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,

视觉通常采用CCD摄像机来实现,在成像过程中会受到多种因素的影响,因此如何使复杂的视觉伺服系统高效的实现预定目标,极大程度上取决于所选取的控制策略。研究机器人非线性系统的控制策略是机器人研究领域中具有挑战性的课题。本文采用基于图像的眼在手视觉伺服结构,通过计算图像雅克比矩阵实现机械手的定位任务。应用机器人工具箱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。

1 基于图像的视觉伺服控制结构：

基于图像的机器人视觉伺服系统结构

目前存在的基于图像的机器人视觉伺服方法大部分是建立在图像雅可比矩阵基础上的。

其结构如图所示,采用双闭环结构,其中内环为关节伺服控制,通过关节位置反馈来实现机器人轨迹跟踪控制。在高性能伺服控制器作用下可将机器人控制系统近似为线性环节。

外环为视觉控制器,以较低的采样速率完成关节角设定。利用从图像中提取的视觉信息特征,进行机器人末端执行器的位

置闭环控制。

2 基于图像的机器人视觉伺服仿真

2.1 机器人工具箱(RobotiesToolboxforMatlab)简介

机器人工具箱是由澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)的研究员PeterCorke于2002年4月提出的。该工具箱包含了大量功能丰富的函数,可用于机器人运动学、动力学和轨迹规划的研究。

该工具箱是基于串连关节机械臂的运动学和动力学提出的,应用该工具箱可以创建串连关节的机器人对象。此外该工具箱还提供了一些机器人仿真实例(如PUma560、斯坦福机械臂等)和表示三维位置和姿态时常用的数据类型(如向量、类型转换矩阵和四元数等)。

2.2仿真模型的构建

系统仿真模型如下图所示

仿真的基本思想，是根据目标在像平面的图像特征与理想的图像特征之差定义误差信号,并将其变换到机械臂运动空间,以此作为机器人的运动控制命令驱动机械臂运动,使得目标特征点逐步成像于理想位置。

2.2.1模型中的主要部分

(1)期望输入

期望输入是指摄像机(机械手)到达期望位置时目标物体在图像平面上的理想特征。通常选取的图像特征可以为特征点、线、圆、图像矩等。本例中选取长方体的四个角点作为特征点。

(2)PUMA560机器人

本实验中的机器人部分包括jacobn 雅可比矩阵、Pinv、fkine、矩阵相乘模块(matrix mu1tiply)和积分模块，jacobn 模块用于求机器人雅可比矩阵。输入q为机器人关节角向量;robot用于构建PUMA560机器人模型，pinv是机器人雅可比矩阵的求逆运算

(3)摄像机模型

摄像机标定完成由二维图像坐标到三维空间坐标的变换。仿真中的摄像机模型由camera模块来实现。

camera(p,C,T),输入C是摄像机标定矩阵,p是目标物体特征点的三维坐标,T是世界坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵,最终返回相应的图像特征矢量坐标uv

(4)视觉控制器

视觉控制器的设计方法有很多种,包括常规的PID控制器、基于任务函数法、状态空间法和基于机器人动态特性的控制器。PID控制器由于算法简单有效,在工程实际中得到最广泛应用,因此本文采用PID控制器。

根据视觉反馈误差，可以建立以下控制律:

式中u为控制量,Kp，Ki,Kd分别为比例、积分、和微分算子的系数矩阵。本文采用最简单的比例控制,其控制量u=Kp*e

该模型中的视觉控制器由visjae、pinv、矩阵相乘模块(matrixmultiply)和比例模块组成。由于误差定义在图像特征空间,而机器人的控制输入通常在笛卡儿空间或关节空间,因此需要进行必要的空间变换,即在线计算图像雅可比矩阵。visjac(uv,camdata,z)模块的功能是完成图像雅可比矩阵的在线计算,其中输入uv为图像特征矢

量,Camdata=[ax,ay,uo,v]是摄像机参数,具体值将在仿真

试验中给出.

2.3 仿真结果

选取物体表面的四个角点为特征点，初始的图像特征点坐标在仿真图中已经给出，如下图，期望的图像特征点坐标从仿真图中可得[256 456,456 456，456 256，256 256]，期望的图像也如下

初始目标特征图像期望目标特征图像

从仿真图中得到的误差如下图，适当调节比例系数后得到调节后的误差如下，可以明显看到系统误差减小了很多

系统误差调节比例系数后的误差由仿真结果可以看出,图像特征点最终能够到达期望的位置,且误差收敛于零。仿真结果具有较高的精度,能够较好的完成定位试验

3 结束语

本章通过分析机器人视觉伺服系统的基本原理,采用基于图像的视觉伺服方法,基于机器人仿真工具箱,在Simulink 环境下,运用子系统建立了基于图像的PUMA56O机器人视觉伺服仿真模型。利用图像雅克比矩阵原理实现机械手对空间物体的定位仿真试验,验证了该模型的有效性。机器人视觉伺服系统的仿真,可为系统的设计提供一定的理论依据。

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

视觉伺服控制

有约束的无标定模型预测控制 在视觉伺服控制器的设计中，图像雅可比矩阵是建立运动学模型的关键。经典的IBVS采用比例控制律，它利用图像雅可比矩阵的逆(或伪逆)。然而，比 例控制器可能存在局部极小问题。也就是说，如果视觉特征数大于3，则图像雅可比矩阵不是满秩的，图像误差可能存在于图像雅可比矩阵的逆(或伪逆)的零空间中，从而导致局部收敛，使得最终的图像特征远离期望的图像特征。另外，系统约束处理困难，尤其是可见性约束。当相机的初始位置和所需位置之间的距离较大时，图像特征将不可见。在视觉伺服控制过程中，可能会违反关节的物理限制和机器人的工作空间。此外，比例控制器的主要缺点是需要知道摄像机内参数、摄像机外参数和特征点的深度参数，而这些特征点的精确值很难获得。 为了避免使用图像雅可比矩阵中元素的精确值，人们对图像雅可比矩阵的数值估计进行了广泛的研究，如神经网络、迭代学习、拟牛顿方法和模糊控 制。文献提出了许多基于深度无关交互(或图像雅可比)矩阵的自适应 控制器，以克服深度限制问题。文献首次针对摄像机参数未知且深度随时间 变化的固定摄像机构型，提出了与深度无关的交互矩阵。文献提出了眼在手 和固定眼构型的自适应视觉跟踪控制的统一设计方法。然而，这些方案没有明确考虑系统约束，而这些约束对于视觉伺服控制器的设计是至关重要的。 已经提出了许多方法来处理有约束的视觉伺服任务。例如路径规划、非线性反馈等，但大多需要给定摄像机的外部参数，并且假定摄像机的内部参数和深度信息是已知的。在IBVS中，通常采用模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)来处理系统约束，且MPC控制器具有在未知影响和模型误差的情况下对 系统进行控制的能力。因此，MPC算法可以用来设计无标定环境下的视觉伺服控制器。本章主要提出了一种新的基于MPC的IBVS设计方法，该方法明确地考虑了系统的约束条件，能够有效地处理未知的摄像机参数和深度参数。通过模型预测控制获得控制输入，通过参数估计算法在线更新预测模型的未知参数，完成视觉伺服任务。 有约束和无标定视觉伺服的预测模型 模型预测控制被用来处理未标定环境中眼在手上和眼在手外摄像机构型的IBVS系统的控制约束。在无标定的环境中，摄像机的内外参数和特征的三维坐标是未知的。为了通过MPC获得最优控制输入，需要找到一个预测模型来描述系统的动态行为。介绍了基于深度无关交互矩阵的预测模型。在透视投影模型下，特征点的图像坐标可以描述为： s m (t) c

基于图像处理的机器人视觉相关技术研究

基于图像处理的机器人视觉相关技术研究 一、引言 视觉是人类获取信息最丰富的手段，通常人类75%以上的信息来自眼睛，而对于驾驶员来说，超过90%的信息来自于视觉。同样，视觉系统是机器人系统的重要组成部分之一，视觉传感器也是机器人获得周围信息的感知器件。 当机器人在特定环境下作业，且区域面积较大时，单目视觉不能满足机器人导航需求，需要将多幅图像拼接起来形成一幅大视场图像，以便机器人能够在相应环境下进行快速和准确作业。随着图像拼接技术的发展，图像拼接技术开始逐渐在机器人行业得到广泛应用。在移动机器人领域，利用视觉系统采集的具有重叠区域图像进行拼接形成大视角的图像，可以更加准确的分析现场情况，为机器人作业提供帮助。 本文将对机器视觉中应用到的图像格式转换与图像拼接技术进行阐述。 二图像格式转换 机器人的视觉系统是由摄像头或者CMOS/CCD等图像感应器组成，图像传感器能将捕捉到的光源信号转化为数字信号，存储为RAW格式文件， RAW文件是一种记录了数码相机传感器的原始信息，同时记录了由相机拍摄所产生的一些原数据（Metadata，如ISO的设置、快门速度、光圈值、白平衡等）的文件。RAW 是未经处理、也未经压缩的格式，可以把RAW概念化为“原始图像编码数据”。对RAW文件的处理不方便看到相应具体效果，本文处理方式是将原始数据文件格式转换成方便处理的图像格式再处理。 目前比较流行的有多种图像文件格式，典型的有BMP、GIF、TIFF、JPEG等，图像的文件格式在图像处理中有着重要的作用，其中BMP图像格式应用最广泛，本节将简要介绍BMP图像文件格式。 BMP（Bitmap File）是一种Windows采用的点阵式图像文件格式，主要由位图文件头、位图信息头、位图调色板以及位图数据四个部组成。结构如表1所示：

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。

【CN110077393A】一种基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910254321.7 (22)申请日 2019.03.31 (71)申请人 惠州市德赛西威汽车电子股份有限 公司 地址 516006 广东省惠州市仲恺高新区和 畅五路西103号 申请人 哈尔滨工业大学（深圳） (72)发明人 刘晓阳　徐勇　王俊茜　钟启兴　 (74)专利代理机构 广州粤高专利商标代理有限 公司 44102 代理人 陈卫　练逸夫 (51)Int.Cl. B60W 30/06(2006.01) G06T 7/246(2017.01) (54)发明名称 一种基于图像视觉的自动泊车车速控制的 方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于图像视觉的自动泊车 车速控制的方法，包括通过采集的车辆移动过程 中目标车位的实时序列图像计算目标车位的运 动轨迹；将目标车位的运动轨迹与泊车路径进行 相似性匹配，计算综合评估值；当综合评估值大 于等于第一预设阈值时，泊车车速不变，当综合 评估值小于第一预设阈值时，则根据车辆的偏向 角变化率调整泊车车速；当车辆的偏向角变化率 大于等于第二预设阈值时，降低泊车车速，当车 辆的偏向角变化率小于第二预设阈值时，提高泊 车车速。本发明通过将目标车位的运动轨迹与泊 车路径进行相似性匹配， 并根据匹配后的综合评估值及车辆的偏向角标化率对泊车车速进行分 段标定，提高自动泊车车速控制的平滑度，增强 用户的体验感。权利要求书2页 说明书6页 附图6页CN 110077393 A 2019.08.02 C N 110077393 A

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。

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。”

基于图像视觉伺服的模糊比例积分微分控制系统

基于图像视觉伺服的模糊比例积分微分控制系统 摘要：针对传统比例积分微分（PID）参数难整定、控制性能不理想等问题，将模糊控制理论与PID控制器相结合，构成模糊PID控制器。采用EyetoHand视觉模型，引入图像视觉伺服机制，通过图像获取误差信号来实现对PID控制器三个参数Kp、Ti和Td的实时在线自适应调整。最后在以PC机、CompactRIO、NI9401、互补金属氧化物半导体（CMOS）摄像头、电机驱动器及无刷直流（DC）电机组成的打孔机视觉伺服运动控制系统上完成了实验。结果表明，基于图像的视觉伺服模糊PID控制器相对于传统PID控制器响应速度提高了60%，超调量降低了80%，鲁棒性也更好；不仅能提高孔的定位精度，还能边加工边检测。 关键词：视觉伺服；模糊比例积分微分控制器；EyetoHand视觉模型；CompactRIO；CMOS摄像头；无刷直流电机 中图分类号：TP273.4 文献标志码：A Abstract：In view of the hard parameter tuning and unsatisfactory control performance，a fuzzyProportion Integration Differentiation （fuzzyPID）controller which

combined Proportion Integration Differentiation （PID）controller with the fuzzy control theory was proposed. The control system applied EyetoHand visual model，introduced visual servo mechanism，and realized realtime，online and adaptive adjustment for three parameters Kp，Ti and Td of the PID controller by getting errors in image. The experiment was performed on punching machine visual servo motion control system which composes of PC，compactRIO，NI9401，Complementary Metal Oxide Semiconductor （CMOS）camera，motor driver and brushless Direct Current （DC）motor. The results show that，compared with traditional PID controller，the speed of response of the fuzzyPID controller based on image visual servo is increased by 60%，the overshoot is reduced by 80%，and it has better robustness. It can not only improve the positioning accuracy of hole，but also process and detect holes nearly at the same time. 英文关键词Key words：visual servo；fuzzyProportion Integration Differentiation （fuzzyPID）controller；EyetoHand visual model；CompactRIO；Complementary Metal Oxide Semiconductor （CMOS）camera；brushless Direct Current （DC）motor 0 引言

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

现代交流伺服系统原理及控制方法

现代交流伺服系统原理及控制方法 现代交流伺服系统，经历了从模拟到数字化的转变，数字控制环已经无处不在，比如换相、电流、速度和位置控制；采用新型功率半导体器件、高性能DSP加FPGA、以及伺服专用模块（比如IR推出的伺服控制专用引擎）也不足为奇。本文主要介绍了现代交流伺服系统原理及控制方法，具体的跟随小编一起来了解一下。 现代交流伺服系统原理交流永磁同步伺服驱动器主要有伺服控制单元、功率驱动单元、通讯接口单元、伺服电动机及相应的反馈检测器件组成，其结构组成如图1所示。其中伺服控制单元包括位置控制器、速度控制器、转矩和电流控制器等等。我们的交流永磁同步驱动器其集先进的控制技术和控制策略为一体，使其非常适用于高精度、高性能要求的伺服驱动领域，还体现了强大的智能化、柔性化是传统的驱动系统所不可比拟的。 目前主流的伺服驱动器均采用数字信号处理器（dsp）作为控制核心，其优点是可以实现比较复杂的控制算法，事项数字化、网络化和智能化。功率器件普遍采用以智能功率模块（ipm）为核心设计的驱动电路，ipm内部集成了驱动电路，同时具有过电压、过电流、过热、欠压等故障检测保护电路，在主回路中还加入软启动电路，以减小启动过程对驱动器的冲击。 伺服驱动器大体可以划分为功能比较独立的功率板和控制板两个模块。如图2所示功率板（驱动板）是强电部，分其中包括两个单元，一是功率驱动单元ipm用于电机的驱动，二是开关电源单元为整个系统提供数字和模拟电源。 控制板是弱电部分，是电机的控制核心也是伺服驱动器技术核心控制算法的运行载体。控制板通过相应的算法输出pwm信号，作为驱动电路的驱动信号，来改逆变器的输出功率，以达到控制三相永磁式同步交流伺服电机的目的。 功率驱动单元 功率驱动单元首先通过三相全桥整流电路对输入的三相电或者市电进行整流，得到相应的

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

视觉伺服论文

10.5 摄像机标定 对于视觉伺服应用的一个重要问题是摄像机的标定，这是靠传感器来提供反馈到控制器上的信息。标定包括内部参数的估计，以及外部参数，用以描述相机架相对于底座或者末端执行架的姿势。多种校准的技术都是基于与那些物体相对于相机的姿态估计算法相类似。 特别的，如果内部参数是知道的了，那么10.3.1节中PnP中的n 共面问题的解决方法就可以直接被用于相机的外部参数计算。 事实上，根据式（10.14），一个手眼相机的外部参数可以计算如下： 这里的矩阵是解决PnP的平面问题的算法输出。 提供矩阵，表现出物体架相对于基座的位置和方向，是知道的。相似的，根据式（10.15），手眼相机的外部参数可以计算如下： 这里的矩阵，表现了物体架相对于末端执行架的位置。 如果内部参数不知道，那么10.3.1节中所导出的公司将要继续推导并可能被以下三种相位所描述。 相1 一个平面的单应性可以从正常化的像素坐标来计算： 根据式（10.7）可以得到： 这里的是一个3x3矩阵： 是式5.41内部参数矩阵，矩阵在式（10.8）中定义。使用一个与10.3.1节中提到的相似算法，从平面n点坐标中，这里n 大于等于4就可以计算出平面单应性，得到一个比例因子。

相位2 矩阵可以从矩阵中算出来。事实上，考虑式（10.65），以及式（10。8）中的定义。 这里的是指矩阵中的第i列矩阵。从方程中计算和 ，在这些向量上施加的单位正交性和单位规范约束性。可以到得到下面两个标量方程： 由于它们之间是线性的，可以写成下面的形式。 在以上的方程中，是一个基于的系数矩阵。当 ，这里的是系数矩阵的通用元素： 通过重复相位1 k次，随着相同的平面在不同的时间处于不同的位置，式（10.66）中的2k方程即可获得。当k大于等于3时，这 些方程有唯一的结果，定义了一个比例因子从矩阵，考虑（10.67），内部参数的表达式如下： 10 视觉伺服

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计

1引言 移动机器人是机器人学一个重要分支，且随着相关技术的迅速发展，它正向着智能化和多样化方向发展，应用广泛，几乎渗透所有领域[1]。于春和[2]采用激光雷达的方式检测道路边界，效果较好，但干扰信号很强时，就会影响检测效果。付梦印[3]等提出以踢脚线为参考目标的导航方法，可提高视觉导航的实时性。 这里采用视觉导航方式，机器人在基于结构化道路的环境下实现道路跟踪，目标点的停靠，以及导游解说，并取得较好的效果。 2导览机器人简介 导览机器人用在大型展览馆、博物馆或其他会展中心， 引导参访者沿着固定路线参访，向参访者解说以及进行简单对话。因此导览机器人必须具有自主导航、路径规划、智能避障、目标点的停靠与定位、语音解说以及能与参访者进行简单对话等功能，并具有对外界环境快速反应和自适应能力。基于层次结构，导览机器人可分为：人工智能层、控制协调层和运动执行层。其中人工智能层主要利用CCD摄像头规划和自主导航机器人的路径，控制层协调完成多传感信息的融合，而运动执行层完成机器人行走。图1为智能导览机器人的总体结构框图[4]。3导览机器人硬件设计 3.1人工智能层硬件实现 考虑到移动机器人控制系统要求处理速度快、方便外围设备扩展、体积和质量小等要求，因此上位机选用PC104系统，其软件用C语言编程。采用USB摄像头，采集机器人前方的视觉信息，为机器人视觉导航，路径规划提供依据。外设麦克和扬声器，当机器人到达目标点后，进行导览解说。 3.1.1控制协调层的硬件实现 机器人传感器的选取应取决于机器人的工作需要和应 基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计 张伟，鲁守银，谭林 （山东建筑大学信息与电气工程学院，山东济南250101） 摘要:在研究机器视觉的移动机器人导航技术的基础上，基于层次结构，简单介绍导览机器人控制系统的总体方案及软硬件设计。采用图像处理中的边缘检测和模板匹配方式进行机器人的视觉导航，使机器人在结构化道路环境下能够自动躲避障碍物，停靠到目标点，并能向参访者导览解说，最后验证了该系统的有效性和优越性。 关键词:导览机器人；视觉导航；模板匹配；系统设计 中图分类号:TP242.6+2文献标识码:A文件编号:1674-6236（2009）09-0106-03 Design of intelligent tour guide robot control system based on machine vision ZHANG Wei，LU Shou-yin，TAN Lin （School of Information and Electric Engineering，Shandong Jianzhu University，Ji’nan250101，China） Abstract:On the basis of researching machine vision of mobile robot navigation,this paper introduces the total solution and hardware and software design of tour guide robot control system based on hierarchical structure.The system carries on vision navigation with the style of edge detecton and template matching among the image processing.This method makes the robot can avoid the obstacles automatically and park in the destination on the structured road，and explain to the visi-tors.Finally,the effectiveness and superiority of the system design are verified. Key words:tour guide robot；vision navigation；template matching；system design 收稿日期:2009-04-01稿件编号:200904002 作者简介:张伟（1984-），男，江苏泰州人，硕士研究生。研究方向：机器人视觉与图像处理。 图1智能导览机器人总体结构框图

伺服控制技术

伺服控制技术 伺服控制的定义 伺服控制概念的提法很多，其实概念的提法并不重要。为满足某种目的，产生运动和对物体运动进行控制是我们人类最重要的活动之一。所谓伺服控制指对物体运动的有效控制，即对物体运动的速度、位置、加速度进行控制。这种控制正在变得随处可见和越来越普遍。 伺服电动机 伺服电动机有两项技术值得注意，一是高密度电机，采用一种叫“大极电机”的设计思想。例如六极九槽电机，定子由九个独立的极构成，在每个极上绕制集中线圈，然后再将九个极拼装起来，形成九个槽的电机铁芯。由于每个极是独立绕制和整形，所以即使采用自动机绕，也能保持槽满率高达90%。这类电机制造工艺好，空间利用和体积都达到了最小化，故称为高密度电机。从运行原理上讲，这类电机不属于旋转磁场电机，它在三相脉振磁场下工作，因此，它的适用性、设计方法和运行方式都有一定特殊性，例如这类电机不适合方波电流驱动。电机界眼光都是一致的，目前，安川、松下、富士、科比、台达等小功率伺服电动机产品中均采用高密度电机设计方案，当然我们也不例外。 另一类是嵌入式磁钢速率伺服电动机，它可利用凸极效应引起的交、直轴电感随位置变化的特点，构成真正意义上的、可*的无位置传感器速率伺服电动驱动系统。 2、传感器 除了各类光电编码器以外，磁编码器值得关注。磁编码器的体积和重量都比光电编码器小几十倍，温度范围更宽，几乎不怕冲击和振动。其工作原理非常简单，它的定子是一颗内嵌霍尔磁敏元件和DSP的芯片，体积可以小到MSOP-24封装，它的转子是一颗两极磁钢。它的分辨率10─12位，精度8─10位。这种磁编码器目前已有供应。 作为空间应用，为了满足-35 0C ─ 80 0C环境要求，几乎难以采用传统的光电编码器，为此我们自行研制了磁编码器，分辨率16位，精度12位。磁编码器信号处理电路共存于驱动控制电路(FPGA)中，形成传感器与驱动控制电路一体化。 电流传感器是伺服控制必不可少的，小功率系统可以采用电阻采样，一般可采用霍尔电流传感器。两种方法都要将模拟信号转换成数字信号，然后参于数字伺服控制。上述A/D转换的输出形式通常是串行数字脉冲或脉宽调制信号。美国IR公司专门为电阻采样设计了一款电流反馈专用芯片IR2175。它具有12位分辨率，600V原副边耐压，使用非常方便。为了提高耐压等级和有效分辨率，我们研制出一种极小体积的，基于霍尔磁平衡原理的电流传感器。它分辨率12位，耐压2500V，脉宽调制信号频率168KHz。 3、伺服单元 2003年美国IR公司推出单芯片速率伺服控制系统，它内部包括：电机矢量FOC控制器、电流PI调节器、速度PI调节器、SVPWM调制器、传感器接口、SPI 和并行通信接口等。IR公司推出的单芯片速率伺服控制系统的最重要特点是，允许用户对上百种参数进行实时的和初始化给定。下图所示速率伺服控制系统是

机器人视觉伺服系统技术的介绍及发展历程的详细资料说明

机器人视觉伺服系统技术的介绍及发展历程的详细资料说明 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。 机器视觉，美国制造工程师协会（smesocietyofmanufacturingengineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（riaroboticindustriesassociation）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。 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(smesocietyofmanufacturingengineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(riaroboticindustriesassociation)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