機器人無標定視覺伺服控制系統研究.pdf

1、機器人技術是20世紀人類最偉大的科技發(fā)明之一、是自動化技術的集中體現。近年來，機器人技術已成為高技術領域內具有代表性的戰(zhàn)略性技術之一，它使得傳統的工業(yè)生產方式發(fā)生根本性的變化，對人類社會的發(fā)展產生深遠的影響。隨著人們對機器人運動特性的要求不斷提高，帶有感覺的智能機器人的研究成為各國政府高技術計劃的重要內容之一。在諸多傳感器中，視覺傳感器因其信息量大、適用范圍廣、非接觸性等特點已成為最重要的機器人傳感器之一。將視覺傳感器引入到機器人控制系

2、統，可以增加機器人對周圍環(huán)境的自適應性，拓寬機器人的應用領域?？梢灶A見，具有視覺的智能機器人將得到越來越廣泛的應用。傳統的機器人視覺伺服控制系統是基于標定技術的，整個伺服系統控制精度在很大程度上依賴于標定的精度。然而，在實際中，由于種種原因，這種基于標定的機器人視覺伺服方法受到了很大限制。無標定視覺伺服開始成為機器人視覺伺服控制領域的一個研究熱點，所謂“無標定”視覺伺服是指在不預先標定攝像機和機器人參數的情況下，直接通過圖像上的系統狀態(tài)

3、誤差來設計控制律，驅動機器人運動，使系統誤差收斂到一個容許的誤差內。本文就是針對近年來在機器人視覺伺服技術領域新發(fā)展起來尚處于探索階段，還未形成統一的理論體系的“無標定”方法展開研究的。 論文的研究工作主要包括以下幾個方面： 1．總結了機器人視覺伺服控制的研究現狀，指出了基于標定技術的機器人視覺伺服控制的不足之處，簡述了“無標定”視覺伺服控制技術的基本思想和研究進展，并分析了“無標定”視覺伺服控制技術的優(yōu)點以及目前的方法

4、存在的不足之處。 2．提出了基于自適應Kalman濾波器的機器人控制方法。機器人控制系統在實際工作中，不可避免地要受到隨機噪聲的影響。當噪聲的統計特性已知時可以考慮采用常規(guī)kalman濾波以抑制隨機噪聲對控制性能的影響。但當噪聲的統計特性不完全已知時，常規(guī)kalman濾波的濾波性能會下降甚至會引起發(fā)散。本文根據機器人的動態(tài)特性，設計了一個自適應Kalman濾波器，并對該濾波器應用于機器人控制系統進行了仿真實驗研究。仿真結果表明，

5、所設計的濾波器能夠較好地抑制方差和均值未知的測量噪聲對機器人控制系統的影響，控制系統的動態(tài)性能得到了較大的改善。 3．提出了基于圖像的機器人視覺伺服免疫控制方法。根據機器人視覺伺服控制系統的特性利用圖像雅可比矩陣的偽逆和免疫控制原理設計了視覺控制器。兩自由度機器人平面視覺跟蹤控制仿真結果表明在控制系統的動態(tài)調節(jié)過程中，PI型免疫控制器的免疫反饋機制能使偏差迅速消除，控制性能優(yōu)于常規(guī)的PID控制器。 4．構建了機器人無標定

6、視覺伺服控制系統實驗平臺。以MOTOMAN-SV3XL型六自由度工業(yè)機器人為對象，采用CCD攝像機、圖像采集卡與PC機建立了機器人無標定視覺伺服控制實驗平臺，為機器人無標定視覺伺服控制的理論研究和模擬實驗創(chuàng)造了硬件環(huán)境。 5．提出了基于自適應免疫算法的自抗擾控制器參數整定方法。研究了機器人無標定自抗擾視覺伺服控制問題。針對系統中所用的自抗擾控制器參數選取困難問題，提出了基于自適應免疫算法的自抗擾控制器參數整定方法，證明了機器人視

7、覺伺服系統中所用的非線性離散二階擴張狀態(tài)觀測器穩(wěn)定的充要條件，并將該條件應用在基于自適應免疫算法的自抗擾控制器參數整定過程中。六自由度工業(yè)機器人視覺跟蹤控制實驗結果表明了該方法的可行性和有效性。 6．提出了一種新的雙環(huán)結構的機器人無標定自抗擾視覺伺服控制方法。針對目標運動時，系統估計模型和實際系統模型之間差值會變大，使得用來估計系統實時擾動的擴張狀態(tài)觀測器的估計精度降低，從而導致整個系統的控制性能下降的問題，提出了一種新的雙環(huán)結

8、構的機器人無標定自抗擾視覺伺服控制方法。內環(huán)采用Kalman濾波算法進行圖像雅可比矩陣的在線辨識，可較好地逼近真實模型；外環(huán)采用自抗擾控制器，利用非線性觀測器實時估計系統相對于當前估計模型的總擾動，并在控制中加以動態(tài)補償。針對六自由度工業(yè)機器人進行了二維運動目標的跟蹤實驗，實驗結果表明了該方法的可行性和有效性。 7．提出了基于最小二乘支持向量回歸的機器人無標定視覺免疫控制方法。在研究基于智能算法的機器人無標定視覺控制方法的基礎上