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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。
本文将从伺服控制系统的分类和一些常见问题来分析介绍：一、分类目前，机器人视觉伺服控制系统有以下几种分类方式：（1）按照摄像机的数目的不同，可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统。
单目视觉系统只能得到二维平面图像，无法直接得到目标的深度信息;多目视觉伺服系统可以获取目标多方向的图像，得到的信息丰富，但图像的信息处理量大，且摄像机越多越难以保证系统的稳定性。
当前的视觉伺服系统主要采用双目视觉。
按照摄像机放置位置的不同，可以分为手眼系统（eye in hand）和固定摄像机系统（eye to hand或stand alone）在理论上手眼系统能够实现精确控制，但对系统的标定误差和机器人运动误差敏感;固定摄像机系统对机器人的运动学误差不敏感，但同等情况下得到的目标位姿信息的精度不如手眼系统，所以控制精度相对也低。
（2）按照机器人的空间位置或图像特征，视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统在基于位置的视觉伺服系统中，对图像进行处理后计算出目标相对于摄像机和机器人的位姿，所以这就要求对摄像机、目标和机器人的模型进行校准，校准精度影响控制精度，这是这种方法的难点。
控制时将需要变化的位姿转化成机器人关节转动的角度，由关节控制器来控制机器人关节转动。
在基于图像的视觉伺服系统中，控制误差信息来自于目标图像特征与期望图像特征之间的差异。
对于这种控制方法，关键的问题是如何建立反映图像差异变化与机器手位姿速度变化之间关系的图像雅可比矩阵；另外一个问题是，图像是二维的，计算图像雅可比矩阵需要估计目标深度（三维信息），而深度估计一直是计算机视觉中的难点。
雅可比矩阵的计算方法有公式推导法、标定法、估计方法以及学习方法等，前者可以根据模型推导或标定得到，后者可以在线估计，学习方法主要利用神经网络方法。
按照采用闭环关节控制器的机器人，视觉伺服系统分为动态观察-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器人手臂各关节运动的控制量。
基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统的研究的开题报告一、选题背景随着机器人技术的不断发展，机器人在工业生产、医疗、家庭服务等领域得到越来越广泛的应用。
视觉伺服控制系统是一种利用图像信息去控制机器人运动的技术，具有高精度、高灵活性、高可靠性等优点，已经成为机器人控制领域中的热门研究方向之一。
本项目希望基于PUMA560机器人，研究视觉伺服控制系统，通过图像识别、目标跟踪等算法，实现机器人对目标物体的自动捕捉和精准定位，为未来的智能制造提供技术支持。
二、研究内容本项目将研究基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统，主要包括以下内容：1. PUMA560机器人的建模和动力学分析：分析机器人的运动学和动力学特性，建立数学模型，为后续的控制算法提供基础。
2. 机器人视觉伺服控制系统设计：设计包括硬件和软件在内的视觉伺服控制系统，包括图像采集、目标跟踪、运动规划等模块。
3. 视觉伺服控制算法研究：研究基于图像信息的机器人控制算法，包括目标识别、目标跟踪、运动规划等算法的设计和优化。
4. 系统实现和测试：基于实际的硬件平台，实现系统的代码编写、控制算法的实现和优化，并进行实际场景的测试。
三、研究意义本项目的研究可以为机器人的自动化生产提供技术支持，为优化生产效率和提高产品质量做出贡献，具有广阔的应用前景和经济普惠性。
四、研究方法和步骤1. 搜集文献，学习机器人建模和视觉伺服控制基本知识。
2. 对PUMA560机器人进行建模和动力学分析，为后续的算法设计提供基础。
3. 设计视觉伺服控制系统，包括硬件和软件两个方面，其中硬件主要包括相机、电机等设备，软件主要包括图像采集、目标识别、运动规划等算法。
4. 研究视觉伺服控制算法，包括目标识别、目标跟踪、运动规划等算法的设计和优化。
5. 基于实际的硬件平台，实现系统的代码编写、控制算法的实现和优化，并进行实际场景的测试。
五、预期成果1. 实现基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统，并进行实际场景测试。
机器人无标定视觉伺服控制系统研究1. 本文概述在《机器人无标定视觉伺服控制系统研究》一文中，本文概述部分主要阐述了该研究的核心议题与目标。
文章开篇指出，在当前机器人技术领域中，视觉伺服控制作为实现机器人精确定位和操作的有效手段，已受到广泛关注。
传统的视觉伺服控制系统往往依赖于精确的摄像机内外参数标定，这一要求在实际应用中可能由于种种原因难以满足。
针对这一问题，本文致力于探索和设计一种无需预先精确标定摄像机参数的无标定视觉伺服控制系统。
本研究首先回顾了视觉伺服控制的基本原理以及现有标定依赖方法的局限性，并在此基础上提出了新的理论框架和算法策略。
通过融合先进的计算机视觉技术和优化估计方法，旨在实现在未知摄像机参数条件下，依然能够实时准确地完成对机器人运动的伺服控制任务。
预期的研究成果将显著提升机器人的环境适应性和自主作业能力，特别是在那些无法预先获得精确视觉参数信息的应用场景下，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。
文章将逐步详细介绍所采用的方法、实验设计及验证过程，以及最终的系统性能评估结果。
2. 无标定视觉伺服控制系统理论基础视觉伺服控制的基本原理：解释视觉伺服控制的基本概念，包括图像处理、特征提取、视觉反馈等。
无标定视觉伺服控制的特点：阐述无标定视觉伺服控制系统与传统视觉伺服系统的区别，强调其无需预先知道摄像机参数的优势。
数学模型与算法：介绍无标定视觉伺服控制系统的数学模型，包括摄像机模型、机器人运动学模型等，并讨论相关的控制算法。
系统稳定性分析：分析无标定视觉伺服控制系统的稳定性，探讨影响系统稳定性的因素。
实验与仿真：简要介绍无标定视觉伺服控制系统的实验验证和仿真研究，强调其在实际应用中的有效性。
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在《机器人无标定视觉伺服控制系统研究》文章的“无标定视觉伺服控制系统理论基础”部分，我们将深入探讨无标定视觉伺服控制的基本原理和关键理论。
伺服系统在机器视觉中的应用机器视觉是一种将摄像机、图像处理和机器学习技术结合起来的技术领域，用于使计算机具备对图像和视频进行分析和理解的能力。
在机器视觉的应用过程中，伺服系统发挥着重要的作用。
本文将探讨伺服系统在机器视觉中的应用，并介绍其原理和优势。
一、伺服系统的原理伺服系统是一种自动控制系统，它通过反馈信号来实现对系统行为的控制。
它由一个伺服电机和一个伺服控制器组成。
伺服电机通常是一种高精度的电动机，通过接收控制器发送的指令来调整输出的位置或速度。
在机器视觉中，伺服系统可以通过接收来自图像处理算法的数据，准确地控制机器的位置和角度。
例如，在工业领域，伺服系统可以用于自动装配线上的产品定位和对位。
通过将伺服系统与机器视觉技术相结合，可以实现高精度的定位和对位，从而提高生产线的效率和质量。
二、1. 机器人视觉导航伺服系统在机器人视觉导航中起着关键的作用。
通过将伺服系统与摄像头相连，机器人可以实时接收图像数据并进行处理。
基于图像处理的算法，机器人可以分析图像中的目标物体，并利用伺服系统精确地控制自身的运动以实现导航。
在工业领域，机器人视觉导航广泛应用于自动化生产线，可以帮助机器人完成复杂的装配任务。
在军事领域，机器人视觉导航可以用于危险环境下的侦查和救援任务。
通过伺服系统的精确控制，机器人可以在复杂的环境中进行准确定位和路径规划。
2. 视觉测量与检测伺服系统在机器视觉的测量与检测中也扮演着重要的角色。
通过对图像数据的处理，可以利用伺服系统实现对目标物体尺寸、角度和位置等参数的测量和检测。
这对于自动化生产线中的质量控制和产品检验非常关键。
例如，在半导体行业中，伺服系统可以与机器视觉技术相结合，测量半导体芯片上的特定缺陷和线宽。
通过伺服系统的精确运动控制，可以实现高精度的测量，提高半导体产品的质量和可靠性。
3. 跟踪和捕捉伺服系统在机器视觉中还可以用于目标的跟踪和捕捉。
通过实时接收图像数据，并结合伺服系统的控制，机器可以追踪移动目标并进行捕捉。
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
处理等技术领域的一门独立技术。
机器人视觉伺服系统分类：
目前，机器人视觉伺服控制系统有以下几种分类方式：
·按照摄像机的数目的不同，可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统
单目视觉系统只能得到二维平面图像，无法直接得到目标的深度信息;多目视觉伺服系统可以获取目标多方向的图像，得到的信息丰富，但图像的信息处理量大，且摄像机越多越难以保证系统的稳定性。
当前的视觉伺服系统主要采用双目视觉。
·按照摄像机放置位置的不同，可以分为手眼系统(eye in hand)和固定摄像机系统(eye to hand或stand alone) 在理论上手眼系统能够实现精确控制，但对系统的标定误差和机器人运动误差敏感;固定摄像机系统对机器人的运动学误差不敏感，但同等情况下得到的目标位姿信息的精度不如手眼系统，所以控制精度相对也低。
·按照机器人的空间位置或图像特征，视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统
图1 基于位置控制的动态look and move系统
在基于位置的视觉伺服系统(如图1所示)中，对图像进行处理后计算出目标相对于摄像机和机器人的位姿，所以这就要求对摄像机、目标和机器人的模型进行校准，校准精度影响控制精度，这是这种方法的难点。
控制时将需要变化的位姿转化成机器人关节转动的角度，由关节控制器来控制机器人关节转动。
在基于图像的视觉伺服系统(如图2所示)中，控制误差信息来自于目标图像特征与期望图像特征之间的差异。
对于这种控制方法，关键的问题是如何建立反映图像差异变化与机器手位姿速度变化之间关系的图像雅可比矩阵；另外一个问题是，图像是二维的，计算图像雅可比矩阵需要估计目标深度(三维信息)，而深度估计一直是计算机视觉中的难点。
图2 基于图像控制的direct visual servo系统
雅可比矩阵的计算方法有公式推导法、标定法、估计方法以及学习方法等，前者可以根据模型推导或标定得到，后者可以在线估计，学习方法主要利用神经网络方法。
·按照采用闭环关节控制器的机器人，视觉伺服系统分为动态观察-移动系统和直接伺服
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器人手臂各关节运动的控制量。
视觉伺服所面临的主要问题
视觉伺服的研究到目前已有近20年的历史，但是由于视觉伺服所涉及的学科众多，所以其发展有赖于这些学科的发展，目前在视觉伺服的研究中仍然有很多问题没有很好地解决。
·图像处理的方法在理论和实际计算处理速度上都是图像伺服最大的难点；
·在图像处理完成后，图像特征与机器人关节运动之间模型的建立是图像伺服的另一难点；
·目前的许多控制方法都不能保证系统在工作时是大范围稳定的，所以对有关控制方法的研究也是必要的。
视觉伺服的发展前景
未来视觉伺服的研究方向主要有以下几方面：
·在实际环境下快速、鲁棒地获取图像特征是视觉伺服系统的关键问题
由于图像处理的信息量大和可编程器件技术的发展，近期把通用算法硬件化，以加快信息处理的速度的方法可能会使这一问题的研究取得进展。
·建立适合机器人视觉系统的有关理论和软件
目前的许多机器人视觉伺服系统的图像处理方法都不是针对机器人视觉系统的，如果有这样的专用的软件平台，在完成视觉伺服任务时，就可以减少工作量，甚至可以通过视觉信息处理硬件化来提高视觉伺服系统的性能。
·将各种人工智能方法应用于机器人视觉伺服系统
虽然神经网络在机器人视觉伺服中已得到应用，但许多智能方法在机器人视觉伺服系统中还没有得到充分地应用，而且，目前研究有过于依赖数学建模和数学计算的倾向，这使得机器人视觉伺服系统在工作时计算量太大，目前计算机的处理速度很难满足系统快速性的要求，但是人类在实现有关的功能时并不是通过大量的计算来完成的，这就启发大家是否可以用人工智能的方法降低数学计算量，以满足系统快速性的要求。
·将主动视觉技术应用于机器人视觉伺服系统
主动视觉是当今计算机视觉和机器视觉研究领域中的一个热点，在这里视觉系统能主动地感知环境，按一定规则主动地提取需要的图像特征，这使得在一般情况下难以解决的问题得以解决。
·将视觉传感器与其它外部传感器结合起来
为了使机器人能够更全面地感知环境，特别是对机器人视觉系统起信息补充，可以将多种传感器加入机器人视觉系统，这样做可以克服机器人视觉系统的一些困难，但多传感器的引入，就需要解决机器人视觉系统的信息融合和信息冗余问题。
结语
近年来，机器人视觉伺服技术有了很大发展，国内、外机器人视觉系统的实际应用也越来越多，许多技术难题都有希望在近期的研究中取得进展。
在未来一段时间内，机器人视觉伺服系统将在机器人技术中占有突出的地位，机器人视觉伺服系统将会越来越多地应用于工业生产中。
