自由漂浮空间机器人视觉伺服系统研究

第３８卷第２期一一一一一一一一一一一哈一尔一滨一工一程一大一学一学一报一一一一一一一一一一Ｖｏｌ．３８?．２

２０１７年２月一一一一一

一一

一一一

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ一一一一一一一一一一一Ｆｅｂ．２０１７

自由漂浮空间机器人视觉伺服系统研究

刘阳，谢宗武，王滨，刘宏，蔡鹤皋

（哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，黑龙江哈尔滨１５０００１）

摘一要：为了将动力学模块引入传统的视觉伺服控制算法，使其更加符合真实模型三本文以自由漂浮空间机器人视觉伺服为目标，分析了其系统组成与工作原理三采用广义雅克比的方法完成其速度级的运动学建模，并在６Ｄ空间下分析其动力学模型三机械臂采用ＰＤ与前馈控制完成笛卡尔空间点到点连续路径规划三借助双目手眼相机完成非合作目标位姿的提取，进而完成视觉伺服系统的搭建三本文算法可将机械臂控制算法引入到空间机器人视觉伺服系统，使得机器人控制更加方便，具有结构简单成本低等优点三通过搭建ＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓ仿真模型，实现了对期望轨迹的跟踪，验证了视觉伺服算法的正确性三

关键词：空间机器人；视觉伺服；自由漂浮；动力学；双目视觉ＤＯＩ：１０．１１９９０／ｊｈｅｕ．２０１６０５０２７

网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１３９０．ｕ．２０１６１１１６．１６１３．００２．ｈｔｍｌ中图分类号：ＴＰ２４２．３一文献标志码：Ａ一文章编号：１００６－７０４３（２０１７）０２－０１５３－０７

Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｏｆａｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ

ＬＩＵＹａｎｇ，ＸＩＥＺｏｎｇｗｕ，ＷＡＮＧＢｉｎ，ＬＩＵＨｏｎｇ，ＣＡＩＨｅｇａｏ

（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＳｙｓｔｅｍ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｄｄｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｐａｃｅｒｏｂｏｔｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｅｎｈａｎｃｅｔｈｅａｕｔｈｅｎｔｉｃｉｔｙｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆａｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ，ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｉｔｓｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍ．ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＪａｃｏｂｉａｎｍａｔｒｉｘｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ，ａｎｄｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｓｍｏｄｅｌｗａｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆ６Ｄｓｐａｔｉａｌｖｅｃｔｏｒ．ＢａｓｅｄｏｎＰＤａｎｄｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｈｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔｗａｓｐｒｏｇｒａｍｍｅｄｉｎＣａｒｔｅｓｉａｎｓｐａｃｅ．Ａｂｉｎｏｃｕｌａｒｈａｎｄ?ｅｙｅｃａｍｅｒａｓｙｓｔｅｍｗａｓｂｕｉｌｔｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｐｏｓｅｏｆｔｈｅｎｏｎ?ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓａｔｅｌｌｉｔｅｗｈｉｃｈｆｕｒｔｈｅｒｕｓｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍ．Ｖａｒｉｏｕｓｒｏｂｏｔｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃａｎｂｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｔｈａｔｍａｋｅｓｉｔｍｏｒｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔａｎｄｔａｋｅｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｓｉｍｐｌｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｗｉｔｈｌｏｗｃｏｓｔ．ＢｙｂｕｉｌｄｉｎｇａＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｅｘｐｅｃ?ｔｅｄｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｈａｄｂｅｅｎｔｒａｃｋｅｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｄｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｒｉｇｈｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ；ｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏ；ｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇ；ｄｙｎａｍｉｃｓ；ｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎ收稿日期：２０１６－０５－０９．网络出版日期：２０１６－１１－１６．基金项目：国家重点基础研究发展计划（２０１３ＣＢ７３３１０５）．作者简介：刘阳（１９９０－），男，博士研究生；

谢宗武（１９７３－），男，教授，博士生导师；王滨（１９７３－），男，副教授；

刘宏（１９６６－），男，教授，博士生导师， 长江学者计划 特聘教授；

蔡鹤皋（１９３４－），男，教授，博士生导师，中国工程院院士．通信作者：王滨，Ｅ?ｍａｉｌ：ｗｂｈｉｔ＠ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ．

一一随着科学技术水平的发展，每年发射进入太空的航天器数目在逐渐增大三ＵＣＳ（ｕｎｉｏｎｏｆｃｏｎｃｅｒｎｅｄｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ）卫星数据显示［１］，截止到２０１６年１月１日，太空中活动卫星的数量为１３８１，其中４９３颗卫星运行于同步地球轨道三这些活动卫星中大约有６８％的卫星处于不受控状态，如废弃卫星二火箭残留物以及太空垃圾［２］三每年都有卫星由于发射失败

而无法正确进入轨道，从而造成大量的经济损失三此类卫星经过在轨维护，大多可以继续服务三

作为主要的在轨维护设备，空间机器人能够胜任卫星维修二能源补充二货物运输等多项太空任务［３－８］三随着太空任务的复杂化，宇航员的操作风险大大提高，利用空间机器人代替宇航员完成空间工作已成为当前空间探索的新趋势三中国将在未来五年内建成我国独立自主研发的空间站，空间站各舱段之间的组装依赖的也是空间机器人三

空间机器人是一个强非线性系统，其运动学与动力学之间存在着动力学耦合［９］三空间微重力环境下对其进行实时控制存在很大困难，同时风险高二难度大三视觉伺服的引入使得空间机器人在执行空间任务时变得智能化，能够根据不同的环境采取不

万方数据

自由漂浮空间机器人视觉伺服系统研究

第３８卷第２期一一一一一一一一一一一哈一尔一滨一工一程一大一学一学一报一一一一一一一一一一Ｖｏｌ．３８?．２ ２０１７年２月一一一一一 一一 一一一 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ一一一一一一一一一一一Ｆｅｂ．２０１７ 自由漂浮空间机器人视觉伺服系统研究 刘阳，谢宗武，王滨，刘宏，蔡鹤皋 （哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，黑龙江哈尔滨１５０００１） 摘一要：为了将动力学模块引入传统的视觉伺服控制算法，使其更加符合真实模型三本文以自由漂浮空间机器人视觉伺服为目标，分析了其系统组成与工作原理三采用广义雅克比的方法完成其速度级的运动学建模，并在６Ｄ空间下分析其动力学模型三机械臂采用ＰＤ与前馈控制完成笛卡尔空间点到点连续路径规划三借助双目手眼相机完成非合作目标位姿的提取，进而完成视觉伺服系统的搭建三本文算法可将机械臂控制算法引入到空间机器人视觉伺服系统，使得机器人控制更加方便，具有结构简单成本低等优点三通过搭建ＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓ仿真模型，实现了对期望轨迹的跟踪，验证了视觉伺服算法的正确性三 关键词：空间机器人；视觉伺服；自由漂浮；动力学；双目视觉ＤＯＩ：１０．１１９９０／ｊｈｅｕ．２０１６０５０２７ 网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１３９０．ｕ．２０１６１１１６．１６１３．００２．ｈｔｍｌ中图分类号：ＴＰ２４２．３一文献标志码：Ａ一文章编号：１００６－７０４３（２０１７）０２－０１５３－０７ Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｏｆａｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ ＬＩＵＹａｎｇ，ＸＩＥＺｏｎｇｗｕ，ＷＡＮＧＢｉｎ，ＬＩＵＨｏｎｇ，ＣＡＩＨｅｇａｏ （ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＳｙｓｔｅｍ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｄｄｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｐａｃｅｒｏｂｏｔｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｅｎｈａｎｃｅｔｈｅａｕｔｈｅｎｔｉｃｉｔｙｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆａｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ，ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｉｔｓｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍ．ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＪａｃｏｂｉａｎｍａｔｒｉｘｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ，ａｎｄｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｓｍｏｄｅｌｗａｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆ６Ｄｓｐａｔｉａｌｖｅｃｔｏｒ．ＢａｓｅｄｏｎＰＤａｎｄｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｈｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔｗａｓｐｒｏｇｒａｍｍｅｄｉｎＣａｒｔｅｓｉａｎｓｐａｃｅ．Ａｂｉｎｏｃｕｌａｒｈａｎｄ?ｅｙｅｃａｍｅｒａｓｙｓｔｅｍｗａｓｂｕｉｌｔｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｐｏｓｅｏｆｔｈｅｎｏｎ?ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓａｔｅｌｌｉｔｅｗｈｉｃｈｆｕｒｔｈｅｒｕｓｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍ．Ｖａｒｉｏｕｓｒｏｂｏｔｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃａｎｂｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｔｈａｔｍａｋｅｓｉｔｍｏｒｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔａｎｄｔａｋｅｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｓｉｍｐｌｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｗｉｔｈｌｏｗｃｏｓｔ．ＢｙｂｕｉｌｄｉｎｇａＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｅｘｐｅｃ?ｔｅｄｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｈａｄｂｅｅｎｔｒａｃｋｅｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｄｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｒｉｇｈｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ；ｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏ；ｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇ；ｄｙｎａｍｉｃｓ；ｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎ收稿日期：２０１６－０５－０９．网络出版日期：２０１６－１１－１６．基金项目：国家重点基础研究发展计划（２０１３ＣＢ７３３１０５）．作者简介：刘阳（１９９０－），男，博士研究生； 谢宗武（１９７３－），男，教授，博士生导师；王滨（１９７３－），男，副教授； 刘宏（１９６６－），男，教授，博士生导师， 长江学者计划 特聘教授； 蔡鹤皋（１９３４－），男，教授，博士生导师，中国工程院院士．通信作者：王滨，Ｅ?ｍａｉｌ：ｗｂｈｉｔ＠ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ． 一一随着科学技术水平的发展，每年发射进入太空的航天器数目在逐渐增大三ＵＣＳ（ｕｎｉｏｎｏｆｃｏｎｃｅｒｎｅｄｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ）卫星数据显示［１］，截止到２０１６年１月１日，太空中活动卫星的数量为１３８１，其中４９３颗卫星运行于同步地球轨道三这些活动卫星中大约有６８％的卫星处于不受控状态，如废弃卫星二火箭残留物以及太空垃圾［２］三每年都有卫星由于发射失败 而无法正确进入轨道，从而造成大量的经济损失三此类卫星经过在轨维护，大多可以继续服务三 作为主要的在轨维护设备，空间机器人能够胜任卫星维修二能源补充二货物运输等多项太空任务［３－８］三随着太空任务的复杂化，宇航员的操作风险大大提高，利用空间机器人代替宇航员完成空间工作已成为当前空间探索的新趋势三中国将在未来五年内建成我国独立自主研发的空间站，空间站各舱段之间的组装依赖的也是空间机器人三 空间机器人是一个强非线性系统，其运动学与动力学之间存在着动力学耦合［９］三空间微重力环境下对其进行实时控制存在很大困难，同时风险高二难度大三视觉伺服的引入使得空间机器人在执行空间任务时变得智能化，能够根据不同的环境采取不 万方数据

2014年国内外著名机器人伺服电机制造企业名单资料

2014年国内外著名机器人伺服电机制造企业名单装备来源：OFweek工控网时间：2014/9/1责任编辑：yinpeipei 评论繁体

随着全球人力成本的上涨，制造业生存压力日益加大，机器人产业的发展迎来一个需求快速发展的阶段，新一代制造业中机器自动化将变得越来越重要。来自中国机器人产业联盟和国际机器人联合会的统计数据显示，2013年中国市场工业机器人销售总量比2012年增长约36%。中国不仅已经成为世界上最大的机器人市场，也是成长最快的市场。 伺服电机作为工业机器人的重要组成部分，其相关产业也是如火如荼，遍地开花。根据最新业内信息，小编盘点了2014年国内外著名机器人伺服电机制造企业。 2014年国内外著名机器人伺服电机制造企业名单 国内上市公司 新时达 上海新时达电气股份有限公司是专业研发生产销售工业控制、传动控制、运动控制和机器人产品并服务于全球的高新技术企业，创立于1995年。 上海新时达机器人有限公司是新时达股份全资子公司。2003年新时达收购了德国AntonSigrinerElektronikGmbH公司，秉承德国 Sigriner科学严谨的创新理念，不断追求卓越品质，分别在德国巴伐利亚与中国上海设立了研发中心，把全球领先的德国机器人技术引入中国。2013年在中国上海建立了生产基地，机器人产品系列已覆盖6kg~275kg。 自创立以来，新时达始终致力于产业自动化控制产物的研发、制造和销售。公司主营业务分三大类，一类是电梯控制产物以及电梯物联网，主要包罗电梯控制成套系统以及相关配件产物，遍及适用于种种电梯的制造、更新以及维修调养；第二类是节能与产业传动类产物，主要包罗高、低压种种产业控制变频器、电梯专用变频器、电梯一体化驱动控制器等，遍及适用于电梯、起重、口岸机械、橡塑、冶金、矿山、电力、市政、水泥、包装印刷、空压机、机床等各个行业；第三类是机器人与运动控制类产物，主要包罗六自由度产业机器人系列产物、

基于图像的视觉伺服系统

基于图像的机器人视觉伺服系统研究 班级：自121 姓名：成佳宇 学号：3120413006

基于图像的机器人视觉伺服系统 摘要本文采用基于图像的眼在手（eye in hand）视觉伺服结构,通过计算图像雅克比矩阵实现机械手的定位任务。本文采用应用最广泛的机器人工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)，在该工具箱的基础上,运用Sub-system实现Matlab和Simulink的有机结合，建立基于图像反馈的六自由度PUMA560机器人视觉伺服系统Simulink模型,仿真验证该模型的有效性。 关键字：puma560机器人；视觉伺服；图像的雅可比矩阵Abstract：In this paper,we use Image-based visual servoing control system, via image jacobin matrix function the positioning of the manipulator by calculation task. on the basis of Robotics Toolbox for Matlab, and using Sub - system to realize the organic combination of Matlab and Simulink, based on the image feedback Simulink model of six degrees of freedom PUMA560 robot visual servoing system, the simulation verify the validity of the model. Keyword：PUMA560robot；IBVS；Image jacobin 引言： 机器人视觉伺服己成为机器人领域重要的研究内容之一，但是机器人视觉伺服系统是一个十分复杂的非线性系统。视觉是一种复杂的感官,视觉信息中包含有大量的数据,要从 中提取特征信息,需要复杂的算法及耗费大量的运算时间,

机器人视觉伺服系统综述

机器人视觉伺服系统综述 摘要：对机器人视觉伺服系统进行阐述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念、发展历程以及研究背景；并从不同的角度对机器人视觉伺服系统进行了分类。最后介绍了该领域的研究现状、所取得的成就，以及今后的发展趋势。 关键词：机器人；视觉伺服；综述 Survey of robot visual servoing system Abstract:: In this paper,the survey of robot visual servoing system are introduced.The paper reviews the concept and history background of robot visual servoing system.This article also classify the robot visual servo system from different aspects. Finally, it introduce the research status quo, achievements and future trends in the field. Key words:robot, visual servoing, summary 1．引言 随着先进科学技术的不断发展，机器人已经在生产和生活中起到了越来越重要的作用，因次人们不断对机器人技术提出更高的要求。为了使机器人能够完成更加复杂的工作，适应更加复杂的环境，机器人不仅需要更加完善的控制统，还需要能够更多的感知环境的变化。而影响其发展的一个重要原因就是机器人缺少像人一样的感知能力，在人们为机器人添加各种外部传感器的过程中，机器人视觉以其信息大、信息完整成为最重要的机器人感知功能[1]。 机器人的视觉伺服系统是机器人的视觉和机器人控制的相结合的复杂系统。其内容包括了图像的采集与处理、运动学和动力学、自动控制理论及其系统数据实时分析等领域于一体的新兴交叉学科。随着摄像技术和计算机技术的发展，以及相关理论的日益完善和实践的不断检验，视觉伺服已具备了在实际中应用的条件；而随着机器人应用领域的不断扩展，重要性也不断提高，与其相关技术问题已经成为了当前的研究热点[2]。所以实现机器人视觉伺服控制有相当的难度，是机器人研究领域中具有挑战性的课题。 2．机器人视觉伺服系统 2．1机器人视觉伺服系统的定义

工业机器人用电机驱动系统

工业机器人用电机驱动系统 机器人电动伺服驱动系统是利用各种电动机产生的力矩和力，直接或间接地驱动机器人本体以获得机器人的各种运动的执行机构。 对工业机器人关节驱动的电动机，要求有最大功率质量比和扭矩惯量比、高起动转矩、低惯量和较宽广且平滑的调速范围。特别是像机器人末端执行器（手爪）应采用体积、质量尽可能小的电动机，尤其是要求快速响应时，伺服电动机必须具有较高的可靠性和稳定性，并且具有较大的短时过载能力。这是伺服电动机在工业机器人中应用的先决条件。 一、机器人对关节驱动电机的主要要求规纳如下 1.快速性 电动机从获得指令信号到完成指令所要求的工作状态的时间应短。响应指令信号的时间愈短，电伺服系统的灵敏性愈高，快速响应性能愈好，一般是以伺服电动机的机电时间常数的大小来说明伺服电动机快速响应的性能。 2.起动转矩惯量比大 在驱动负载的情况下，要求机器人的伺服电动机的起动转矩大，转动惯量小。 3.控制特性的连续性和直线性，随着控制信号的变化，电动机的转速能连续变化，有时还需转速与控制信号成正比或近似成正比。 4.调速范围宽。 能使用于1：1000～10000的调速范围。 5.体积小、质量小、轴向尺寸短。 6.能经受得起苛刻的运行条件，可进行十分频繁的正反向和加减速运行，并能在短时间内承受过载。 目前，由于高起动转矩、大转矩、低惯量的交、直流伺服电动机在工业机器人中得到广泛应用，一般负载1000N（相当100kgf）以下的工业机器人大多采用电伺服驱动系统。所采用的关节驱动电动机主要是AC伺服电动机，步进电动机和DC伺服电动机。其中，交流伺服电动机、直流伺服电动机、直接驱动电动机（DD）均采用位置闭环控制，一般应用于高精度、高速度的机器人驱动系统中。步进电动机驱动系统多适用于对精度、速度要求不高的小型简易机器人开环系统中。交流伺服电动机由于采用电子换向，无换向火花，在易燃易爆环境中得到了广泛的使用。机器人关节驱动电动机的功率范围一般为0.1～10kW。工业机器人驱动系统中所采用的电动机。

视觉伺服控制算法优化综述

视觉伺服控制算法优化综述 摘要：系统论述了视觉伺服控制的应用现状。重点介绍了针对不同的实际情况，提出优化的基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统的控制算法。优化后的算法效率高，具有很强的有效性和可行性。优化后的控制系统功能更强，更精确有效。 关键词：视觉伺服;优化;算法 Survey of Visual Servoing control algorithm Abstract:The application status of the visual servo control are reviewed . For different realities , we put fortward an improved position-based visual servo systems and image -based visual servo control algorithm of the system. High efficiency of the improved algorithm has strong effectiveness and feasibility. The improved control system functions stronger, and become more precise and effective. Keywords:Visual Servoing;improve;Algorithm

1 引言 随着科技的快速发展，在现代工业自动化生产过程中,机器视觉正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术,如机械零件的自动检测、智能机器人控制及生产线的自动监控等。 基于视觉的伺服策略是采用相机所观察的特征来控制机器人移动的一种灵活有效的方法。视觉伺服主要分为3种：基于位置的视觉伺服(PBVS)、基于图像的视觉伺服(IBVS)和混合控制视觉伺服。早期的研究主要是基于位置的视觉伺服研究，近年来主要是基于图像的视觉伺服研究。 PBVS的反馈偏差在3D笛卡尔空间进行计算，IBVS的反馈偏差在2D图像平面空间进行计算。PBVS 的控制方式直接在笛卡尔空间下进行位姿估计和运动控制，具有很好的直观性和简单有效性。IBVS的控制方式其期望给定值直接以图像特征信息表示，所以不需要将特征信息投影逆变换到工作空间的过程，因此基于图像的控制方式对标定误差和空间模型误差不敏感，具有更高地定位精度，为多数的视觉伺服系统所采用。 2 视觉伺服控制算法 在进行任何一个基于伺服控制的控制系统的分析、综合或设计时，首先应建立该系统的数学模型，确定其控制算法。它反映了系统输入、内部状态和输出之间的数量和逻辑关系，这些关系式为计算机进行运算处理提供了依据。控制算法的正确与否直接影响控制系统的品质，甚至决定整个系统的成败。 2.1 基于位置的视觉伺服算法的优化 对于不同的功能要求，采用传统的基于位置的视觉伺服控制算法，常常造成稳定性不够、精度不够、准确性不足等问题，我们需要对算法进行优化处理，来满足要求。 例如，针对家庭环境中服务机器人物品的抓取问题，提出一种改进的基于位置的视觉伺服抓取算法。该算法主要包括4个部分： 1.基于Naomark 标签的物体识别，根据Naomark的ID确定抓取方式，并利用世界单应分解算法对目标物位姿进行估计。 通过在具有不同形状和特征的各类物品上布置Naomark 标签的方式，可以实现被操作物的快速识别与定位，从而解决家庭环境中物品种类多、操作方式复杂带来的困难。 利用Hough 变换和边缘检测可以得到Naomark 的各特征点。 2.对NAO机器人的五自由度手臂进行运动学建模，计算出运动学正解和逆解。

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构 1 前言 对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。 视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。 2 视觉伺服系统的分类 视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题： 1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。 2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？ 按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统（position－based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing），基于图像的控制系统（image－base control，或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing）。由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D视觉伺服系统。 按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。 3 视觉伺服系统的控制结构 3.1 基于位置的视觉伺服控制结构

第二讲机器人的伺服电机

机器人的伺服电机 机器人的伺服电机是用来将机器人大脑发出的运动指令转换为运动动作的部件，相当于人的肌肉的作用。本讲教你如何连接、调整以及测试机器人伺服电机。为此，你需要理解和掌握控制伺服电机方向、速度和运行时间的相关PBASIC 指令及其编程技术。由于精确地控制伺服电机是决定机器人性能的关键，所以，在把伺服电机安装到机器人底盘之前先熟悉这些内容是非常重要而且必需的。 连续旋转伺服电机简介 机器人伺服电机有很多种，本讲要介绍的主要是能够使你的轮式机器人两个轮子不停旋转的连续旋转伺服电机，如图2-1所示。图中指出了该伺服电机的外部配件，这些配件将在本讲或后续章节中用到。 任务1：将伺服电机连接到教学板 在本任务中首先将伺服电机连接到电源和BASIC Stamp模块的I/O口，然后搭建一个LED 电路来监视BASIC Stamp模块发送到伺服电机的运动控制信号。 连接伺服电机所需的零部件 ●帕拉斯公司生产的连续旋转伺服电机2个； ●搭建LED电路所需的零配件（LED和470欧姆电阻）2套 连接伺服电机到 教学底板 把三位开关拨至0位切断教学底板的电源（图2?2）。 图2-3显示的是教学板上伺服电机接线端子。你可以用板上的跳线 来选择伺服电机的供电电源是来自机器人套件中的电池盒Vin还是来 自外接直流电源Vdd。要移动跳线帽，你必须向上把跳线帽从原来短 接的2个脚上拔下来，然后把跳线帽压进你想短接的2个脚上去。 如果使用6V电池组，将两个伺服电机接线端子之间的跳线帽接Vin，参照图2-3（左图）所示。 如果使用7.5 V、1000 mA的直流电源，将跳线帽接Vdd，参照图2-3（右图）所示。

伺服电机和步进电机有什么区别【解析】

伺服电机和步进电机有什么区别? 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器让人们解放了劳动力，现在的很多工厂都实现了自动化，不再需要人力。自动化的实现离不开电机，电机是机器的动力来源。从1820年发现电流的磁效应到现在将近200年的创新发展，科学家们制造了各种各样的电机。今天就分析一下伺服电机与步进电机的区别。 各种电机 什么是伺服电机和步进电机呢？ 伺服电机是指在伺服系统中控制机械元件运转的发动机，是一种补助马达间接变速装置。伺服电机可使控制速度，位置精度非常准确，可以将电压信号转化为转矩和转速以控制驱动对象。私服电机转子转速受输入信号控制，并能快速反应，在自动控制系统中用作执行元件，且具有机电时间常数小、线性高度、始动电圧等特性，可把所收到的电信号转化成电动机轴上的角位移或角速度输出。 伺服电机 伺服电机的工作原理：伺服系统是使物体的位置、方位、状态等输出被控制量能够跟随输入目标的任意变化的自动控制系统。伺服主要靠脉冲来定位，基本上可以这样理解，伺服电机接收到一个脉冲就会旋转一个脉冲相对应的角度从而实现位移，因为伺服电机本身具备发出脉冲的功能，所以伺服电机每旋转一个角度就会发出对应数量的脉冲，这样和伺服电机接收的脉冲形成了呼应，或者叫闭环，如此一来，系统就会知道多少脉冲给伺服电机，同时就收了多少脉冲回来，这样就能够很精准的控制电机的转动，从而实现很精确的定位，可以达到0.001mm。直流伺服电机分为有刷和无刷电机。有刷电机成本低，结构简单，启动转矩大，调速范围宽，控制容易，需要维护但维护不方便，产生电磁干扰，对环境有要求。因此它可以用于对成本敏感的普通工业和民用场合。无刷电机体积小，重量轻，出力大，相应快，速度高，惯量小，转动平滑，力矩稳定。控制复杂，容易实现智能化，其电子换相方式

机器人视觉伺服技术发展概况综述

机器人视觉伺服技术发展概况综述 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义： 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是： “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

伺服电机内部结构及其工作原理

创作编号：BG7531400019813488897SX 创作者：别如克* 伺服电机内部结构

伺服电机工作原理

伺服电机原理 一、交流伺服电动机 交流伺服电动机定子的构造基本上与电容分相式单相异步电动机相似.其定子上装有两个位置互差90°的绕组，一个是励磁绕组Rf，它始终接在交流电压Uf上；另一个是控制绕组L，联接控制信号电压Uc。所以交流伺服电动机又称两个伺服电动机。 交流伺服电动机的转子通常做成鼠笼式，但为了使伺服电动机具有较宽的调速范围、线性的机械特性，无“自转”现象和快速响应的性能，它与普通电动机相比，应具有转子电阻大和转动惯量小这两个特点。目前应用较多的转子结构有两种形式：一种是采用高电阻率的导电材料做成的高电阻率导条的鼠笼转子，为了减小转子的转动惯量，转子做得细长；另一种是采用铝合金制成的空心杯形转子，杯壁很薄，仅0.2-0.3mm，为了减小磁路的磁阻，要在空心杯形转子内放置固定的内定子.空心杯形转子的转动惯量很小，反应迅速，而且运转平稳，因此被广泛采用。 交流伺服电动机在没有控制电压时，定子内只有励磁绕组产生的脉动磁场，转子静止不动。当有控制电压时，定子内便产生一个旋转磁场，转子沿旋转磁场的方向旋转，在负载恒定的情况下，电动机的转速随控制电压的大小而变化，当控制电压的相位相反时，伺服电动机将反转。 交流伺服电动机的工作原理与分相式单相异步电动机虽然相似，但前者的转子电阻比后者大得多，所以伺服电动机与单机异步电动机相比，有三个显著特点： 1、起动转矩大 由于转子电阻大，其转矩特性曲线如图3中曲线1所示，与普通异步电动机的转矩特性曲线2相比，有明显的区别。它可使临界转差率S0＞1，这样不仅使转矩特性（机械特性）更接近于线性，而且具有较大的起动转矩。因此，当定子一有控制电压，转子立即转动，即具有起动快、灵敏度高的特点。 2、运行范围较广 3、无自转现象 正常运转的伺服电动机，只要失去控制电压，电机立即停止运转。当伺服电动机失去控制电压后，它处于单相运行状态，由于转子电阻大，定子中两个相反方向旋转的旋转磁场与转子作用所产生的两个转矩特性（T1－S1、T2－S2曲线）以及合成转矩特性（T－S曲线）交流伺服电动机的输出功率一般是0.1-100W。当电源频率为50Hz，电压有36V、110V、220、380V；当电源频率为400Hz，电压有20V、2 6V、36V、115V等多种。

机器人视觉伺服系统

机器人视觉伺服系统 2014-2-18 15:28:29 浏览：112 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义： 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是： “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。” 机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统，从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉，这就包括了可见视觉以及非可见视觉，甚至包括人类视觉不能直接观察到的、物体内部信息的获取与处理等。 机器人视觉发展历程 上个世纪60年代，由于机器人和计算机技术的发展，人们开始研究具有视觉功能的机器人。但在这些研究中，机器人的视觉与机器人的动作，严格上讲是开环的。机器人的视觉系统通过图像处理，得到目标位姿，然后根据目标位姿，计算出机器运动的位姿，在整个过程中，视觉系统一次性地“提供”信息，然后就不参与过程了。在1973年，有人将视觉系统应用于机器人控制系统，在这一时期把这一过程称作视觉反馈(visual feedback)。直到1979年，hill和park提出了“视觉伺服”(visual servo)概念。很明显，视觉反馈的含义只是从视觉信息中提取反馈信号，而视觉伺服则是包括了从视觉信号处理，到机器人控制的全过程，所以视觉伺服比视觉反馈能更全面地反映机器人视觉和控制的有关研究内容。 上个世纪80年以来，随着计算机技术和摄像设备的发展，机器人视觉伺服系统的技术问题吸引了众多研究人员的注意。在过去的几年里，机器人视觉伺服无论是在理论上还是在应用方面都取得了很大进展。在许多学术会议上，视觉伺服技术经常列为会议的一个专题。视觉伺服已逐渐发展为跨机器人、自动控制和图像

机器人视觉伺服控制外文文献翻译、中英文翻译

附录1：外文翻译 摘要 本文介绍了机器人视觉伺服控制的入门教程，由于该课题涉及许多学科，我们的目标仅限于提供一个基本的概念框架工作。首先，我们从机器人学和计算机视觉的前提条件，包括坐标变换，速度表示，以及图像形成过程的几何方面的描述进行简要回顾。然后，我们提出了视觉伺服控制系统的分类。然后详细讨论了基于位置和基于图像的系统的两大类。由于任何视觉伺服系统必须能够跟踪图像序列中的图像特征，所以我们还包括基于特征和基于相关性的跟踪方法的概述。我们结束了教程与一些服务的当前方向的研究领域的视觉伺服控制 当今绝大多数增长的机器人人口都在工厂里工作，在那里工厂可以制造出适合机器人的环境。在工作环境和物体放置不能精确控制的应用中，机器人的影响要小得多。这种局限性很大程度上是由于现代商业机器人系统固有的感觉能力不足。人们早已认识到，传感器集成是提高机器人的通用性和应用领域的基础，但迄今为止，这还没有证明在制造业中大量的机器人应用是有效的。 机器人在日常生活中的“前沿”为这项研究提供了新的动力。与制造业的应用不同，重新设计“我们的世界”并不适合于机器人。视觉是一种有用的机器人传感器，因为它模仿人类的视觉，并允许对环境进行非接触测量。自从Shirai 和伊努埃（1）的早 ，期工作（谁描述了如何使用视觉反馈回路来校正机器人的位置以提高任务精度）大量的EORT 一直致力于机器人的视觉控制。机器人控制器完全集成的视觉系统现在可以从多个供应商获得。通常，视觉感知和操作以开环的方式组合，“看”然后“移动”。所得到的操作的精度直接取决于视觉传感器和机器人末端Ecter 的精度。增加这些子系统的精度的一个替代方法是使用视觉反馈控制回路，这将增加系统的整体精度，这是大多数应用中的一个主要问题。极端地，机器视觉可以为机器人端部控制器提供闭环位置控制。这被称为视觉伺服。这个词似乎已经被RHT 和Park（2）在1979 中介绍了，以区别他们的方法与先前的“块世界”实验，其中系统在拍照和移动之间交替。在引入这个术语之前，一般使用较少的视觉术语视觉反馈。为了这篇文章的目的，视觉伺服中的任务是使用视觉信息来控制机器人的末端ECT 相对于目标对象或一组目标特征的姿态。该任务也可用于移动机器人，其中，它成为控制车辆的姿态相对于一些地标。 视觉伺服是融合许多领域的结果，包括高速图像处理、运动学、动力学、控制理论和实时计算。它与主动视觉和运动结构的研究有很多共同点，但与在分层任务级机器人控制系统中经常使用的视觉非常不同。许多控制和视觉问题类似于那些正在建造“机器人头”的主动视觉研究者所反对的。然而，视觉伺服中的任务是控制机器人利用视觉来操纵环境，而不是仅仅观察环境。 本课程的教程介绍。我们的目标是帮助其他人通过提供一致的术语和术语来

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构 1 前言 对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。 视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。 2 视觉伺服系统的分类 视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题： 1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。 2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？ 按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统 （position —based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing ），基于图像的控制系统（image—base control ,或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing ）。由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D 视觉伺服系统。 按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。 3 视觉伺服系统的控制结构 3.1 基于位置的视觉伺服控制结构 在基于位置的控制系统中，输入量以三维笛卡尔坐标表示（又称3D伺服控制），多数基于位置的视觉伺服系统采用一具有5?6个自由度的机械臂作为摄像机的运动载体。系统的视觉反馈环首先从图像中提取图像特征，然后利用图像特

机器人视觉伺服研究综述

第３卷第２期２００８年４月 智能系统学报 ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ Ｖ０１．３№．２ Ａｐｒ．２００８ 机器人视觉伺服研究综述 方勇纯 （南开大学信息技术科学学院，天津３０００７１） 摘要：首先对于３种机器人视觉伺服策略，即基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服以及２．５维视觉伺服进行了讨论．然后，对于视觉伺服的研究方向和面ｌ临的主要问题，如机器人位姿提取、视觉伺服系统的不确定性研究、图像空问的路径规划、智能视觉伺服等进行了分析和讨论．在此基础【：，对于机器人视觉伺服领域的未来研究重点，包括如何使参考点位于视场之内，高速伺服策略以及鲁棒视觉伺服技术进行了分析和展望． 关键词：机器人；视觉伺服；轨迹规划；鲁棒性 中图分类号：ＴＰ２４文献标识码：Ａ文章编号：１６７３—４７８５（２００８）０２－０１０９—０６ Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｒｏｂｏｔｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇ ＦＡＮＧＹｏｎｇ－ｃｈｕｎ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＮａｎｋａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３０００７１．Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｓｕｒｖｅｙｏｆｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇｉｎｒｏｂｏｔｉｃｓｔｈｒｅｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ：ｐｏｓｉ—ｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇ，ｉｍａｇｅ－ｂａｓｅｄｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇ，ａｎｄ２．５Ｄｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇ．Ｔｈｅｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｄｉ—ｒｅｃｔｉｏｎｓａｎｄｓｏｍｅｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇｆｉｅｌｄａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｐｏｓｉｔｉｏｎ／ｐｏｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｉｍａｇｅｓ，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ，ｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｉｎａｎｉｍ—ａｇｅｓｐａｃｅ，ａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｉｓｕａｌｓｅｒｏｖｉｎｇ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｐｏｓｓｉｂｌｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｅｘ－ａｍｐｌｅｓａｒｅｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｏｆｋｅｅｐｉｎｇｒｅｆｅｒｅｎｃｅｐｏｉｎｔｓｗｉｔｈｉｎｃａｍｅｒａｉｍａｇｅｓ，ｆａｓｔｓｅｒｖｏｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ，ａｎｄｒｏｂｕｓｔｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｏｂｏｔ；ｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｉｎｇ；。ｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ；ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ 为了使机器人能够在不确定动态环境下工作，必须提高它的学习能力与智能化水平，使其在恶劣或者危险环境下完成自身定位、地图构建、自主搜索等任务．为此，必须为机器人本体装配各种传感器，使它们能够获取关于外部环境的有关信息． 视觉传感器由于具有成本低、信息丰富、算法简单、可靠性高等优点而被广泛应用于机器人控制系统，因此基于视觉的机器人控制——视觉伺服逐渐发展成为机器人领域最活跃的研究方向之一．所谓机器人视觉伺服，就是采用视觉传感器来间接检测机器人当前位姿或者其关于目标体的相对位姿，在此基础上，实现机器人的定位控制或者轨迹跟 收稿日期：２００７—０９—２０． 基金项目：围家自然科学基金资助项目（６０５７４０２７）；天津市应用基础研究计划资助项目（０７１ＣＹＢｊ０）５４００）；教育部额世纪优秀 人才支持计划资助项日（ＮＣＥＴ－０６—０２１０）． 通讯作者：方勇纯．Ｅ—ｍａｉｌ：ｙｆａｎｇ＠ｒｏｂｏｔ．ｎａｎｋａｉ．ｅｄｕ．ｅｌｌ踪［１－２｜．这是一个集计算机、机器视觉、自动控制、机器人、实时系统分析等领域于一体的新兴交叉学科［３。４］．近年来，随着图像处理、模式识别等领域的快速发展，图像中蕴含的信息被更多地挖掘出来并得以应用，视觉伺服的精度和可靠性也日益提高，因此增强了机器人对周同环境的学习能力，使其能够根据对环境的了解来进行智能决策，并完成指定的任务． 机器人视觉伺服策略 根据反馈信息类型的差别，机器人视觉伺服一般分为基于位置的视觉伺服（ｉ维视觉伺服）和基于图像的视觉伺服（二维视觉伺服）２种［５］．由于这２种伺服方法各自存在不同的缺陷，后来又提出了将两者相结合的２．５维视觉伺服方法． １．１基于位置的视觉伺服 基于位置的视觉伺服基本结构如图ｌ所示，它 　万方数据

机器视觉综述

1 机器视觉概念 简单来讲，机器视觉可以理解为给机器加装上视觉装置，或者是加装有视觉装置的机器。给机器加装视觉装置的目的，是为了使机器具有类似于人类的视觉功能，从而提高机器的自动化和智能化程度。机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和(/或)控制机器或过程。 2机器视觉系统包括：光路系统、面阵摄像机(CCD)、量化存贮单元、模板库、专用高速处理单元、监视单元等大模块。其中光路系统由程控光源、变焦伺服机构、自动光圈、光学镜片组等组成。 3主要技术 包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术。 4光源选择 做机器视觉，一定会涉及到光源，它在机器视觉中有重要的作用，直接影响到图像的质量，进而影响到系统的性能。所以我们说光源起到的作用：就是获得对比鲜明的图像。图像的质量好坏，也就是看图像边缘是否锐利,具体来说1、将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大2、尽量消隐不感兴趣部分3、提高信噪比，利于图像处理4、减少因材质、照射角度对成像的影响常用的有LED光源、卤素灯（光纤光源）、高频荧光灯。先简单介绍一下后面两种。卤素灯也叫光纤光源，因为光线是通过光纤传输的，适合小范围的高亮度照明。它真正发光的是卤素灯炮，功率很大，可达100多瓦。高亮度卤素灯炮，通过光学反射和一个专门的透镜系统，进一步聚焦提高光源亮度。卤素灯还有一个名字叫冷光源，因为通过光纤传输之后，出光的这一头是不热的。适合对环境温度比较敏感的场合，比如二次元量测仪的照明。但它的缺点就是卤素灯炮寿命只有2000小时左右。高频荧光灯，发光原理和日光灯类似，只是灯管是工业级产品，并且采用高频电源，也就是光源闪烁的频率远高于相机采集图象的频率，消除图像的闪烁。适合大面积照明，亮度高，且成本较低。但需要隔一定时间换灯管一定要进口的才过关，国内的高频做的不行，老有闪烁，国外最快可做到60KHz。 5.图像传感器的原理 成像物镜将外界照明光照射下的(或自身发光的)景物成像在物镜的像面上（焦平面）,并形成二维空间的光强分布(光学图像)。能够将二维光强分布的光学图像转变成一维时序电信号的传感器称为图像传感器。图像传感器输出的一维时序信号经过放大和同步控制处理后，送给图像显示器，可以还原并显示二维光学图像。当然，图像传感器与图像显示器之间