系统还投入了实际应用, 如装 配、焊接、水果分拣、航天飞行器着陆和传送带上 物体抓取等 [ 1, 2] 。
x=
1 Z
0
-
X Z2
X Y
( 2)
y
0
1 Z
-
Y Z2
Z
将坐标点CP o = [ X Y Z ] T 的变化表述为摄像机的
运动变化, 则有:
x= y
22
f
x
xy
- (x + f )
0-
2
yC
Z
Z
f
f
22
C ( 3)
C
f
y - (y + f )
0
-
2
xy -x
C
Z
Z
f
f
式中: C C 和C C 分别是摄像机相对摄像机坐标系
2 视觉伺服实现中遇到的问题及其 解决思路
2. 1 图像处理问题 在基于图像的视觉伺服控制中, 图像是伺服
控制的依据。为研究的方便起见, 机器人的操作 对象现在常选用球体、长方体、圆柱体和锥体等规 则物体, 或选用机器人实际操作中的 特殊工件。 那么, 怎样从摄像机获取的图像中识别目标? 提 取目标的何种图像特征和选用多少个图像特征? 这都是系统设计要考虑的问题。
此, 有关机器人视觉伺服的研究普遍采用基于图 像的方式。
本文对基于图像的机器人视觉伺服方法进行 了介绍, 对实现机器人视觉伺服中存在的问题及 其解决办法进行了总结, 并展望了未来的发展方 向。
1 基于图像的视觉伺服实现方法
1. 1 系统的视觉配置方案 要实现一个基 于图像的机器 人视觉伺 服系
统, 首先要考虑图像的获取方式。目前机器人视 觉伺服系统采用的视觉传感器主要是 CCD 摄像 机, 根据选用摄像机的数量和安装位置的不同, 视 觉配置方案也有所差异, 有单目视觉, 也有双目视 觉; 有的摄像机固定安装在现场, 有的则固接在机 器人的 末 端 执 行 器 上 ( 俗 称 手 眼 配 置, eye in hand) [ 3, 4 ] 。比较而言, 单目视觉图像 处理简单, 但难以获取深度等立体信息; 双目视觉可有效地 获得空间立体信息, 但图像处理的计算量也随之 增加; 固定视觉可同时观察到目标对象和机器人
Abstract: T he principle and im plem entation of im age based robot v isual servo ing are introduced. Severa l prob lem s w ith im age feature se lect ion and visua l servo ing contro ller design are d iscussed in deta i,l w ith the so lu t ions given. T he future of the visua l servo contro l research is predicted. K ey w ord s: robo ;t v isua l servo ing; K alm an filter; im age Jacob ian