【正文】 畢業(yè)設(shè) 計（ 論 文） 題 目 工業(yè)機器人視覺伺服 專 業(yè) 自 動 化 班 級 自 064 班 學(xué) 生 白 蕾 指導(dǎo)教師 辛 菁 2021 年白蕾：工業(yè)機器人視覺伺服 摘 要 機器人視覺伺服 是 利用從圖像 中提取的視覺信息 — 視覺特征，進行機器人末端執(zhí)行器的位置閉環(huán)控制 。 它 是實時圖像處理、機器人運動學(xué)、控制理論、計算機技術(shù)以及實時計算等領(lǐng)域的融合，是計算機視覺研究 前沿的一個重要分支。 本文首先研究了基于標(biāo)定技術(shù)的機器人視覺伺服，推導(dǎo)了眼在手和眼固定兩種配置下的手眼映射關(guān)系 — 圖像雅克比矩陣，并在 MATLAB 環(huán)境下對這兩種配置分別仿真，仿真結(jié)果表明該方法能很好 地 定位到目標(biāo)。 然而，在實際中，由于種種原因，這種基于標(biāo)定的機器人視覺伺服方法受到了很大的限制。無標(biāo)定視覺伺服開始成為機器人視覺伺服領(lǐng)域的一個研究熱點，所謂“無標(biāo)定”視覺伺服是指在不預(yù)先標(biāo)定攝像機和機器人參數(shù)的情況下，直接通過圖像上的系統(tǒng)狀態(tài)誤差來設(shè)計控制律，驅(qū)動機器人運動，使系統(tǒng)誤差收斂到一個容許的誤差內(nèi)。 因此，本 文研究了基于 kalman 濾波原理的機器人無標(biāo)定視覺伺服，并對其仿真，仿真結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性。 最后，采用 VC++ 編寫控制軟件， 并 以 MOTOMAN— SV3XL 型六自由度工業(yè)機器人為對象 ，采用 CCD 攝像機、圖像采集卡與 PC 機建立了機器人無標(biāo)定視覺伺服實驗平臺， 完成了基于 kalman 濾波的機器人無標(biāo)定視覺伺服定位實驗，實驗結(jié)果表明該方法能很好的定位到目標(biāo)。 關(guān)鍵 詞 ： MOTOMANSV3XL 工業(yè)機器人、圖像雅可比矩陣、 Kalman 濾波 、無標(biāo)定視覺伺服 西安理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） Abstract Robot visual servoing Is to use visual informationvisual features, which are extracted from the images, to plete robot endposition closedloop control. Robot visual servoing research is the fusion of some degree of expertise in several area,such as realtime image processing, robot kinematics,robot dynamics, control theory, puter technology ,realtime putation and so on. It is a important subject in the research field of puter vision. First,I studied visual servoing robot, which based on the calibration technique and derived the relationship between eye and hand— image jacobian simulated the eyeinhand and the eyefixed robot visual servoing under MATLAB. Simulation results show that this method can well positioned to target. However in practice, a varity of reasons,limit the application of the visual servoing control method based on calibrated technologies to a great extent. Uncalibrated visual servoing has bee a hotspot in the field of robot visual servoing visual servoing means that vision control law is designed directly by the system state error from image plane without precalibrating the parpmeters of camera and robot,which controls the robot to make system error converge to a permissible region. Therefore, uncalibrated visual servoing, which based on kalman filter, has been studied and simulated in this paper. Simulation results show the effectiveness and feasibility of the method. Final, pleted robot visual servoing positioning experiment, which based on kalman filter. Control software has been programed with VC++. Simultaneously, a MOTOMAN industry robot,a CCD camera and an image grabber card, together with PC host puter,construct a hardware platform. The results show the well performance of the corresponding visual positioning. Keywords: MOTOMANSV3XL industrial robot, image jacobian matrix, Kalman filter, uncalibrated visual servoing西安理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） I 目 錄 1緒論 ......................................................... 1 引言 ................................................... 1 工業(yè)機器人視覺伺服控制系統(tǒng)概述 ........................ 1 工業(yè)機器人視覺伺服的發(fā)展情況 .................... 1 視覺伺服的分類 ................................. 2 圖像特征的選取 .................................. 5 無標(biāo)定視覺伺服系統(tǒng) .................................... 6 本文的主要工作 ........................................ 8 2基于標(biāo)定技術(shù)的機器人視覺伺服 ................................ 9 圖像雅可比矩陣模型簡介 ................................ 9 攝像機模型 ........................................... 12 機器人模型 ........................................... 13 視覺控制器的設(shè)計 ................................ 14 基于圖像雅克比矩陣的機器人標(biāo)定視覺伺服的仿真 ........ 14 3基于 kalman 濾波的機器人無標(biāo)定視覺伺服 ...................... 18 引言 .................................................. 18 kalman 濾波算法概述 .................................. 18 基于 kalman 濾波原理的信號濾波仿真 .................... 20 固定眼的基于 Kalman 濾波 的雅可比矩陣在線辨識 ......... 21 基于 kalman 濾波的機器人無標(biāo)定視覺仿真 ................ 22 4機器人無標(biāo)定視覺伺服實驗 ................................... 25 系統(tǒng) 整體結(jié)構(gòu) ......................................... 25 機器人控制子系統(tǒng) ..................................... 26 視覺信息處理子系統(tǒng) ................................... 28 機器人無標(biāo)定視覺伺服控制實驗 ......................... 30 5總結(jié) ........................................................ 33 致 謝 ........................................................ 35 參考文獻 ..................................................... 36 西安理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 1 1 緒論 引言 近年 來，機器人技術(shù)已成為高技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)具有代表性的戰(zhàn)略性技術(shù)之一，它使得傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)方式發(fā)生根本性的變化，對人類社會的發(fā)展產(chǎn)生深遠的影響。但 隨著傳感器技術(shù)、計算機技術(shù)、電子技術(shù)以及人工智能技術(shù)的發(fā)展，人們已不再滿足于只能在固定的已知環(huán)境中按照程序設(shè)定的功能完成重復(fù)作業(yè)的機器人，紛紛開始研究具有高度靈活性、環(huán)境適應(yīng)能力強的智能型機器人。研究工作者們通過給機器人加上外部傳感器件，如力覺、觸覺、接近覺、視覺等，來提高機器人的自主感知和決策規(guī)劃能力，以適應(yīng)周圍變化的環(huán)境。而在諸多傳感器中，視覺傳感器因其信息量大、適用范 圍廣、非接觸性等特點已成為最重要的機器人傳感器之一。將視覺傳感器引入到機器人控制系統(tǒng)，可以增加機器人對周圍環(huán)境的自適應(yīng)性，拓寬機器人的應(yīng)用領(lǐng)域?？梢灶A(yù)見，具有視覺的智能機器人將得到越來越廣泛的應(yīng)用 【 1】 。 視覺是一種復(fù)雜的感官，要從大量的視覺信息數(shù)據(jù)中提取有用的特征信息，需要實施復(fù)雜的算法及耗費大量的運算時間。這使得機器人視覺伺服控制系統(tǒng)的研究涉及高速 圖像處理技術(shù)、機器人運動學(xué)、機器人動力學(xué)、控制理論、實時計算在內(nèi)的多個相關(guān)領(lǐng)域且多個學(xué)科相互交叉和融合，所以實現(xiàn) 機器人視覺伺服控制有相當(dāng)?shù)碾y度，是機器人領(lǐng)域中 具有挑戰(zhàn)性的課題。然而， 與基于傳統(tǒng)傳感器的機器人控制相比，它具有比較明顯的優(yōu)點：更高的靈活性，更高的精度，能夠?qū)C器人標(biāo)定誤差具有強的魯棒性等 【 2】 。以上優(yōu)點決定了機器人視覺伺服在較短的時間里成為機器人研究領(lǐng)域中的熱點之一并在工業(yè)生產(chǎn)、海洋探測等眾多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。而在一些較為危險和復(fù)雜的任務(wù)領(lǐng)域內(nèi)，如：太空機器人操作，核設(shè)施建設(shè)，高電壓設(shè)備維護，殘疾人輔助設(shè)備等等，具有視覺功能的機器人將會具有很廣闊的應(yīng)用前景。 總之，智能機器人視覺伺服控制的研究，是一個具有重要理論意義和廣闊的工業(yè)應(yīng)用前景的基礎(chǔ)性研 究課題。 工業(yè)機器人視覺伺服控制系統(tǒng)概述 工業(yè)機器人視覺伺服的發(fā)展情況 七十年代， Shirai 和 Inoue 提出了用視覺反饋提高機器人定位精度的方法，但由于當(dāng)時條件所限，其實際為“ static look then move”系統(tǒng)。其工作過程分為兩部分：首先“ look”，確定目標(biāo)位置，計算出目標(biāo)的坐標(biāo)，然后“ move”，控制機械臂到達目標(biāo)位置，完成抓取任務(wù)。顯然該方法是一種基于圖像處理的開環(huán)控制，在控制過程中白蕾：工業(yè)機器人視覺伺服 2 并沒有對圖像信息進行反饋，其嚴(yán)格意義來講并不屬于我們所說的“視覺伺服”的范疇。早期的“ static look then move”模型本身并不具有實際意義，但卻為機器人視覺伺服的研究奠定了基礎(chǔ)。 八十年代末， Hill 與 Park 提出了“視覺伺服”（ Visual Servo）的概念，該方法采用視覺反饋閉環(huán)控制方案，利用圖像特征等視覺信息在線控制機械手位姿，實現(xiàn)控制功能。 1994 年 Hager 研究了手眼分離配置下，任意放置的雙攝像機組成立體視覺監(jiān)控機器人抓取物體的手眼協(xié)調(diào)系統(tǒng) 【 3】 。 1995 年 Yoshimi 實現(xiàn)了眼在手上配置的機器人視覺伺服系統(tǒng)插軸入孔的操作 【 4】 。 近年來，隨著圖像處理器件和計算機性 能的不斷提高，機器人視覺技術(shù)也取得了長足的進步，視覺伺服獲得了迅猛的發(fā)展。目前研究基于圖像的運動目標(biāo)跟蹤問題成為主要的發(fā)展方向，無標(biāo)定概念（在未知手眼關(guān)系模型的條件下，實現(xiàn)對運動目標(biāo)的操