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基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究共3篇基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究1基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究在工业自动化控制领域中，机械臂运动的精度和可靠性是非常重要的，而视觉伺服控制技术则是实现这一目标的关键之一。
本文将探讨基于图像特征的机械臂视觉伺服控制研究，以及其在工业自动化领域中的应用。
一、视觉伺服控制技术简介视觉伺服控制技术是将计算机视觉技术和控制技术结合起来，实现对机器人或机械臂运动的控制。
其主要思路是通过摄像机获取场景图像数据，然后对获取到的图像进行处理和分析，提取出图像的特征信息，最终利用这些特征信息来控制机械臂的运动。
同传统的非视觉伺服控制技术相比，视觉伺服控制技术具有更高的精度和更广泛的应用范围。
其不仅可以在工业自动化领域中应用，还可以应用于医疗、教育等多个领域，具有非常广阔的市场前景。
二、基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术是目前应用较为广泛的一种视觉伺服控制技术。
其具有实现方便、运行稳定等优点，非常适合工业自动化领域中的运动控制。
在基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术中，最为关键的步骤就是图像特征提取。
这一步骤需要利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，提取出图像的特征信息。
具体来说，可以采用模板匹配、角点检测、边缘检测等多种算法来实现。
提取出图像的特征信息后，就可以计算出机械臂的运动轨迹，并对机械臂进行控制。
在这一过程中，需要对机械臂的关节角度进行测量和控制，以实现机械臂的运动。
三、基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术在工业自动化领域中的应用基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术在工业自动化领域中有着广泛的应用，例如在零部件装配、工件抓取等领域中都有着重要的作用。
例如，在零部件装配过程中，传统的装配方式可能需要大量的人工操作，效率低下。
而采用基于图像特征的机械臂视觉伺服控制技术，可以实现零部件自动装配，大大提高生产效率。
机械臂利用图像特征来识别零部件位置，然后自动进行装配。
视觉伺服作业机械臂+科学案例摘要：一、引言1.视觉伺服系统简介2.视觉伺服在作业机械臂中的应用重要性二、视觉伺服作业机械臂技术原理1.视觉伺服系统构成2.视觉伺服系统的工作原理三、科学案例解析1.案例一：基于视觉伺服的机械臂抓取控制2.案例二：视觉伺服在机械臂姿态控制中的应用3.案例三：视觉伺服在机械臂路径规划与跟踪中的应用四、视觉伺服作业机械臂的优势与挑战1.优势1) 高精度控制2) 提高作业效率3) 增强作业安全性2.挑战1) 实时图像处理2) 机械臂控制算法的优化3.硬件技术的提升五、未来发展趋势与展望1.深度学习在视觉伺服中的应用2.视觉伺服与其他传感器的融合3.无线通信技术的应用正文：一、引言随着科技的不断发展，视觉伺服系统在各领域中的应用越来越广泛，特别是在作业机械臂领域。
视觉伺服系统是一种通过图像反馈来实现对机械臂控制的技术，它具有高精度、高效率和安全性等特点。
本文将简要介绍视觉伺服系统的基本原理，并通过几个科学案例分析视觉伺服在作业机械臂中的应用，最后探讨视觉伺服作业机械臂的未来发展趋势。
二、视觉伺服作业机械臂技术原理1.视觉伺服系统构成视觉伺服系统主要由三大部分组成：摄像机、图像处理单元和机械臂控制系统。
摄像机负责捕捉目标图像，图像处理单元对图像进行处理和分析，提取出所需信息，最后将控制信号传递给机械臂控制系统，实现对机械臂的精确控制。
2.视觉伺服系统的工作原理视觉伺服系统的工作原理可以分为以下几个步骤：（1）图像采集：通过摄像机捕捉目标图像。
（2）图像处理：对采集到的图像进行预处理，如去噪、滤波等，然后提取出目标信息。
（3）特征点匹配与识别：将当前图像中的特征点与模板图像中的特征点进行匹配，识别出目标位置。
（4）控制决策：根据识别出的目标位置，计算出机械臂末端执行器的位姿，并与期望位姿进行比较，得到控制误差。
（5）控制输出：根据控制误差，生成控制信号，驱动机械臂控制系统实现对机械臂的精确控制。
视觉伺服作业机械臂+科学案例【实用版】目录一、引言二、视觉伺服机械臂的概念与原理三、视觉伺服机械臂的科学案例分析四、视觉伺服机械臂的设计与实现五、结论正文一、引言随着科技的发展，人工智能技术逐渐深入到各个领域，其中，机械臂作为工业自动化的重要组成部分，已经广泛应用于各种生产环境中。
而视觉伺服机械臂，凭借其高精度、高效率和高稳定性的特点，越来越受到人们的关注。
本文将对视觉伺服机械臂进行探讨，并通过科学案例分析，详细了解其工作原理和应用价值。
二、视觉伺服机械臂的概念与原理视觉伺服机械臂是一种基于视觉技术的高性能机械臂，通过对图像进行实时处理，实现对机械臂运动的精确控制。
其工作原理主要分为两个部分：视觉检测和伺服控制。
视觉检测是通过摄像头捕捉工作环境中的图像，并对图像进行处理，提取出需要抓取的物体的信息，如位置、大小等。
伺服控制则是根据视觉检测的结果，对机械臂的运动进行精确控制，使其能够准确地抓住物体。
三、视觉伺服机械臂的科学案例分析视觉伺服机械臂在实际应用中具有广泛的科学价值和应用前景。
例如，在实验室中，可以使用视觉伺服机械臂进行精密实验操作，如药品的精确称量、试管的精确滴加等。
在工业生产中，视觉伺服机械臂可以应用于各种流水线的自动化作业，如产品的精确组装、检测等。
四、视觉伺服机械臂的设计与实现视觉伺服机械臂的设计和实现需要考虑以下几个方面：1.机械臂的结构设计：根据实际应用需求，选择合适的机械臂结构，使其能够在满足工作要求的同时，具有良好的运动性能和稳定性。
2.视觉系统的设计：选择合适的摄像头和图像处理算法，实现对物体的精确检测和定位。
3.伺服系统的设计：选择合适的伺服电机和控制器，实现对机械臂运动的精确控制。
4.控制系统的设计：根据机械臂的运动学模型和视觉检测结果，设计合适的控制算法，实现对机械臂的精确控制。
五、结论视觉伺服机械臂作为一种新兴的技术，具有广泛的应用前景和科学价值。
通过对视觉伺服机械臂的概念、原理、设计与实现的探讨，可以更好地了解其在实际应用中的优势和潜力。
视觉伺服作业机械臂+科学案例摘要：一、引言二、视觉伺服机械臂的概念与原理三、视觉伺服机械臂的科学案例四、视觉伺服机械臂的发展前景与挑战五、结论正文：一、引言随着科技的发展，人工智能技术逐渐深入到各个领域，其中，机器人领域取得了显著的进展。
视觉伺服机械臂作为智能机器人的一种，其在运动控制中应用视觉信息实现闭环控制，成为近年来智能机器人研究的一个热点问题。
本文将围绕视觉伺服机械臂的概念与原理、科学案例以及发展前景与挑战等方面进行探讨。
二、视觉伺服机械臂的概念与原理视觉伺服机械臂是一种基于视觉信息的机器人运动控制系统。
它通过摄像机捕捉周围环境的视觉信息，对机械臂进行定位和控制，使其能够准确地完成指定的任务。
视觉伺服机械臂的主要原理是利用视觉信息获取机械臂与目标物体之间的相对位置关系，然后根据这个关系来控制机械臂的运动，从而实现对目标物体的准确操作。
三、视觉伺服机械臂的科学案例视觉伺服机械臂在许多领域都有广泛的应用，下面将以两个科学案例为例进行介绍：1.基于视觉伺服的机械臂抓取：在这个案例中，机械臂需要根据摄像头拍摄的图像，识别并抓取指定的物体。
通过对图像进行处理和分析，视觉系统可以得到物体的位置、形状等信息，然后根据这些信息，机械臂可以精确地移动到物体所在位置，并完成抓取动作。
2.视觉伺服机械臂导航：在这个案例中，机械臂需要在复杂的环境中自主导航，完成指定的任务。
视觉系统可以通过识别环境中的特征物体，如墙壁、地面、障碍物等，来确定机械臂的位置和方向。
然后，机械臂可以根据这些信息，调整自己的运动策略，以确保顺利完成任务。
四、视觉伺服机械臂的发展前景与挑战视觉伺服机械臂在智能制造、物流、医疗等领域具有广泛的应用前景。
然而，目前该技术在实际应用中还面临一些挑战，如视觉信息的处理速度、精度和稳定性等方面的问题。
为了解决这些问题，未来需要在算法、硬件和软件等方面进行进一步的研究和优化。
五、结论视觉伺服机械臂作为一种应用视觉信息的机器人运动控制系统，具有广泛的应用前景。
视觉伺服综述一、视觉伺服定义：视觉伺服是利用视觉信息控制机械手末端执行器与目标物体之间的相对位姿(pose：position and orientation)，或者是利用一组从图像中提取的特征来控制机械手末端执行器与该组特征之间的相对位姿。
根据利用图像信息的不同，可以将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服和2.5D视觉伺服。
如果将视觉伺服控制应用到移动机器人，例如自治车辆、自治飞行器和自治潜水器，那么就是利用视觉信息或者一组从图像中提出的特征信息来控制机器人与目标物体之间的相对位姿。
因此，可以认为视觉伺服控制是一门多学科交叉的研究领域，它涉及许多学科，主要包括：数字图像处理、数字信号处理、实时系统、控制理论、运动学、动力学、计算机视觉和机器人学等。
到了80年代末、90年代初，关于视觉伺服的论文数量明显增加，这得益于个人计算机处理能力的提高以及摄像机技术的发展。
因为在个人计算机性能提高之前，研究视觉伺服需要专用的、价格昂贵的采用流水线技术的像素处理设备，因此，当个人计算机性能大幅度提高以后，越来越多的学者加入到视觉伺服控制研究领域，大大地提高了视觉伺服控制研究方面的论文数量。
针对视觉伺服的应用，各国学者也提出了很多的应用原型，例如：从传送带上抓取零件、零件装配、机器人遥操作、导弹跟踪图像系统、水果采摘、汽车无人驾驶和飞机降落等。
二、视觉伺服系统的组成一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
系统首先采用CCD摄像机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号，然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。
三、视觉伺服控制的研究内容典型的视觉伺服控制任务通常有：①定位问题(positioning)，即通过视觉信息控制机械手末端执行器对准目标物体，也就是控制机械手末端执行器运动到理想位姿。
视觉伺服作业机械臂+科学案例【实用版】目录一、引言二、视觉伺服机械臂的概念与原理1.视觉伺服机械臂的定义2.视觉伺服机械臂的工作原理三、视觉伺服机械臂的科学案例分析1.案例一：基于视觉伺服的机械臂控制系统研究2.案例二：求大神帮做个基于 labview 的机械臂视觉伺服设计四、视觉伺服机械臂的发展前景与挑战五、结论正文一、引言随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐深入到各个领域，其中在机械臂领域，视觉伺服机械臂成为了研究的热点。
视觉伺服机械臂是一种利用视觉信息实现机械臂闭环控制的技术，具有广泛的应用前景。
本文将通过介绍视觉伺服机械臂的概念与原理，以及分析两个科学案例，来探讨视觉伺服机械臂的发展前景与挑战。
二、视觉伺服机械臂的概念与原理1.视觉伺服机械臂的定义视觉伺服机械臂是一种利用视觉信息对机械臂进行控制的技术。
通过摄像头捕捉到的图像信息，对机械臂进行精确控制，使其能够完成各种复杂的任务。
视觉伺服机械臂的核心技术包括视觉信息处理、运动控制以及闭环控制系统等。
2.视觉伺服机械臂的工作原理视觉伺服机械臂的工作原理主要包括以下几个步骤：(1) 采集图像信息：通过摄像头捕捉到机械臂周围的环境信息，并将其转化为数字信号。
(2) 图像信息处理：对采集到的图像信息进行预处理，如去噪、滤波等，然后通过特征提取算法获取目标物体的信息。
(3) 运动控制：根据提取到的目标物体信息，计算出机械臂需要执行的运动任务，并生成相应的控制信号。
(4) 闭环控制：将控制信号作用于机械臂，使其按照预定的运动轨迹执行任务。
同时，通过摄像头对机械臂的运动状态进行实时监控，以便及时调整控制信号，保证机械臂的精确运动。
三、视觉伺服机械臂的科学案例分析1.案例一：基于视觉伺服的机械臂控制系统研究本文通过对视觉伺服机械臂控制系统的研究，设计了一套基于视觉信息的机械臂运动控制方案。
该方案以摄像机捕捉到的目标物体图像为输入，通过视觉信息处理算法，计算出目标物体的位置和姿态信息。
基于图像的机器人视觉伺服系统综述摘要：本文介绍了机器人视觉伺服系统的概念、发展历程，而且从不同的角度对机器人视觉伺服系统进行了分类。
最后重点介绍了基于图像的机器人视觉伺服系统，以及其的simulink仿真实现。
关键词：机器人；视觉伺服；仿真Abstract:The concept and development process of the robot visual servo system is introduced in this paper, and from different angles of the robot visual servo system are classified. Finally the paper introduces the robot visual servo system based on image, and the realization of Simulink simulation.Key words: robot, visual servoing, simulation1．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，因此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，人们不断的为机器人寻求更为完善的控制系统。
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、信息完整度高成为最重要的机器人感知功能。
机器人的视觉伺服系统是机器人视觉和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学科。
随着技术的发展，以及相关理论的日益完善，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，与其相关的技术问题已经成为了当前的研究热点。
视觉伺服作业机械臂+科学案例如何深刻理解视觉伺服作业机械臂1. 什么是视觉伺服作业机械臂？视觉伺服作业机械臂是一种能够凭借视觉系统快速、精确地执行各种作业任务的机械臂。
它能够通过摄像头等视觉设备获取作业环境的实时信息，并根据此信息实时调整自身动作，完成准确定位、抓取、装配等作业任务。
2. 视觉伺服作业机械臂的工作原理- 利用视觉系统获取环境信息- 基于获取的信息实时调整机械臂的动作- 完成作业任务3. 视觉伺服作业机械臂在科学研究和实际应用中的重要性视觉伺服作业机械臂在科学研究和实际应用中起着至关重要的作用。
它能够在自动化生产线上取代人工，完成需要高精度和高效率的作业任务。
它也广泛应用于医疗、航空航天、军事等领域，帮助人类完成一系列需要高精度和高难度的作业任务。
4. 伺服作业机械臂的科学案例——视觉伺服机械臂在医疗中的应用在医疗领域，视觉伺服机械臂被广泛应用于手术和药物研发领域。
通过视觉伺服机械臂，医生可以在微创手术中实现更精准的操作，减少手术风险和创伤。
另外，在药物研发领域，视觉伺服机械臂可以精准地完成实验操作，提高实验效率和准确性。
5. 个人观点和理解从科学案例中我们可以看到，视觉伺服作业机械臂对于人类的福祉和科学发展起着重要作用。
它不仅能够帮助人类完成一些高难度、高风险的作业任务，还能够在科学研究中提高实验效率和准确性。
值得我们进一步深入研究和应用。
总结视觉伺服作业机械臂是一种能够凭借视觉系统快速、精确地执行各种作业任务的机械臂。
它在科学研究和实际应用中起着至关重要的作用，尤其在医疗领域。
个人认为，随着科学技术的不断发展，视觉伺服作业机械臂的应用范围将会更加广泛，能够更好地服务于人类的发展和社会的进步。
视觉伺服作业机械臂（Visual Servoing Operation Mechanical Arm）是一种通过视觉系统快速、精确地执行各种作业任务的机械臂。
它通过摄像头等视觉设备获取作业环境的实时信息，并根据此信息实时调整自身动作，完成准确定位、抓取、装配等作业任务。
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。
在该系统中，机械手用一个眼对手视觉伺服系统的三维可视化方法来控制，而相机运动本身也是由视觉伺服控制的。
我们将考虑一个粗糙的校准相机。
事实上，由于闭环用于控制，视觉伺服技术被认为在对校正误差方面是稳定的。
该系统包括几个主要功能:姿势控制和速度控制。
在控制模式的基本姿势下,机械手必须达到一个指定的位移。
在实施这种转移之前, 一个必要步骤是计算在摄影机框架显示下相应的满意机械手的位置。
当预期的机械手位置被计算时，那么你可以用传统的视觉伺服技术来实现的定位的任务。
所提出的控制策略表现了基础控制优势（优化轨迹：旋转线，转化直线），另外由于照相机的控制，通过确保目标仍然是在像机的视场内避免它的主要缺点。
这一阶段的控制需要利用逆机械手‘雅克宾‘，其取决于机械手关节的重要性。
因为这些价值是未知的，在摄影机框架下手的位置使用一个姿态计算算法来估计每个获得图像。
机械手关节的标准然后通过求解反机器人几何模型方程计算。
接下来，这方法被扩展到允许速率控制模式。
从一个特定的位移表示为一个速度，控制问题,在于确定的轨道，机器人末端执行器轨道和提出一种控制律能够遵循这一轨道，同时使跟踪误差最小化。
最后，控制摄像机的镜头摇晃和倾斜是很重要的, 它确保机械手的末段无论什么指定位移仍在像机的视场内。
虽然控制这台相机从视觉伺服的观点来说是一个微不足道的问题，但它的运动诱发更复杂的眼对手机械手的控制建模。
提醒本文组织如下; 下个章节,我们将展示如何通过到位的视觉伺服系统来控制机械手的运动（达到操作者指定的一个位移）和速度（在那种情况下, 操作者指定的速度），然后进行描述图像处理算法; 最后我们展示在多方面的实验结果,所提方法的有效性。
2．影像基准控制2.1符号和定义让我们注意a M b在坐标Ra和坐标R b下的变换关系。
a M b作为一个齐次矩阵定义为:a R和a T b分别表示两个坐标中的旋转矩阵和平移向量。
如果(x b, y b, z b, 1)T是在坐标中表示一b个点的坐标(x a, y a, z a, 1)T，那么在坐标R a中也表示了这样一个相同点的坐标(x a, y a, z a, 1)T= a M b(x b, y b, z b, 1)T本文用图2表示。
第一个字母代表坐标原点(c是指摄像机，e是指控制器，o是指被摄像机观察并和控制器连接的物体，第二个字母在坐标中的位置如下（i为初始位置，c为当前位置，d为需要移动到的位置）. 最后, Fm代表底座机械手而F pt代表底座倾斜的单位。
例如ci M表示物体在初始摄影机位下的理想位置。
od图2：不同坐标的综述本文在提醒我们, 我们将会参考许多坐标变换，而这些变化必须是对摄像机和系统本身提供的粗糙信息标准进行进一步估计。
•F ptM F m是一个常数，需要手动测量。
ei Moi =ec Moc =ed Mod =e Mo是一个常数，需要手动测量。
F ptM用测量头倾斜测量。
c2.2 视觉伺服: 概述视觉伺服技术【艾斯帕 92，哈钦森 96，桥本 93，帕艾尼克斯 93】允许一个机器人关于它的环境运用视觉的数据自动定位，它包括指定的任务如监管的一组信息，提取图像【艾斯帕 92，桥本 93】。
通常，一个基准的任务’e’定义为【艾斯帕 92，萨姆森 91】：e = J+(P − P d)‘P’表示用于视觉伺服的任务选择的该套视觉标准，’P d’它们的期望值。
’J+’是关于机械手的操作空间和形象的雅可比矩阵的拟逆。
使’e’减少指数, 表现得像个一阶解耦系统, 机器人末端机械手的速率 T = (V T, ΩT)T,控制器的输入为：’V’λ是一个比例系数Ω!= −λe2.3控制机械手的位置2.3.1整体的算法任务规格任务的目标是使机械手通过远程操作到达指定位移。
两种方法可用来完成目标: 一·直接定义机械手理想的位移，∆T , ∆R，三个不同的帧，R c(初始的摄影机框架)，R oi（初始对象框架），R F m（末端执行器框架）。
二．在图像空间中定义，它所对应到在离线时已被了解的又一个位置，从先前的图象，所需的姿势，ci Mod能被直接计算。
这个过程会在2.3.3部分详细描述。
机械手控制一个经典基础位置控制法则被认为来实现位移。
目的是用来减小理想与当前抓取物体表达参考帧位置的误差。
因此在这个框架下的理想与当前位置必须知道。
由于机器人没有下意识传感器，当前位置无法知道，必须用外部传感器计算。
让我们了解一下，这是为了知道物体在框架下的位置，并运用一些帧变换（在2.3.3给出）。
现在我们提出一个概要，关于基于视觉伺服能实现任务控制算法。
获得图像,并跟踪对象(看3.1)。
计算当前姿势cc M oc和理想cc M od(看3.1)，确定物体在机械手参考系下的理想与当前位置(看2.3.2)，表现在相关框架中的控制法则被给出。
由于机器人在关节空间的控制，我们需要计算关节接头位置’q’,着用来知道物体位置和反机械手的几何模型，这时在关节空间的规则能简单算出并输入机器人。
因为位移很重要，我们控制相机方向使物体始终在相机框架下。
我们考虑一个视觉伺服来控制镜头摇晃和倾斜。
这个方法现在详细介绍。
2.3.2 视觉特征和产生的控制律视觉标准的选择（例如,的矢量P）对于系统要求是很重要的：稳定性，稳健性，在两个图像和关节空间缺乏奇异点与最小点，足够的轨迹。
在模态计算后可能用到2维数据【艾斯帕 92，哈钦森 96】（说, 提取分坐标的分提取图像）（例如，获得3维数据或获得6个代表位移的参数【威尔逊 96】）。
最后，可能结合2维和3维的特点：这是2维 1/2视觉伺服【卡梅特 00】。
在我们的情况中，因为我们用控制方向的相机使物体集中在图像内，最佳方法是视觉特点P = (F m T T oc, θu T )T ，od T oc 是物体已经实现的转移（表达在最终框架中），θ和u 分别是角度和od R oc 的旋转轴。
在这情况下，我们有P d = (F m T T od ,0T 3)T 。
旋转轴运动转化因此完全不挂钩。
而且，如果没错误发生（措施和校准），物体运动轨迹就像在空间坐标系中一样是条纯粹直线。
我们因此能获得比视觉图像更好的反应。
关于变化’p ’的方程式：视觉特点’p ’关于物体在相应框架下的速率为：F m T˙ocθ˙u !=II 033??330J 3?ω3! V Ω!Jω=Lωoc R F m ，‘Lw ’是L−w 1θu = θu 【马里 99，卡梅特 00】我们得到以下法则：V= −λII 3?303?3 Ω! R F m=−λF m Rocθu od M oc 和oc M F m 的变量可用于计算所有控制法则的标准运算：oc M F m =oc M cc cc M F pt F pt M F mF m M od =F mM F pt F ptM ci ci M odod M oc =od M cc cc M oc在这些方程式中:oc M cc 是在每个迭代用图像进程运算的模态。
od M cc 也是通过模态计算估计的。
我们的目的是在关节上控制机器，我们最后得到J F −m 1(q)II 3?3 mR ec II e ˜T o ec R F mJ F −m 1是关于机械手的操作空间和形象的雅可比矩阵的拟逆。
T˜是T 倾斜相关向量呢。
2.3.3 定义期望的位置如前文所述,四种方法都能定义期望的位置.运用者能在最初的框架中定义位移，在相应的框架中，最终作为要求的图像。
让我们检查头三个方法，我们定义∆T, ∆R 分别为平移，旋转变量，运用提出的方法，我们必须计算在当前框架下的要求点的平移量ccM od 。
作为最初和当前的相机位置，它的相应框架Fpt 被知道，物体在当前相机框架下的理想位置右下式获得：cc M od =cc M F pt F pt M ci ci M od .然后我们必须计算ci M od ，如果位移在最初框架下被给出，这种情况下，我们有：ci T od =ci T oi + ∆Tci R od = ∆R ci R oi在参考的框架这种情况下，我们有：ci T od =ci T oi +ci R F m ∆Tci R od =ci R F m ∆R F mR oi在最初物体参考系这种情况下，我们有：ci M od =ci Moi∆M∆M = (∆R, ∆T )处理最后的情况，理想位置是在理想图像中能达到的位置。
