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* 来源: * 作者: * 发表时间: 2022-02-08 16:16:58 * 浏览: 0

家庭无线网络视觉伺服系统的结构和视觉伺服控制器的设计是视觉伺服控制中非常重要的步骤按照反馈信息类型分类,视觉伺服系统主要分为基于图像的视觉伺服控制、基于位置的视觉伺服控制以及混合视觉伺服控制,下面对其详细介绍。1)基于位置的视觉伺服控制PBVSPBVS系统是利用已经标定的摄像机来采集目标的空间位姿信息,同时以此位姿信息设置为机器人的末端期望位姿。然后在机器人运动过程中采集空间目标的图像信息,分析此时对应的机器人末端实时位姿,将此位姿和期望位姿进行比较,得到位姿偏差,最后将此偏差作为机器人控制器的输入,用于机器人运动控制。常用控制结构示意图如下:?这种视觉伺服控制的优点是采用笛卡尔空间中位姿的偏差作为机器人控制的条件,将视觉控制和机器人关节连杆控制分开,更直观的在笛卡尔坐标空间中对期望轨迹进行描述,正是这些优点使此方法必须准确的知道目标及摄像机在笛卡尔空间中的位姿信息,因此PBVS系统受到视觉系统标定精度的影响比较大,所以这种视觉伺服控制方法的精度主要是建立在视觉系统标定的性上。2)基于图像的视觉伺服控制(IBVS)IBVS系统又被称作2D视觉伺服控制系统,它的控制策略是通过图像采集设备采集图像并获得目标在设备图像平面上的图像信息,然后把它与期望的图像特征的偏差作为误差进行计算,将计算出机器人末端当前位姿与期望位姿的偏差通过雅克比矩阵转换成机器人控制量直接对机器人进行控制。它的控制系统结构示意图如下:?这种视觉伺服控制方法虽然不要求目标和机器人末端的空间位姿信息已知,但是该系统输入仍然要求知道目标的深度信息,所以必须计算雅克比矩阵来获得深度信息,而这一直是机器人视觉中的关键点和困难点。除此之外,实际位姿可能在局部达到收敛,在跟踪目标时,图像雅克比矩阵求逆时会出现奇异点,使视觉伺服系统不能达到稳定状态。3)2.5D视觉伺服控制系统2.5D视觉伺服控制系统是在基于上述两种方法的基础上被提出来的。它是直接将图像的单应性矩阵进行分解,分别得到位置信息和旋转信息。将位置信息与期望位置进行比较得到偏差,并将其当作位置控制的输入,将旋转信息和期望姿态作比较,将结果作为旋转控制器的输入。

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