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智能控制在机器人视觉伺服系统中的应用

作　者: 吕玲
导　师: 王洪斌
学　校: 燕山大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 视觉伺服控制图像雅克比矩阵神经网络遗传算法小波变换模糊控制
分类号: TP242.62
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

机器人视觉伺服控制是当今机器人研究领域的热点之一。非线性、强耦合和不确定性等因素是影响机器人视觉伺服性能的主要问题,研究解决这些问题的方法,具有重要的意义。本文采用基于图像的视觉伺服控制系统,对于该系统中图像雅克比矩阵的复杂求取过程,本文采用智能控制的方法,学习二维图像特征与三维机器人空间的映射关系,研究内容主要包括以下几个方面:第一,由于神经网络具有能够逼近任意非线性函数的优点,采用神经网络控制方法,学习图像特征点和机器人关节角之间的映射关系,建立起整个机器人视觉伺服系统,进行仿真实验,验证系统的有效性。第二,由于神经网络所具有的固有缺陷,采用遗传算法对神经网络进行优化,并设计了基于遗传算法优化神经网络的视觉控制器,在整个机器人视觉伺服系统中进行仿真实验,提高系统的响应速度。第三,将模糊控制理论和小波神经网络控制理论结合,设计了基于模糊小波神经网络的视觉控制器,采用人类专家总结出的语言控制规则训练小波神经网络,根据语言控制规则,可以更方便地定义小波神经网络中各参数的初始值。将所设计的控制器在整个系统中进行仿真实验,验证了该方法的有效性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-15
  1.1 机器人视觉伺服控制简介  9-11
    1.1.1 研究机器人视觉伺服控制的意义  9
    1.1.2 机器人视觉伺服控制的分类  9-11
  1.2 智能控制简介  11-13
    1.2.1 智能控制的发展  11-12
    1.2.2 智能控制在机器人视觉伺服控制中的应用  12-13
  1.3 主要研究内容  13-15
第2章机器人运动模型的建立  15-26
  2.1 引言  15
  2.2 机器人模型的建立  15-22
    2.2.1 坐标变换  16-19
    2.2.2 机器人位姿的描述  19-22
  2.3 摄像机模型的建立  22-25
    2.3.1 小孔成像模型的建立  22-23
    2.3.2 建立摄像机内参数模型  23-24
    2.3.3 建立摄像机外参数模型  24-25
  2.4 本章小结  25-26
第3章基于神经网络的机器人视觉控制器设计  26-37
  3.1 引言  26
  3.2 神经网络的基本原理的介绍  26-30
    3.2.1 生物神经元和神经元的基本知识  26-27
    3.2.2 人工神经元知识  27-30
  3.3 基于神经网络的视觉伺服系统设计  30-34
    3.3.1 神经网络控制器结构选择  31-32
    3.3.2 BP 神经网络控制器的学习算法  32-34
  3.4 仿真实验  34-36
  3.5 本章小结  36-37
第4章基于遗传算法优化神经网络的机器人视觉控制器设计  37-44
  4.1 引言  37
  4.2 遗传算法的基本知识  37-39
    4.2.1 生物的遗传、进化和适应性  37-38
    4.2.2 遗传算法的基本知识  38-39
  4.3 遗传算法优化神经网络控制器设计  39-42
    4.3.1 控制器的设计步骤  40-42
  4.4 仿真实验  42-43
  4.5 本章小结  43-44
第5章基于模糊小波神经网络的机器人视觉控制器设计  44-54
  5.1 引言  44
  5.2 模糊控制器知识  44-46
  5.3 小波变换的基本知识  46-47
    5.3.1 连续小波变换  46
    5.3.2 离散小波变换  46-47
  5.4 模糊小波神经网络控制器设计  47-53
    5.4.1 基于模糊小波神经网络的视觉伺服系统结构  47-49
    5.4.2 系统的训练算法  49-52
    5.4.3 仿真实验  52-53
  5.5 本章小结  53-54
结论  54-56
参考文献  56-61
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  61-62
致谢  62-63
作者简介  63

智能控制在机器人视觉伺服系统中的应用

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