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保留图像特征点的机械手视觉伺服控制

作　者: 雷洋
导　师: 李艳君
学　校: 浙江大学
专　业: 控制工程
关键词: 视觉伺服冗余机械手运动学控制广义加权最小二乘法虚拟图像关节保留图像特征点
分类号: TP241
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 2次
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内容摘要

随着机器人技术的不断发展,机器人在人们生活与生产中的地位越来越重要。为了控制机器人在非结构化环境下运动,需要知道目标在该环境中的确切位置。这样就无法仅仅依靠传统的运动规划方法来控制机器人运动。和人眼的作用一样,机器视觉能给机器人较为精确的感知周围环境的能力。因此,越来越多的学者将研究焦点集中在了视觉伺服控制技术上。在视觉伺服中,如何获取视觉信息至关重要。视觉伺服按照摄像机安装的位置可分为手眼系统(Eye-in-Hand)和固定摄像机(Eye-to-Hand)系统。固定摄像机系统的摄像机位置固定不变,可以观测到工作区域的全景,但是图像信息可能不很精确；手眼系统的摄像机一般固定在执行器(机械手臂)的末端,优点是可以更为精确的观测目标。由于摄像机随着机械手移动而移动,目标可能会逃出摄像机视野。目标的视觉信息一般用图像特征点表示。为了保留图像特征点,本文对视觉伺服和机械手运动学控制进行了研究,概述如下.首先,本文分析了基于运动学的视觉伺服控制,搭建了二自由度双目视觉伺服机械手平台,进行了基于图像的双目视觉伺服机械手运动试验。整理了保留图像特征点的方法,提出了将保留图像特征点问题作为次任务加入到机械手控制中去的设想。其次,阐明了冗余机械手运动学控制的几类重要方法,着重分析了广义最小二乘法(GWLN)。另外,还对GWLN方法实际应用中关节速度可能频繁跳变问题进行了改进。采用构造二次函数的加权值设定机制来解决这一问题。再次,根据GWLN方法所提出的虚拟关节概念,提出了虚拟图像关节方法。虚拟图像关节和实际关节一样,拥有上下限。这样,应用GWLN关节限位和避障技术,可以防止图像特征点偏离摄像机视野。最后,搭建了以七自由度冗余机械手为基础的视觉伺服平台,进行了具有虚拟图像关节的机械手运动仿真和实物实验,验证了虚拟图像关节方法的有效性。

全文目录

致谢  4-5
摘要  5-7
Abstract  7-9
插图  9-11
目次  11-13
1 绪论  13-22
  1.1 研究背景与意义  13-14
  1.2 视觉伺服控制技术概述  14-17
  1.3 机械手臂运动学控制方法概述  17-18
  1.4 视觉伺服保留特征点问题  18-19
  1.5 视觉伺服机械手应用现状  19-21
  1.6 主要研究内容  21
  1.7 本文的组织结构  21-22
2 视觉伺服控制  22-37
  2.1 视觉伺服基本控制律  22-24
  2.2 两种传统的视觉伺服控制方法  24-28
  2.3 基于图像的单目及双目视觉伺服控制  28-33
  2.4 保留图像特征点方法  33-36
  2.5 本章小结  36-37
3 冗余机械手运动学控制  37-46
  3.1 概述  37-38
  3.2 两类运动学控制方法  38-41
  3.3 广义加权最小二乘法  41-45
  3.4 本章小结  45-46
4 虚拟图像关节  46-54
  4.1 摄像机模型  46-48
  4.2 机械手正运动学模型  48-51
  4.3 图像特征点的虚拟关节数学描述  51-53
  4.4 本章小结  53-54
5 使用虚拟图像关节保留图像特征点仿真及实验  54-71
  5.1 运动规划控制机械手运动仿真  54-61
  5.2 机械手IBVS运动仿真  61-66
  5.3 具有虚拟图像关节的机械手IBVS运动实验  66-70
  5.4 本章小结  70-71
6 总结与展望  71-74
  6.1 全文总结  71-72
  6.2 不足和展望  72-74
参考文献  74-78
发表文章目录  78

保留图像特征点的机械手视觉伺服控制

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