機(jī)器人無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、近年來(lái)，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(duì)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(jué)和計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的快速發(fā)展，將視覺(jué)信息同機(jī)器人控制相結(jié)合形成視覺(jué)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(jiàn)，具有視覺(jué)的智能機(jī)器人將得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的機(jī)器人視覺(jué)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(jué)伺服方法受到了很大限制。無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服開(kāi)始成為機(jī)器人視覺(jué)伺服控制領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，所謂“無(wú)標(biāo)定”視覺(jué)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(guò)圖像上的系統(tǒng)狀態(tài)誤差來(lái)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(duì)近年來(lái)在機(jī)器人視覺(jué)伺服技術(shù)領(lǐng)域新發(fā)展起來(lái)尚處于探索階段，還未形成統(tǒng)一的理論體系的“無(wú)標(biāo)定”方法展開(kāi)研究的。
　　本文

3、對(duì)無(wú)標(biāo)定視覺(jué)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(duì)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(cè)。在應(yīng)用傳統(tǒng)的小波技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)，需要采用閾值對(duì)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(wú)法實(shí)現(xiàn)精確的邊緣檢測(cè)，這些缺陷限制

4、了小波邊緣檢測(cè)技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用。針對(duì)這一問(wèn)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(duì)各種基于梯度的邊緣檢測(cè)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(cè)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(cè)無(wú)法識(shí)別感興趣目標(biāo)的問(wèn)題。
　　本文提出了一種動(dòng)態(tài)無(wú)標(biāo)定的視覺(jué)伺服控制方法,對(duì)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(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服控制技術(shù)或者只能針對(duì)靜態(tài)的目標(biāo),或者針對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)但無(wú)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(duì)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(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。
　　研究了能應(yīng)用于“眼在手上”視覺(jué)伺服控制結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)無(wú)標(biāo)定的視覺(jué)伺服控制算法。當(dāng)前“眼在手上”系統(tǒng)的無(wú)標(biāo)定算法中，沒(méi)有考