机器人视觉伺服系统
高压带电作业机器人视觉伺服系统
并 将 该 位 置 信 息 反 馈 机 器 人 控 制 系统 ，形 成 伺 服 控 制 系 统 。利 用 该 系统 可 在 无 人 参 与 的 情 况 下 ，
救稿 日嗣：２ ０ １ ３ － ０ ２ — ２ ０ 作者膏介 ： 王振利 （ １ ９ ８ ３ 一 ），男 ，山东人 ，中级 工程 师，博士 ，从事 电力机 器人开发工作 。 第３ ５ 卷 第７ 期 ２ ０ １ ３ — ０ ７ （ 下） Ｉ ６ ０ １
（ 山东电力集团公司 电力科学研究院，济南 ２ ５ ０ ０ ０ ２ ） 摘 要。本文提出一种高压带电作业机器人视觉伺服系统 ， 该系统将立体视觉算法和设备跟踪算法相结 合， 通过目标跟踪算法和卡尔曼滤波算法完成设备区域的提取和跟踪 。立体视觉跟踪算法被 限定在设备跟踪窗内的有限区域内，有效降低了算法运算量 ，大大提高了算法的实时性。系
实现 高 压 带 电作 业 ，提 高 作 业 自动 化 水 平 和 作 业
效率。
１ 系统概 述
如图２ 所示 ，高压带电作业机器人视觉伺服 系
统 由机 器 人 控 制 单 元 、高 压 带 电作 业 机 器 人 、双 目相 机 和 视 觉 定 位 单 元 组 成 。 系统 通 过 双 目立 体 相 机 获 取 作 业 现 场 图像 ，视 觉 定 位 单 元 对 获 取 图 像 进 行 分 析 处 理 ，得 到 设 备 的 位 置 信 息 ，机 器人 控 制 单 元 接 收 该 位 置 信 息 ，实现 高 压 带 电作 业 机
术 的 发 展 ，机 器人 辅 助 或 者代 替 人 工 ， 实现 带 电 作 业 已经成 为 可能 。 现 有 高 压 带 电 作 业 机 器 人 系 统 一 般 采 用 主 从 控制 方式 （ 如图 １ 所 示 ） 。操 作 人 员 通 过 主 手 控 制 机 械 臂 的运 动 ，实 现 高 压 带 电作 业 。该 控 制 方 式 仍 需 人 工 参 与 ，无 法 摆 脱 高 压 、高 空 的 工 作 环 境 ，且对 操 作人 员的 操作 能 力要 求较高 。
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
机器人视觉伺服研究综述
二、机器人视觉伺服技术综述
1、研究背景和意义
机器人视觉伺服技术的研究背景主要源于两个方面：一是机器人智能化发展的 需求，二是计算机视觉技术的不断发展。随着机器人应用领域的不断拓展，机 器人需要具备对环境的感知和识别能力，以便更好地适应复杂环境。同时，计 算机视觉技术的不断发展也为机器人视觉伺服提供了更好的实现手段。
针对以上挑战，可以采取以下解决方案：一是采用高性能的图像采集设备和技 术，提高图像质量；二是优化算法和计算方法，提高计算效率；三是采用并行 计算和优化算法设计等方法，提高实时性；四是采用自适应滤波、鲁棒性特征 提取等技术，提高算法的鲁棒性。
三、结论
机器人视觉伺服技术是实现机器人智能化的重要手段之一，具有广泛的应用前 景。本次演示对机器人视觉伺服技术的研究现状进行了简要概括，并介绍了其 研究背景和意义、原理和实现方法、在各个领域的应用以及面临的挑战和解决 方案。随着计算机视觉技术的不断发展，机器人视觉伺服技术的研究和应用将 不断深化和拓展。未来的研究将集中在提高算法的鲁棒性、计算效率和实时性 方面，并探索新的应用领域。
二、机器人视觉伺服技术综述
1、研究背景和意义
机器人视觉伺服技术的研究背景主要源于两个方面：一是机器人智能化发展的 需求，二是计算机视觉技术的不断发展。随着机器人应用领域的不断拓展，机 器人需要具备对环境的感知和识别能力，以便更好地适应复杂环境。同时，计 算机视觉技术的不断发展也为机器人视觉伺服提供了更好的实现手段。
机器人视觉伺服技术的研究意义在于提高机器人的感知和识别能力，从而实现 更加精确的控制。在制造业、医疗、航空航天等领域，机器人视觉伺服技术的 应用可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量和精度。
Hale Waihona Puke 2、原理和实现方法机器人视觉伺服技术的原理是基于计算机视觉技术，通过图像采集设备获取环 境图像，再经过图像处理和分析，得到环境信息。根据环境信息，机器人可以 实现对环境的感知和识别，并调整自身的位姿，从而实现对机器人的精确控制。
视觉伺服的分类和问题分析
本文将从伺服控制系统的分类和一些常见问题来分析介绍：一、分类目前，机器人视觉伺服控制系统有以下几种分类方式：（1）按照摄像机的数目的不同，可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统。
单目视觉系统只能得到二维平面图像，无法直接得到目标的深度信息;多目视觉伺服系统可以获取目标多方向的图像，得到的信息丰富，但图像的信息处理量大，且摄像机越多越难以保证系统的稳定性。
当前的视觉伺服系统主要采用双目视觉。
按照摄像机放置位置的不同，可以分为手眼系统（eye in hand）和固定摄像机系统（eye to hand或stand alone）在理论上手眼系统能够实现精确控制，但对系统的标定误差和机器人运动误差敏感;固定摄像机系统对机器人的运动学误差不敏感，但同等情况下得到的目标位姿信息的精度不如手眼系统，所以控制精度相对也低。
（2）按照机器人的空间位置或图像特征，视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统在基于位置的视觉伺服系统中，对图像进行处理后计算出目标相对于摄像机和机器人的位姿，所以这就要求对摄像机、目标和机器人的模型进行校准，校准精度影响控制精度，这是这种方法的难点。
控制时将需要变化的位姿转化成机器人关节转动的角度，由关节控制器来控制机器人关节转动。
在基于图像的视觉伺服系统中，控制误差信息来自于目标图像特征与期望图像特征之间的差异。
对于这种控制方法，关键的问题是如何建立反映图像差异变化与机器手位姿速度变化之间关系的图像雅可比矩阵；另外一个问题是，图像是二维的，计算图像雅可比矩阵需要估计目标深度（三维信息），而深度估计一直是计算机视觉中的难点。
雅可比矩阵的计算方法有公式推导法、标定法、估计方法以及学习方法等，前者可以根据模型推导或标定得到，后者可以在线估计，学习方法主要利用神经网络方法。
按照采用闭环关节控制器的机器人，视觉伺服系统分为动态观察-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器人手臂各关节运动的控制量。
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PUMA560机器人的视觉伺服控制系统的研究的开题报告
基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统的研究的开题报告一、选题背景随着机器人技术的不断发展，机器人在工业生产、医疗、家庭服务等领域得到越来越广泛的应用。
视觉伺服控制系统是一种利用图像信息去控制机器人运动的技术，具有高精度、高灵活性、高可靠性等优点，已经成为机器人控制领域中的热门研究方向之一。
本项目希望基于PUMA560机器人，研究视觉伺服控制系统，通过图像识别、目标跟踪等算法，实现机器人对目标物体的自动捕捉和精准定位，为未来的智能制造提供技术支持。
二、研究内容本项目将研究基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统，主要包括以下内容：1. PUMA560机器人的建模和动力学分析：分析机器人的运动学和动力学特性，建立数学模型，为后续的控制算法提供基础。
2. 机器人视觉伺服控制系统设计：设计包括硬件和软件在内的视觉伺服控制系统，包括图像采集、目标跟踪、运动规划等模块。
3. 视觉伺服控制算法研究：研究基于图像信息的机器人控制算法，包括目标识别、目标跟踪、运动规划等算法的设计和优化。
4. 系统实现和测试：基于实际的硬件平台，实现系统的代码编写、控制算法的实现和优化，并进行实际场景的测试。
三、研究意义本项目的研究可以为机器人的自动化生产提供技术支持，为优化生产效率和提高产品质量做出贡献，具有广阔的应用前景和经济普惠性。
四、研究方法和步骤1. 搜集文献，学习机器人建模和视觉伺服控制基本知识。
2. 对PUMA560机器人进行建模和动力学分析，为后续的算法设计提供基础。
3. 设计视觉伺服控制系统，包括硬件和软件两个方面，其中硬件主要包括相机、电机等设备，软件主要包括图像采集、目标识别、运动规划等算法。
4. 研究视觉伺服控制算法，包括目标识别、目标跟踪、运动规划等算法的设计和优化。
5. 基于实际的硬件平台，实现系统的代码编写、控制算法的实现和优化，并进行实际场景的测试。
五、预期成果1. 实现基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统，并进行实际场景测试。
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。
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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。
伺服系统在机器视觉中的应用
伺服系统在机器视觉中的应用机器视觉是一种将摄像机、图像处理和机器学习技术结合起来的技术领域，用于使计算机具备对图像和视频进行分析和理解的能力。
在机器视觉的应用过程中，伺服系统发挥着重要的作用。
本文将探讨伺服系统在机器视觉中的应用，并介绍其原理和优势。
一、伺服系统的原理伺服系统是一种自动控制系统，它通过反馈信号来实现对系统行为的控制。
它由一个伺服电机和一个伺服控制器组成。
伺服电机通常是一种高精度的电动机，通过接收控制器发送的指令来调整输出的位置或速度。
在机器视觉中，伺服系统可以通过接收来自图像处理算法的数据，准确地控制机器的位置和角度。
例如，在工业领域，伺服系统可以用于自动装配线上的产品定位和对位。
通过将伺服系统与机器视觉技术相结合，可以实现高精度的定位和对位，从而提高生产线的效率和质量。
二、1. 机器人视觉导航伺服系统在机器人视觉导航中起着关键的作用。
通过将伺服系统与摄像头相连，机器人可以实时接收图像数据并进行处理。
基于图像处理的算法，机器人可以分析图像中的目标物体，并利用伺服系统精确地控制自身的运动以实现导航。
在工业领域，机器人视觉导航广泛应用于自动化生产线，可以帮助机器人完成复杂的装配任务。
在军事领域，机器人视觉导航可以用于危险环境下的侦查和救援任务。
通过伺服系统的精确控制，机器人可以在复杂的环境中进行准确定位和路径规划。
2. 视觉测量与检测伺服系统在机器视觉的测量与检测中也扮演着重要的角色。
通过对图像数据的处理，可以利用伺服系统实现对目标物体尺寸、角度和位置等参数的测量和检测。
这对于自动化生产线中的质量控制和产品检验非常关键。
例如，在半导体行业中，伺服系统可以与机器视觉技术相结合，测量半导体芯片上的特定缺陷和线宽。
通过伺服系统的精确运动控制，可以实现高精度的测量，提高半导体产品的质量和可靠性。
3. 跟踪和捕捉伺服系统在机器视觉中还可以用于目标的跟踪和捕捉。
通过实时接收图像数据，并结合伺服系统的控制，机器可以追踪移动目标并进行捕捉。
机器人视觉伺服系统
（a）直方图均衡(b)二值化 （c）边缘检测（d）均值滤 波
• 基于图像的视觉伺服系统，其误差信号直 接用图像特征来定义，即:通过摄像机获取 的图像特征与期望的图像特征比较，经过 特征空间控制律输入到机器 人关节控制器 控制机器人的运动。控制问题的关键在于: 将视觉空间的图像特征误差信息映射到机 器人所在的三维笛卡尔空间中去。
机器人视觉伺服系统
一.什么是机器人视觉
• 机器视觉的目的就是给机器或自动生产线 添加一套视觉系统，其原理是由计算机或 图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉 行为，完成得到人的视觉系统所得到的信 息。人的视觉系统是由眼球、神经系统及 大脑的视觉中枢构成，计算机视觉系统则 是由图像采集系统、图像处理系统构成。
CCD摄像机
• CCD摄像机的主要组成部分为一个由晶体管 硅晶片构成的取景区，其中包含了数千万 的极小的感光区（像素点），每一个像素 都会产生与投射到该点的光的强度相应的 电荷。 • 1英寸大小的晶片上大约有52万个像素； • 每一个像点旁边都有一个隔离光线的移位 寄存器，每一个像点处的电荷1秒钟向旁边 的移位寄存器移动30次。
二.什么是机器人视觉伺服
• 视觉伺服的概念，是由hill和park于1979年 提出的。“伺服”一 词源于希腊语“奴隶” 的意思 。视觉伺服，一般指的是，通过光 学的装置和非接触的传感器自动地接收和 处理一个真实物体的图像，通过图像反馈 的信息，来让机器系统对机器人做进一步 控制或相应的自适应调整的行为。
五.机器人视觉伺服系统的发展前景
• 针对任务有时可能需要从一套特征切换到 另一套，可以考虑把全局特征与局部特征 结合起来。 • 结合计算机视觉及图像处理的研究成果， 建立机器人视觉系统的专用软件库。 • 加强系统的动态性能研究。 • 利用主动视觉的成果。系统应具有主动感 知的能力，视觉系统应基于一定的任务或 目的。
机器人视觉伺服控制技术研究
机器人视觉伺服控制技术研究机器人技术是近年来得到快速发展的一项技术，利用计算机和机械等技术实现无人操作或自主操作是其主要应用之一。
在机器人技术应用中，视觉伺服控制技术被广泛应用和研究。
视觉伺服控制技术是利用视觉信息来控制机器人的运动，具有高精度、高速度和高灵敏度等特点，已成为机器人技术和工业自动化领域中的一个重要研究方向。
一、机器人视觉伺服控制技术的基本原理传统机器人控制方法通常是基于传感器和控制器的结合，但是这种方法往往需要复杂的算法和控制机制，导致其不稳定性和误差较大。
而视觉伺服控制技术就是利用机器视觉技术来获取机器人的运动和姿态信息，将其反馈到机器人控制器中进行处理和调整，实现更加精确和高效的控制操作。
视觉伺服控制技术的基本原理是将机器视觉技术应用于机器人控制中，利用机器人自身装备的摄像头、光学传感器等设备获取环境信息和机器人状态。
通过对图像和数据进行处理和分析，得到机器人与环境之间的距离、方向和速度等信息，从而实现机器人位置姿态的控制。
二、机器人视觉伺服控制技术的应用视觉伺服控制技术在机器人技术中有着广泛的应用，其中最主要的是在工业自动化领域中的应用。
工业机器人起初主要是用来实现物体的精准处理和组装等作业，而视觉伺服控制技术的应用则将机器人的控制精度和速度提高到了一个新的水平，使其可以更加精准、高效地完成装配、加工等工作。
此外，视觉伺服控制技术还广泛应用于智能安防、智能家居、医疗机器人、无人驾驶等领域。
智能安防领域中，利用机器视觉技术和视觉伺服控制技术可以实现智能视频监控和入侵检测等功能；在智能家居领域中，机器人可以通过视觉伺服控制技术完成物品清理、家庭安全监测等任务；在医疗机器人领域中，机器人可以通过视觉识别技术和视觉伺服控制技术实现手术、治疗等工作；在无人驾驶领域中，机器人可以通过视觉伺服控制技术获得道路和交通信息，实现车辆的自动操作。
三、机器人视觉伺服控制技术的发展趋势随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，机器人视觉伺服控制技术也在不断升级和改进。
机器人无标定视觉伺服控制系统研究共3篇
机器人无标定视觉伺服控制系统研究共3篇机器人无标定视觉伺服控制系统研究1随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
在机器人控制系统中，视觉伺服控制系统起到了重要的作用。
在传统的机器人视觉伺服控制系统中，需要进行标定过程，以确定机器人和相机之间的空间关系。
但是，标定过程存在一定的难度和不确定性，同时还需要一定的时间和成本。
为了解决这个问题，无标定视觉伺服控制系统逐渐被广泛应用。
无标定视觉伺服控制系统是指在机器人和相机之间没有固定的空间关系的情况下，通过计算机视觉算法来实现机器人的运动控制。
相比于传统的标定方法，它可以减少标定时间和成本，提高对环境变化的适应能力。
无标定视觉伺服控制系统主要包括以下三个方面的技术：相机姿态估计、空间姿态解算和运动控制。
相机姿态估计是指通过像素坐标计算相机的位置和姿态。
这个过程中需要用到相机内参矩阵和外参矩阵，它们包括了相机的焦距、畸变参数和相机与世界参考坐标系之间的变换关系。
在无标定系统中，这些参数通过计算机视觉算法来估计，例如SIFT、SURF等特征匹配算法或者SLAM算法。
空间姿态解算是指将相机坐标系下的位置和姿态转换到机器人坐标系下。
这个过程中需要进行空间转换和坐标系变换，具体可以通过四元数、欧拉角或旋转矩阵来实现。
运动控制是指根据机器人姿态和速度，通过控制器来实现机器人的运动。
在无标定视觉伺服控制系统中，运动控制需要结合相机姿态估计和空间姿态解算来实现，确保机器人的运动和相机的拍摄一致。
总的来说，无标定视觉伺服控制系统的优点在于它可以实现快速标定和灵活控制，同时具有一定的适应环境变化的能力。
但是，它的缺点在于精度和稳定性无法与传统标定方法相比，同时需要更加复杂的计算算法和硬件设备。
因此，根据具体的应用场景和需求，需要选择合适的视觉伺服控制系统。
机器人无标定视觉伺服控制系统研究2机器人无标定视觉伺服控制系统研究机器人在现代制造业中扮演着越来越重要的角色，而机器人的视觉伺服控制系统是提高机器人性能以及实现工业自动化的关键技术之一。
机器人视觉伺服控制系统的建模与仿真
机器人视觉伺服控制系统的建模与仿真近年来，随着机器人技术的不断发展，机器人视觉伺服控制系统越来越成为研究的热点。
机器人视觉伺服控制系统是指利用视觉系统采集对象信息，通过反馈控制系统输出控制信号，使机器人能够完成预定的运动轨迹并保持一定的精度的一种智能控制系统。
在机器人视觉伺服控制系统中，机器人的动作是由伺服控制系统驱动的。
伺服控制系统是一个闭环控制系统，由比例、积分、微分三个部分组成，控制器的作用是使伺服系统输出与输入信号之间的误差最小。
在建模和仿真过程中，机器人视觉系统的侦测器和伺服系统的控制器是智能机器人的核心模块。
由于机器人视觉伺服控制系统的模型十分复杂，因此建模和仿真的精度和可靠性成为了建模与仿真的重要考量因素。
在机器人视觉伺服控制系统中建模时，我们要建立完备的机器人动力学模型，掌握机器人运动状态和变形的规律。
同时，在伺服控制器的设计中，我们还需考虑到信号延迟，与受扰动的抑制作用，以及多种不同动态状态的响应能力等多种因素。
基于上述因素，要使机器人视觉伺服控制系统的建模与仿真更加准确，我们需考虑以下几方面内容：第一，机器人运动学的建模。
机器人的动力学和运动状态与时间有关，因此机器人的理论运动模型应包含时间变量。
我们在建模时，可以采用拉格朗日、牛顿-欧拉等方法来建立机器人的运动学模型。
此外，我们还可以利用仿真软件（如Matlab、Simulink 等）来建立机器人的运动学模型，完成机器人的动态仿真。
第二，机器人视觉系统的建模。
机器人视觉系统主要包含采集、图像处理和识别三个部分。
我们可以采用机器视觉的基本原理，利用数字图像处理技术对机器人所感知的图像进行处理和分析，提取出有用的信息或图像特征，在机器人运动的过程中实现对环境的感知和掌握。
第三，伺服系统的建模。
机器人的伺服系统主要包含比例控制、微分控制和积分控制三个部分。
我们在建模时，可采用系统辨识的方法，通过对控制器输入信号和输出信号的分析来建立伺服系统模型。
机器人视觉伺服系统概述
机器人视觉伺服控制技术
2016-05-14
一、机器人视觉伺服技术概述
工业4.0与中国制造2025 机器人视觉与控制
1.1 机器人视觉伺服系统的定义
机器人视觉伺服系统 (Visual Servo)
机器人运动控制 (Motion Control)
理解图像信息
X 机器视觉
计算机视觉
(Machin Vision) (Computer Vision)
2014-12-21
视觉调节 (Accommodation)
角膜(Cornea) — 位于眼球前端，用于固定瞳孔、虹膜 以及前端流体腔的透明体；其刚度较高，屈光度远大 于晶状体；
晶状体 (Crystaline lens)— 人眼球内的双凸面柔性透明 体，用于将光线屈光成像于视网膜上 悬韧带(zonule) —眼球内环晶状体分布的连接其与睫状 肌的一缕缕纤维
➢ 双眼运动(Binocular Movements) ➢ 扫视 Saccadic ➢ 平滑追踪 Smooth pursuit ➢ 收敛 Convergence ➢ 前庭动反射 VOR
State Key Laboratory of Robot, Chinese Academy of Science
2014-12-21
机器人视觉伺服控制技术
2016-05-14
工业4.0与中国制造2025 机器人视觉与控制
State Key Laboratory of Robot, Chinese Academy of Science
➢ 双眼运动(Binocular Movements) ➢ 扫视 Saccadic ➢ 平滑追踪 Smooth pursuit ➢ 收敛 Convergence ➢ 前庭动反射 VOR
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。
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
Philips 公司研制的 PAPS 系统;而素有机器人王国之称的日本在 2001 年 11 月推出的 ASIMO 人工智能机器人更是将智能机器人的研究提高到了一个 新的层次。在诸多传感器中，视觉传感器因其信息量大、适用范围广等特 点已成为最重要的机器人传感器之一。因此，机器人视觉系统的研究一直 是各类智能机器人研究的一个热点。 智能机器人的视觉传感器通常采用 CCD 摄像机，它与机器人的操作臂 及其手爪结合在一起，组成可以模拟人的“look and move”的智能，即所 谓智能机器人“手眼”协调系统[2]。智能机器人“手眼”协调系统是研究基 于视觉传感器的智能机器人作业系统的主要方向之一。 广泛的应用在零 件的自动检测， 生产线的自动监控， 移动工件的抓取[3],三维运动目标跟踪[4]，
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机器人视觉伺服系统
2014-2-18 15:28:29 浏览：112
目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。
为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。
其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。
机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。
随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。
本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。
对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。
机器人视觉伺服系统
视觉伺服的定义：
人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。
人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。
随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。
所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是：
“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。
”
机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统，从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉，这就包括了可见视觉以及非可见视觉，甚至包括人类视觉不能直接观察到的、物体内部信息的获取与处理等。
机器人视觉发展历程
上个世纪60年代，由于机器人和计算机技术的发展，人们开始研究具有视觉功能的机器人。
但在这些研究中，机器人的视觉与机器人的动作，严格上讲是开环的。
机器人的视觉系统通过图像处理，得到目标位姿，然后根据目标位姿，计算出机器运动的位姿，在整个过程中，视觉系统一次性地“提供”信息，然后就不参与过程了。
在1973年，有人将视觉系统应用于机器人控制系统，在这一时期把这一过程称作视觉反馈(visual feedback)。
直到1979年，hill和park提出了“视觉伺服”(visual servo)概念。
很明显，视觉反馈的含义只是从视觉信息中提取反馈信号，而视觉伺服则是包括了从视觉信号处理，到机器人控制的全过程，所以视觉伺服比视觉反馈能更全面地反映机器人视觉和控制的有关研究内容。
上个世纪80年以来，随着计算机技术和摄像设备的发展，机器人视觉伺服系统的技术问题吸引了众多研究人员的注意。
在过去的几年里，机器人视觉伺服无论是在理论上还是在应用方面都取得了很大进展。
在许多学术会议上，视觉伺服技术经常列为会议的一个专题。
视觉伺服已逐渐发展为跨机器人、自动控制和图像
处理等技术领域的一门独立技术。
机器人视觉伺服系统分类：
目前，机器人视觉伺服控制系统有以下几种分类方式：
·按照摄像机的数目的不同，可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统
单目视觉系统只能得到二维平面图像，无法直接得到目标的深度信息;多目视觉伺服系统可以获取目标多方向的图像，得到的信息丰富，但图像的信息处理量大，且摄像机越多越难以保证系统的稳定性。
当前的视觉伺服系统主要采用双目视觉。
·按照摄像机放置位置的不同，可以分为手眼系统(eye in hand)和固定摄像机系统(eye to hand或stand alone) 在理论上手眼系统能够实现精确控制，但对系统的标定误差和机器人运动误差敏感;固定摄像机系统对机器人的运动学误差不敏感，但同等情况下得到的目标位姿信息的精度不如手眼系统，所以控制精度相对也低。
·按照机器人的空间位置或图像特征，视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统
图1 基于位置控制的动态look and move系统
在基于位置的视觉伺服系统(如图1所示)中，对图像进行处理后计算出目标相对于摄像机和机器人的位姿，所以这就要求对摄像机、目标和机器人的模型进行校准，校准精度影响控制精度，这是这种方法的难点。
控制时将需要变化的位姿转化成机器人关节转动的角度，由关节控制器来控制机器人关节转动。
在基于图像的视觉伺服系统(如图2所示)中，控制误差信息来自于目标图像特征与期望图像特征之间的差异。
对于这种控制方法，关键的问题是如何建立反映图像差异变化与机器手位姿速度变化之间关系的图像雅可比矩阵；另外一个问题是，图像是二维的，计算图像雅可比矩阵需要估计目标深度(三维信息)，而深度估计一直是计算机视觉中的难点。
图2 基于图像控制的direct visual servo系统
雅可比矩阵的计算方法有公式推导法、标定法、估计方法以及学习方法等，前者可以根据模型推导或标定得到，后者可以在线估计，学习方法主要利用神经网络方法。
·按照采用闭环关节控制器的机器人，视觉伺服系统分为动态观察-移动系统和直接伺服
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器人手臂各关节运动的控制量。
视觉伺服所面临的主要问题
视觉伺服的研究到目前已有近20年的历史，但是由于视觉伺服所涉及的学科众多，所以其发展有赖于这些学科的发展，目前在视觉伺服的研究中仍然有很多问题没有很好地解决。
·图像处理的方法在理论和实际计算处理速度上都是图像伺服最大的难点；
·在图像处理完成后，图像特征与机器人关节运动之间模型的建立是图像伺服的另一难点；
·目前的许多控制方法都不能保证系统在工作时是大范围稳定的，所以对有关控制方法的研究也是必要的。
视觉伺服的发展前景
未来视觉伺服的研究方向主要有以下几方面：
·在实际环境下快速、鲁棒地获取图像特征是视觉伺服系统的关键问题
由于图像处理的信息量大和可编程器件技术的发展，近期把通用算法硬件化，以加快信息处理的速度的方法可能会使这一问题的研究取得进展。
·建立适合机器人视觉系统的有关理论和软件
目前的许多机器人视觉伺服系统的图像处理方法都不是针对机器人视觉系统的，如果有这样的专用的软件平台，在完成视觉伺服任务时，就可以减少工作量，甚至可以通过视觉信息处理硬件化来提高视觉伺服系统的性能。
·将各种人工智能方法应用于机器人视觉伺服系统
虽然神经网络在机器人视觉伺服中已得到应用，但许多智能方法在机器人视觉伺服系统中还没有得到充分地应用，而且，目前研究有过于依赖数学建模和数学计算的倾向，这使得机器人视觉伺服系统在工作时计算量太大，目前计算机的处理速度很难满足系统快速性的要求，但是人类在实现有关的功能时并不是通过大量的计算来完成的，这就启发大家是否可以用人工智能的方法降低数学计算量，以满足系统快速性的要求。
·将主动视觉技术应用于机器人视觉伺服系统
主动视觉是当今计算机视觉和机器视觉研究领域中的一个热点，在这里视觉系统能主动地感知环境，按一定规则主动地提取需要的图像特征，这使得在一般情况下难以解决的问题得以解决。
·将视觉传感器与其它外部传感器结合起来
为了使机器人能够更全面地感知环境，特别是对机器人视觉系统起信息补充，可以将多种传感器加入机器人视觉系统，这样做可以克服机器人视觉系统的一些困难，但多传感器的引入，就需要解决机器人视觉系统的信息融合和信息冗余问题。
结语
近年来，机器人视觉伺服技术有了很大发展，国内、外机器人视觉系统的实际应用也越来越多，许多技术难题都有希望在近期的研究中取得进展。
在未来一段时间内，机器人视觉伺服系统将在机器人技术中占有突出的地位，机器人视觉伺服系统将会越来越多地应用于工业生产中。