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机器人混合视觉伺服控制研究

作　者: 班建安
导　师: 刘丁；辛菁
学　校: 西安理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 单应性矩阵混合视觉伺服免疫PID控制器 Kalman滤波器前馈控制
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

机器人视觉伺服控制是高速图像处理、机器人运动学、机器人动力学、控制理论、计算机技术和实时计算等领域的融合,是计算机视觉研究前沿的一个重要分支。机器人视觉伺服控制是也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。根据视觉反馈信号的表现形式可以将机器人视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服和混合视觉伺服三种控制方式。其中,混合视觉伺服结合了基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服的优点,同时避免了两者的缺点,和基于位置的视觉伺服相比,它不需要目标的几何模型,对标定误差不敏感；和基于图像的视觉伺服相比,它确保了控制算法在整个任务空间的收敛性。本文主要研究的是混合视觉伺服。本文首先研究单应性矩阵的求解与分解算法,它是应用混合视觉伺服算法的前提,在含有图像噪声的情况下提出采用最小二乘法求解单应性矩阵。然后系统的介绍了混合视觉伺服算法,并证明其稳定性,再通过与基于图像的视觉伺服的仿真对比实验体现其优越性。接着采用免疫控制算法实现了机器人混合视觉伺服控制,仿真和实验结果均表明其控制效果较传统PID控制器有明显的改善。最后提出将Kalman滤波器应用于机器人混合视觉伺服系统,一方面通过预测运动目标的轨迹来减小图像处理的时间,另一方面通过前馈控制来改善系统的性能,仿真结果表明应用Kalman滤波器能够使混合视觉伺服系统的性能得到极大的改善。在本文的最后,针对存在的不足之处,提出了进一步改进的措施。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-13
  1.1 机器人视觉伺服的研究背景及意义  8
  1.2 机器人视觉伺服的研究现状  8-11
    1.2.1 基于位置的视觉伺服  9-10
    1.2.2 基于图像的视觉伺服  10-11
    1.2.3 混合视觉伺服  11
  1.3 本文的研究方法及主要内容  11-13
2 单应性矩阵及其分解  13-25
  2.1 引言  13
  2.2 摄像机模型  13-16
    2.2.1 参考坐标系  13-15
    2.2.2 摄像机针孔模型  15-16
  2.3 单应性矩阵  16-22
    2.3.1 单应性矩阵定义  16-17
    2.3.2 单应性矩阵求解  17-18
    2.3.3 单应性矩阵分解  18-22
  2.4 实验  22-24
  2.5 小结  24-25
3 混合视觉伺服性能分析  25-37
  3.1 引言  25
  3.2 混合视觉伺服算法  25-28
    3.2.1 雅克比矩阵求解  25-27
    3.2.2 控制器设计  27-28
  3.3 混合视觉伺服算法稳定性分析  28-30
  3.4 仿真分析  30-35
    3.4.1 混合视觉伺服仿真研究  30-33
    3.4.2 IBVS和HVS对比  33-35
  3.5 小结  35-37
4 基于免疫控制器的机器人混合视觉伺服控制  37-48
  4.1 引言  37
  4.2 免疫控制基本原理  37-42
    4.2.1 免疫反馈规则  37-38
    4.2.2 免疫控制器设计  38-40
    4.2.3 仿真实例  40-42
  4.3 免疫控制器在机器人混合视觉伺服控制中的应用  42-46
    4.3.1 基于免疫反馈原理的视觉控制器设计  42
    4.3.2 仿真分析  42-43
    4.3.3 实验对比  43-46
  4.4 小结  46-48
5 基于Kalman滤波器的机器人混合视觉伺服控制  48-58
  5.1 引言  48
  5.2 Kalman滤波器原理  48-49
  5.3 Kalman滤波器在目标预测中的应用  49-52
    5.3.1 目标运动模型  49
    5.3.2 仿真及实验分析  49-52
  5.4 Kalman在前馈控制中的应用  52-56
    5.4.1 基于Kalman滤波器的前馈控制的原理及仿真实例  52-54
    5.4.2 基于前馈控制的机器人混合视觉伺服及仿真分析  54-56
  5.5 小结  56-58
6 总结及展望  58-60
致谢  60-61
参考文献  61-64
攻读硕士期间发表的论文  64

机器人混合视觉伺服控制研究

内容摘要

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