機械手無標定動態(tài)視覺伺服研究.pdf

1、機械手視覺伺服是一種利用視覺信息對機器人運動實施反饋控制的重要方法，與傳統(tǒng)控制方法相比，能提供更高的設(shè)計靈活性、任務(wù)精度以及智能化水平，受到了廣泛關(guān)注，是機器人領(lǐng)域的重要研究方向。與基于標定的運動學(xué)視覺伺服方法相比，無標定動態(tài)視覺伺服方法無需對系統(tǒng)參數(shù)進行精確標定從而避免了精確標定的繁瑣性、困難性，可在僅提供這些參數(shù)的粗略值或最佳估計值甚至任意估計值的條件下保證很高的系統(tǒng)性能，并且由于考慮了機器人的非線性動力學(xué)，還能更好地適用于高速、高

2、性能的視覺伺服場合，是一個有前景的視覺伺服方法，成為了目前視覺伺服領(lǐng)域的研究熱點。本文在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，對無標定動態(tài)視覺伺服方法做進一步的深入研究。
　　本文首先對傳統(tǒng)視覺伺服方法的基本問題進行介紹，綜述了無標定視覺伺服方法的研究結(jié)果。然后，論述了視覺伺服方法中最基本的運動學(xué)建模方法，詳細推導(dǎo)了場景、手眼兩種視覺系統(tǒng)下的基于位置的以及基于圖像的視覺伺服運動學(xué)模型，加深了對視覺伺服方法核心問題的理解，便于進行各種視覺控制器的設(shè)

3、計，也為本文的研究提供了堅實的理論基礎(chǔ)。
　　現(xiàn)有的近似雅可比控制方法能在僅利用系統(tǒng)參數(shù)粗略值或最佳估計值的情況下保證系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性，但卻均需利用關(guān)節(jié)角速度精確測量值。本文提出了一種無關(guān)節(jié)角速度測量下的近似雅可比控制策略，設(shè)計了兩種滑模觀測器策略對關(guān)節(jié)角速度進行在線估計，并詳細分析了這兩種設(shè)計的系統(tǒng)穩(wěn)定性，有利于提高視覺定位系統(tǒng)在實際環(huán)境中的控制性能。
　　現(xiàn)有的基于自適應(yīng)雅可比的任務(wù)空間跟蹤方法能同時處理運動學(xué)和動力學(xué)的

4、不確定性，但需用到任務(wù)空間速度或關(guān)節(jié)空間速度甚至兩者的精確測量值，其系統(tǒng)性能會在實際應(yīng)用中受到測量噪聲的嚴重影響。為了進一步提高控制性能，本文提出了一種無任務(wù)空間和關(guān)節(jié)空間速度測量下的自適應(yīng)視覺跟蹤方法，設(shè)計了三種滑模觀測器策略對關(guān)節(jié)角速度進行在線估計，詳細分析了這三種設(shè)計下的系統(tǒng)穩(wěn)定性。
　　與基于自適應(yīng)雅可比的自適應(yīng)視覺跟蹤方法只能用于深度參數(shù)恒定不變或緩慢變化的場合不同，基于深度獨立雅可比的無標定視覺伺服方法可處理最一般的三

5、維運動問題，對深度參數(shù)無任何限制，也能處理攝像機內(nèi)外部參數(shù)的不確定性，是一種有前景的視覺伺服方法。在現(xiàn)有的基于深度獨立雅可比的多特征點場景視覺跟蹤方法中，設(shè)計的用于估計攝像機參數(shù)的自適應(yīng)律需利用無法得到的深度參數(shù)精確值，在實現(xiàn)階段只能利用估計值進行代替，但是此方式再也無法從理論上保證系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性，甚至穩(wěn)定性。為了解決此問題，本文提出了一種改進的利用深度參數(shù)估計值進行設(shè)計的自適應(yīng)律，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一種初始狀態(tài)無關(guān)的自適應(yīng)律，均

6、r>　　能從理論上保證系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性。為了處理場景視覺伺服中特征點坐標參數(shù)的不確定性，本文提出了一種新的基于深度獨立雅可比的運動學(xué)建模方法，能同時處理攝像機參數(shù)以及特征點坐標參數(shù)的不確定性。在此基礎(chǔ)上，提出了同時適用于場景、手眼兩類視覺系統(tǒng)的運動學(xué)模型統(tǒng)一框架，研究了此統(tǒng)一框架下的視覺定位、跟蹤控制器設(shè)計問題。為了解決統(tǒng)一框架中的過參數(shù)化問題，本文設(shè)計了一種新的基于深度獨立雅可比的參數(shù)估計策略，實現(xiàn)了攝像機參數(shù)與特征點坐標參數(shù)之間的解