摘要：建立了GRB-400单目视觉伺服机器人的图像雅可比矩阵,针对此动态双环系统设计了控制算法使视觉伺服闭环运动控制系统稳定.根据视觉伺服闭环运动控制系统的需要,提出了最速下降法与惩罚函数法相结合的平面规划方法,在机器人的视界内解决一定时间内最小能量的路径规划问题.仿真与实验结果表明,机器人根据在其视觉范围内的目标物体的位置即可采用上述方法确定优化的路径.

摘要：视觉伺服控制是机器人系统重要的控制手段.相比传统的在标定条件下使用的视觉伺服系统,无标定视觉伺服系统具有更高的灵活性与适应性,是机器人伺服控制系统未来重要的发展方向和研究热点.本文从目标函数选择、控制器设计、运动轨迹规划三方面综述了无标定视觉伺服控制系统近年来的主要研究进展.首先根据目标函数的形式,分析了基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服以及混合视觉伺服各自的特点与应用;在控制器设计方面,根据是否在设计过程中考虑机器人的非线性动力学特性,分别介绍了考虑机器人运动学与考虑机器人动力学的无标定视觉伺服控制器的设计,重点突出了雅克比矩阵的构造与估计方法;针对无标定视觉伺服系统运动轨迹可能存在的问题,从空间轨迹优化与障碍规避的角度,阐述了已有的可行解决方案.最后,基于当前的研究进展展望了无标定视觉伺服的未来研究方向.

摘要：针对移动机器人视觉伺服跟踪控制问题,提出一种基于自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)的控制方法.通过移动机器人上的相机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像,利用单应性技术得到移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息(即平移量与旋转角度),从而通过当前与期望的平移旋转之间差值得到系统的开环误差模型.进而,针对此系统设计最优控制器,同时做合适的控制输入变换.在此基础上设计一个基于ADP的视觉伺服控制方法以保证移动机器人完成轨迹跟踪任务.为求出最优控制输入,采用一个评价神经网络近似值函数,通过不断学习逼近哈密顿-雅可比-贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程的解.与以往不同的是,由于系统存在时变项,导致HJB方程也含有时变项,因此需要设计具有时变权值结构的神经网络近似值函数.最终证明在所设计的控制方法作用下,闭环系统是一致最终有界的.

摘要：嫦娥五号探测器月面采样封装任务需利用采样机械臂及其末端执行机构夹持样品容器,为克服非结构化月面环境对机械臂控制造成的不可知影响,确保精确夹持样品容器,提出并设计了一种视觉伺服样品容器夹持的控制方法和系统。系统通过固定安装相机和“眼在手”相机协同获取机械臂末端执行机构以及样品容器特征,采用扩展卡尔曼滤波算法对机械臂末端执行机构位姿的控制参数进行估计,消除控制位姿的轨迹抖动,实现了对样品容器的精确夹持。最后,通过分析在轨月球样品容器被夹持过程的数据和图像,验证了该视觉伺服控制方法和系统设计正确有效。

摘要：视觉伺服是机器人视觉领域的研究热点之一,具有十分广泛的应用前景.本文针对单目视觉系统,从视觉伺服的运动映射关系、误差表征、控制律设计、关键影响因素等多个层面,对视觉伺服的研究现状进行了论述,并分析了不同视觉伺服方法的特点,给出了视觉伺服在不同领域的典型应用.最后,指出了视觉伺服未来的主要发展方向.

摘要：球体图像视觉伺服由于不变视觉特征的设计可获得良好的运动解耦特性,但球体特征雅可比矩阵的计算依赖于若干未知三维参数,即被观测目标点的三维投影距离.针对球体图像视觉伺服特征雅可比矩阵未知三维参数的在线估计问题,文中提出了一种结合线性时变系统持续激励引理的投影距离非线性观测算法.首先结合统一投影模型对球体特征运动学进行分析,然后根据持续激励引理设计系统状态的在线更新法则,在已知摄像机运动及目标图像特征的情况下实现对未知三维投影距离的在线观测,并对观测器稳定性进行了分析.试验结果表明,该算法可有效实现对三维投影距离的在线估计,与基于深度观测的间接估计方法相比具有更优的估计精度及观测动态特性,能有效地提高球体图像视觉伺服控制的动态收敛特性.

摘要：考虑具有可见性约束和执行器约束的载荷不确定移动机器人视觉伺服系统,提出一种鲁棒视觉伺服预测控制策略.首先将该移动机器人视觉伺服系统建模为关于视觉伺服误差和驱动的不确定系统.其次,对约束的视觉伺服误差子系统,设计基于半正定规划的速度规划预测控制算法.该算法分为离线计算和在线调度两个部分,降低预测控制算法的在线计算量.而对约束的视觉伺服驱动子系统,采用极小极大鲁棒预测控制算法,实现对视觉伺服误差子系统的规划速度的渐近跟踪.进一步,建立了载荷不确定移动机器人视觉伺服误差和驱动系统的鲁棒渐近稳定性结果.最后,对比仿真结果验证了本文策略的有效性和优越性.

摘要：研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题。首先建立了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,然后针对该动态Look and Move系统提出了一种带有模糊自调整能力的分层模型参考自适应控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原分层模型参考自适应控制闭环系统的动态性能做了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能。

摘要：蝴蝶兰种苗自动化切割可降低组培苗染病几率,提高种苗品质。为实现蝴蝶兰种苗自动化切割,该研究针对种苗结构特性提出基于拟合直线的切点定位方法,并配合切割方法设计了弹性切割末端,搭建了基于视觉伺服的蝴蝶兰种苗切割系统。首先,采用深度学习模型对采集到的图像进行目标检测;然后,根据检测结果使用基于几何规则的切割点定位算法计算切点;最后,将切割坐标传输给切割执行机构完成切割作业。目标检测试验中,ShuffleNet v2-YOLOv5模型检测精度达96.7%,权重文件大小1.3 MB,平均检测时间0.026 s。种苗切割试验中,切割合格率高于86%,单株平均切割时间小于18 s。该系统能有效完成蝴蝶兰种苗切割任务,为蝴蝶兰组培苗自动化生产提供新思路。

摘要：传统的基于图像的视觉伺服控制中,雅可比矩阵的奇异性将影响到控制系统的稳定性和鲁棒性,利用图像矩作为特征可以保证矩阵为满质的,并且由于该雅可比矩阵为上三角型,能够将平移和转动运动部分解耦,因此简化了控制器设计。在视觉控制器的设计中,基于遗传算法优化的最优PD控制策略能够获得比常用的P控制策略更好的综合动态特性。在物体平面和图像平面平行时,通过微轴孔的精密对准试验验证了上述基于图像矩的视觉伺服控制的有效性。