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基于图像的视觉伺服系统

基于图像的视觉伺服系统
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。

参考文献

【1】辛菁.机器人无标定视觉伺服系统的研究:[硕士学位论文][D].西安理工大学.2007

【2】赵清杰.基于图像的机器人视觉伺服研究[D].北京:清华大学博士论文,2002

【3】熊有伦.机器人技术基础.武汉:华中理工大学出版社,1996

气压位置伺服控制装置设计与实现

气压位置伺服控制装置设计与实现 专业:自动化学生姓名:胡慧指导教师:郑恩辉许宏 摘要:气动技术是一种传动与控制技术,在加工制造业、机器人等领域受到越来越多的重视,并获得了广泛的应用。气动技术由于空气介质易获取、污染小、易存储、传输快等优点,适用于易燃、易爆、强辐射和多粉尘等恶劣环境,在工程实际应用中得到了前所未有的发展。但是,因为气体介质的可压缩性、低粘性,使得系统的定位精度、定位刚度、低速特性和频响都难以进一步提高,系统的固有频率和阻尼比都比较低,稳定性大受影响,非线性严重,限制了其进一步应用。 为了研究气压位置伺服控制系统的特性,本设计搭建一套气压位置伺服控制硬件装置,并在此装置上研究增量式PID和模糊控制算法的控制性能。硬件装置主要由日本SMC公司的CM2XL32-250型气缸、VQ110U-5L型电磁阀、长春三峰传感器有限公司的LMS-2-25-300-F型光栅传感器、北京华控技术有限公司的HY-6060C/6070C通用数据采集控制板卡构成。软件系统主要包括主程序、中断服务程序、数据采集程序、画图程序、控制算法程序及阀驱动程序。光栅尺出来的信号通过位置检测电路处理经过数据采集卡送到计算机,通过计算机中预先给定的软件程序处理,再经过数据采集卡输出控制信号给驱动电路来控制电磁阀运动。 基于PID和PID+模糊复合控制两种控制方法的试验研究表明:两种方法基本满足位置控制要求,其中后者优于前者。 关键词:气压位置伺服控制PWM控制PID PID+模糊 1.引言 气动技术是一种传动与控制技术,在加工制造业领域越来越受到人们的重视,并获得了广泛的应用。目前,伴随着微电子技术、通信技术和自动控制技术的迅速发展,气动技术也在不断创新,以工程实际应用为目标,已得到了前所未有的发展。 在工业领域中,一直在研究、试验和运用许多新的气动控制设备,因此气压伺服系统的组成部分也很多,但其基本组成包括气动控制元件和执行元件,如控制阀、气缸或者由这些元件构成的组合元件。 2.气压伺服系统的基本组成和结构原理 凡是气压伺服系统,其基本构成除了有气动控制元件和气动执行元件(马达、气缸等)组成驱动回路(或称动力回路)外,还应当有反馈电位计、伺服放大器、传感器等形成的信息反馈回路。 和气压传动一样,从能量传递和转换意义上看,气压伺服系统也是一个通过工作介质进行能量调节、传递和转换的装置。因此,任何一个气压伺服系统,都可归纳为如下几个组成部分: 能量转换部件:气马达、气缸(气压作动筒); 能量调节部件:节流板孔、节流阀、气动滑阀、喷嘴挡板阀、射流管阀、减 压阀等; 能量传递部件:管道及管路上各种辅助元件(滤清器等); 信息回路部件:各种检测元件、传感器(压力传感器、位移传感器、速度传

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,

气动位置伺服嵌入式控制器及控制策略探讨

气动位置伺服嵌入式控制器及控制策略探讨 发表时间:2019-04-29T11:43:39.343Z 来源:《建筑学研究前沿》2018年第36期作者:司雷明[导读] 气动系统在现代工业运动控制、食品包装机械、机器人、医疗器械等领域具有非常广泛的应用,且该系统具有成本低、清洁无污染、功率质量比大以及容易安装维护等优势特点。 特恩驰(南京)光纤有限公司 210000 摘要:目前针对嵌入式气动伺服控制器的软件在某方面的功能存在一定的缺陷,基于此,本文对基于DSP的嵌入式气动伺服控制器进行了优化;希望能够构建比例方向阀控气缸系统的模型,并选择使用基于反步法设计的自适应控制策略,最终进一步提升稳态跟踪精度。然后选择使用基于模型的设计方法,在MATLAB/SiMuLink工具下开展算法仿真运算,把模型实施转化后能够使其自动的、高效的生产算法控制软件,最终与DSP硬件驱动、上位机监控软件开展实证分析,最终的实证分析结果表明:气动伺服DSP控制器轨迹跟踪误差处于5%范围之内,其控制周期<1ms。 关键词:气动伺服;嵌入式控制器;自适应鲁棒控制;基于模型的设计;轨迹跟踪误差 气动系统在现代工业运动控制、食品包装机械、机器人、医疗器械等领域具有非常广泛的应用,且该系统具有成本低、清洁无污染、功率质量比大以及容易安装维护等优势特点。气动系统存在着气体的可压缩性大、系统的刚度低、气动元件流量特性和摩擦力特性非线性严重的特性,使得建模复杂,设计高精度气动伺服控制系统的控制策略困难,高性能气动伺服控制器发展受阻.传统简单的气动伺服控制算法,如PID等,取得的效果很一般,在此基础上提出改进的线性控制策略,如PID与模糊控制、神经网络等人工智能的结合,算法效果与设计人员经验密切;设计先进非线性控制策略,如自适应控制、滑模控制、自适应鲁棒控制等策略,设计较复杂,但充分利用模型信息,控制效果好.现阶段,气动伺服研究工作大多借助于PC机、DSPACE系统、NI-DAQ/CRIO、XPC等通用实时工具实现控制系统原型,系统稳定,精度高,开发调试便利;不足之处在于控制系统的成本高、结构体积大,极不利于嵌入式应用。 商用嵌入式气动伺服控制器有德国FESTO公司推出了SPC系列控制器,配合公司提供的比例方向阀和气缸等部件能实现“点到点”精确定位,但轨迹跟踪性能不足;意大利ATOS公司推出了液压伺服系统控制器及解决方案。国内学者对嵌入式气动伺服控制器的硬件结构,提出采用ARM、DSP、FPGA等为核心的多种解决方案,集成的伺服控制算法软件简单,效果差,且几乎处于调试实验阶段,未推出成熟产品.研发集成先进控制策略、性能稳定、通信完善、接口标准、体积小的嵌入式气动伺服控制器具有实际意义。 RPS控制系统实现方案 该系统以4D影院的动感座椅为应用对象,在ShAng等设计的3-RPS结构平台基础上,提出气动伺服系统框架,如图1所示.DSP控制器和3-RPS。 图1 基于DSP的气动位置伺服系统结构 气动平台组成一个工作节点,PC机连接UCB-CAN控制器与多节点DSP通信.在DSP内运行伺服控制策略,PC机作为监控中心,控制对象系统运行、发送运行控制指令、实时显示控制误差及内部状态参数.针对应用对象设计了一套动作采集子系统,结构是3-RPS平台的缩小版.采用手动拖拽方式进行示教编程,开发上位机软件连接NI-DAQ设备采集跟踪位姿信号,处理后可以存储及在3-RPS平台复现,方便了对3-RPS平台的位姿轨迹编程。 3-RPS平台由运动平台、固定平台及连接两平台的3支双作用气缸组成,FESTO的五位三通比例方向阀MPYE-5-1/4-010B 控制执行机构气缸DNC-63-200-P,采用电阻式位移传感器构成位置闭环。考虑到该控制器运行算法复杂,运算性能要求较高,选用TI公司推出的TMS320F28335型DSP芯片,是专用于运动控制而推出的,主频高达150M,集成高性能浮点运算处理单元,具备CAN 总线通信接口,适合该气动伺服系统的应用需求。 2 基于模型设计的控制器软件 2.1 控制策略仿真 在设计自适应鲁棒控制算法的同时,可以方便同步地在MATLAB/SiMuLink工具箱下实现与验证,联立系统模型进行仿真.在跟踪3RAD/S,幅值为90MM的正弦轨迹信号,同时加入噪声信号进行仿真,轨迹跟踪效果及跟踪误差如图4所示.图中,TRAj为实际轨迹,E 为误差.稳态控制精度在1MM以下,具有较强的鲁棒性抵抗干扰,控制误差逐步减小,表明基于最小二乘法的在线参数估计和自适应干扰估计有效,算法能够较好地收敛,有效提高了系统的控制精度。

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

气动伺服定位技术及其应用

液压与气动990110 液压与气动 CHINESE HYDRAULICS & PNEUMATICS 1999年第1期No.11999 气动伺服定位技术及其应用* 周 洪** 1 前言 随着工业自动化技术的发展,传统气动系统只能在两个机械设定位置可靠定位并且其运动速度只能靠单向节流阀单一设定的状况,经常无法满足许多设备的自动控制要求。因而电-气比例和伺服控制系统,特别是定位系统得到了越来越广泛的应用。因为采用电-气伺服定位系统可非常方便地实现多点无级定位(柔性定位)和无级调速,此外,利用伺服定位气缸的运动速度连续可调性以替代传统的节流阀加气缸端位缓冲器方式,可以达到最佳的速度和缓冲效果,大幅度降低气缸的动作时间,缩短工序节拍,提高生产率。 虽然对气动伺服定位系统的学术研究可追溯到80年代初期,但真正实现其工业实用化却是近几年的事。关键的技术困难是状态反馈控制参数的优化设定十分复杂,难以被一般的用户掌握。由于缺乏具有工程可靠度的参数优化算法,目前一般在市场能得到的气动伺服定位系统其控制参数往往是预先在生产厂家设定的,即根据用户提出的使用要求,由厂家提供整套已调试完毕的系统。同时,为了容易地得到令人满意的控制结果,往往要对所采用的气缸进行特殊设计,以使其摩擦特性得到优化(见图5)。这种系统在应用中的局限性是十分明显的: 大幅度增加气动伺服定位系统的成本,缩短其寿命并且气缸的最大运动速度受到 限制; 用户选择气缸的机械结构时受到很大的限制,因为并不是每种机械结构的特种气缸都能在市场上找到的; 由于用户得到的是一套他们无法自行重新调整的系统,因此当一些重要使用参数改变时(如负载质量),必须请厂家派人对控制参数重新调整,既费时又费钱。 本文将系统地介绍一种达到工业实用化的气动伺服定位系统智能控制器—— SPC100,用户只需要给入最基本的元件尺寸和运行数据(如气缸行程和缸径,负载重量及气源压力等),SPC100即可自动地完成其反馈控制参数计算和优化。因此用户无需掌握复杂的控制技术和气体力学等方面知识即可操作气动伺服定位系统。这一成果改变了只有专家才能对气动伺服定位系统进行操作和调整的传统局面。 2 系统描述以及最优控制参数的理论设计 一个气动伺服定位系统主要由4部分元件组成(见图1)。 file:///E|/qk/yyyqd/yyyq99/yyyq9901/990110.htm(第 1/8 页)2010-3-23 14:06:16

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:

【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

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

气动比例伺服控制

气动比例、伺服控制 气动比例、伺服控制气动比例、伺服控制概述 气动比例、伺服控制气动比例伺服控制系统是由电气信号处理部分和气动功率输出部分所组成的闭环控制系统。 气动比例、伺服控制系统与液压比例、伺服控制系统比较有如下特点: 1)能源产生和能量储存简单。 2)体积小、重量轻。 3)温度变化对气动比例、伺服机构的工作性能影响很小。 4)气动系统比较安全,不易发生火灾,并且不会造成环境污染。 5)由于气体的可压缩性,气动系统的响应速度低,在工作压力和负载大小相同时,液压系统的响应速度约为气动系统的50倍。同时,液压系统的刚度约为相当的气动系统的400倍。 6)由于气动系统没有泵控系统,只有阀控系统,阀控系统的效率较低。阀控液压系统和气动伺服系统的总效率分别为60%和30%左右。 7)由于气体的粘度很小,润滑性能不好。在同样加工精度情况下,气动部件的漏气和运动副之间的干摩擦相对较

大,负载易出现爬行现象。 综合分析,气动控制系统适用于输出功率不大(气动控制系统的极限功率约为4kW),动态性能要求不高,工作环境比较恶劣的高温或低温,并对防火有较高要求的场合。 气动控制系统的设计步骤 气动控制系统设计计算气动控制系统的设计步骤气动控制系统是由电气信号处理部分和气压功率输出 部分所组成的闭环控制系统。通常,气动控制系统的设计步骤为: 1)明确气动控制系统的设计要求; 2)确定控制方案,拟定控制系统原理图; 3)确定气压控制系统动力元件参数,选择反馈元件; 4)计算控制系统的动态参数,设计校正装置并选择元件。 气动伺服机构举例 气动伺服机构举例如图42.7-1所示,该伺服系统主要由波纹管、放大杠杆、控制滑阀、气缸及反馈机构等组成。供气压力为0.5MPa,信号压力为0.02~0.1MPa。 图42.7-1 波纹管滑阀式气动伺服系统结构原理图当 进入波纹管1的控制信号压力增加时,波纹管1的推力增加,推动杠杆3,带动控制滑阀15向上移动,从而使气缸下腔压力增加,上腔压力降低,活塞19向上移动,带动摇臂22输

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

基于AMESim和Simulink的气动位置伺服系统PID控制

万方数据

应体.传动与揎纠2009年第4期 G(s)=i石21瓦230丽.72磊 2系统仿真分析 2.1基于MATLAB/Simulink的控制系统仿真 通过试凑及相关经验,最终确定了PID的各参 数。令K产5,K;--0,K卜--0.4。系统的仿真模型如图2所 示。 图2PID校正的单位阶跃信号仿真模型 PID校正后的仿真结果见图3,经过0.8s系统才能达到稳定值,最大超调量为6%,且在前期有较大的波动,系统跟踪性能差。 围3PID校正的系统单位阶跃响应 2.2基于AMESkn的控制系统仿真分析 AMESim有较为精确的模型,避免了数学建模中的一些误差。为了更好的分析系统的性能,有必要使用AMESim做一对比分析。利用两个软件各自的优点,可以有助于更好的了解系统的性能。 根据实际系统建立系统的模型如图4所示。用到的库有机械库、信号库和控制系统库、气动库嗍。按照系统的结构设置图4所示模型的各参数。气缸的主要参数设置:活塞直径为25him,气缸行程为O.7m,活塞初始位置为0.35m,移动块总质量为lkg。气源温度为300K,气源压力为o.8MPa。 设置图4仿真模型的相关元件特征参数和仿真参数,直接进行仿真即可得到气缸在初始状态下没有经过PID校正的压力曲线,气缸压力曲线如图5所示。 芒 鼍 幽4糸统的AMES.m模型 -?,:?-? f' |…一 ??…,:?……:……?:.-??--i一…-?‘…?一? f’j……’。’‘。々…。一?‘。。…~‘’:………。。一 『’...… f f~’……。。‘’’’…’’‘’‘。。+‘ 圈5无PID校正的气缸压力曲线 从图5可见,在未用PID校正直接给气缸一个位置输入时其压力的变化是稳定上升的,但其上升过程是非常缓慢的,约3s才达到稳定值。下面将对上述AMESim系统采用PID校正。系统的PID校正模型如图6所示。 圈6系统的PID校正模型 令Kp=5,K;---0,Ka:0.4。对其进行仿真可得气缸在PID校正后的压力图形。图7是经PID校正后的气缸压力仿真曲线。 八 f\o~ f……_…….. J J f 『 图7PID校正后的气缸压力曲线 从图7可见气缸压力的上升时间非常短,约为 0.18。但是气缸压力有个很明显的超调然后才达到万方数据

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

机械手控制一个通过视觉伺服

通过视觉伺服系统的机械手控制 文摘:在本文中,我们提出一个方法通过传感器来控制机器人手臂位移。因为该机械手通常是开环控制关节定位是无法利用的,所以为了获得更有效的控制界面,我们还提出了一种闭环系统的基础在一个眼对手视觉伺服方法。我们发现通过使用这样的一个方法,就是测量机械手的运动传感器的下意识不能精确控制机器人末端执行器运动。我们提出的解决方案,就是控制基础位置的机械手的速度控制。为了保持最后控制装置的视觉领域,相机方向也要被控制,其结果表明了该算法的有效性和效率的方法。 关键词:眼,手视觉伺服;无本体传感器;构成的计算; 1介绍 视觉伺服【哈钦森96】长期以来被证明是一种在恶劣的环境中非常有效地来控制机械手方法(核环境、空间、水下机器人等)。在本文中我们提出了一个通用的框架来控制一个大致的模型和使用一个眼对手视觉伺服系统校准机械手【艾伦93年,黑格95年,Horaud 98】。推动力是维克多6000机械手的控制。维克多6000[诺金 97]是一个深海远程操作工具,通过法国海洋研究所建造和营运,被用来探索海洋的地板。这是一个可以用船控制的海底车,目的是进行光学调查,进行局部作业、执行仪器仪表控制和样品水、沉积物或岩石鉴定采集。维克多6000配备两臂:6自由度机械手叫迈斯卓,一个四自由度的机械手叫夏尔巴人。在这个水下环境,眼对手视觉伺服已经用来控制远程操作工具(如【河流 97 地段 00 地段 01 范德荷兰尼克森 01】)。正如已经开始的,目标不止是控制远程操作工具本身,而是利用由一个相机提供的信息来控制机械手的运动。这台相机是安装在一个带有掀动头效果水下机器人上并遵守机械手的末端手爪控制。为了降低成本,这机械手并不灵敏,没有加装某些装置。并且由于缺乏本体感受的传感器,在量距和一些个别关节位置并不适合有效的,所以机器人通常是通过操纵杆开环控制着。因此如果没有外部传感器是用来提供的一个闭环系统是没有办法衡量机械手,并且任何运动控制将会是不精确的。这更促进一种通过在视觉伺服的框架下的移动相机到一个通用的框架来控制移动机械的方法引入。 该基准方法的几种主要利益特征和贡献。恶劣的环境(如,深海压力条件)在这种情况下的传感器可能会有剧烈损耗。我们在本文中说明的这些传感器使用方法是不需要精准的控制 一个手末端爪的。事实上,控制环路是被相机“封闭”的,现在由有效的传感器代替。这个控治可以被实现,即使相机本身就是运动。最后,这个方法能很好地抑制坏/粗略校准系统。此外,一个主要的利处是决定于手臂所达到的独立的位置以及不同建模和校准的错误,还有手臂上的的传感器,它有可能通机械手传达所指派的工作,由传感器直接在空间进行测量。

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

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