【正文】 的視覺伺服 (又稱 3D視覺伺服 )：其反饋信號在三維任務(wù)空間中以直角坐標(biāo)形式定義 【 5】 (如圖 13)。雙環(huán)結(jié)構(gòu)將機(jī)器人機(jī)械運(yùn)動奇異性與視覺控制器隔離，把機(jī)器人 看成 理想笛卡爾運(yùn)動元件，簡化了設(shè)計過程。然而，由于機(jī)器人系統(tǒng)和視覺系統(tǒng)固有的非線性特性，西安理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 3 視覺伺服控制器的設(shè)計成為一大難題。當(dāng)手爪接近目標(biāo)時，目標(biāo)可能會超出攝像機(jī)視場。 (2)眼在手上：攝像機(jī)固定在機(jī)器人終端操作器上，隨手爪的運(yùn)動而運(yùn)動，不存在圖像特征遮蓋問題。 視覺伺服的分類 機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)種類繁多，分類方法也很多，通常可以根據(jù)物理結(jié)構(gòu)和控制方式來進(jìn)行分類。 1994 年 Hager 研究了手眼分離配置下，任意放置的雙攝像機(jī)組成立體視覺監(jiān)控機(jī)器人抓取物體的手眼協(xié)調(diào)系統(tǒng) 【 3】 。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(jī)械臂到達(dá)目標(biāo)位置，完成抓取任務(wù)。以上優(yōu)點(diǎn)決定了機(jī)器人視覺伺服在較短的時間里成為機(jī)器人研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)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?？梢灶A(yù)見，具有視覺的智能機(jī)器人將得到越來越廣泛的應(yīng)用 【 1】 。但 隨著傳感器技術(shù)、計算機(jī)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(jī)器人，紛紛開始研究具有高度靈活性、環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)的智能型機(jī)器人。無標(biāo)定視覺伺服開始成為機(jī)器人視覺伺服領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)，所謂“無標(biāo)定”視覺伺服是指在不預(yù)先標(biāo)定攝像機(jī)和機(jī)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(jī)器人運(yùn)動，使系統(tǒng)誤差收斂到一個容許的誤差內(nèi)。 畢業(yè)設(shè) 計（ 論 文） 題 目 工業(yè)機(jī)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(jī)器人視覺伺服 摘 要 機(jī)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(jìn)行機(jī)器人末端執(zhí)行器的位置閉環(huán)控制 。 然而，在實際中，由于種種原因，這種基于標(biāo)定的機(jī)器人視覺伺服方法受到了很大的限制。 關(guān)鍵 詞 ： MOTOMANSV3XL 工業(yè)機(jī)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(jī)器人視覺伺服控制系統(tǒng)概述 ........................ 1 工業(yè)機(jī)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(jī)器人視覺伺服 ................................ 9 圖像雅可比矩陣模型簡介 ................................ 9 攝像機(jī)模型 ........................................... 12 機(jī)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(jī)器人標(biāo)定視覺伺服的仿真 ........ 14 3基于 kalman 濾波的機(jī)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(jī)器人無標(biāo)定視覺仿真 ................ 22 4機(jī)器人無標(biāo)定視覺伺服實驗 ................................... 25 系統(tǒng) 整體結(jié)構(gòu) ......................................... 25 機(jī)器人控制子系統(tǒng) ..................................... 26 視覺信息處理子系統(tǒng) ................................... 28 機(jī)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(xiàn) ..................................................... 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(jī)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(yuǎn)的影響。將視覺傳感器引入到機(jī)器人控制系統(tǒng)，可以增加機(jī)器人對周圍環(huán)境的自適應(yīng)性，拓寬機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域。然而， 與基于傳統(tǒng)傳感器的機(jī)器人控制相比，它具有比較明顯的優(yōu)點(diǎn)：更高的靈活性，更高的精度，能夠?qū)C(jī)器人標(biāo)定誤差具有強(qiáng)的魯棒性等 【 2】 。 工業(yè)機(jī)器人視覺伺服控制系統(tǒng)概述 工業(yè)機(jī)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(jī)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)。 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(jī)械手位姿，實現(xiàn)控制功能。目前研究基于圖像的運(yùn)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(yùn)動目標(biāo)的操作）的提出更是為視覺機(jī)器人領(lǐng)域提供了廣空的發(fā)展空間。但 采用這種安裝方式有如下缺點(diǎn)：在機(jī)器人運(yùn)動過程中，會發(fā)生圖像特征遮蓋現(xiàn)象，觀察靈活性差，攝像機(jī)無法根據(jù)作業(yè)要求給出環(huán)境的細(xì)節(jié)描述。此外，由于攝像機(jī)安裝在機(jī)械臂末端，增加了機(jī)械手的負(fù)載，攝像機(jī)也 容易受碰撞。單閉環(huán)系統(tǒng)的最大優(yōu)點(diǎn)就是能直接對機(jī)器人的底層運(yùn)動環(huán)節(jié)進(jìn)行控制，因而系統(tǒng)設(shè)計的自由度更大，如果規(guī)劃合理能得到更加優(yōu)良的控制性能。外環(huán)視覺控制器以比較低的采樣速率完成關(guān)節(jié)角設(shè)定。 圖 12 雙閉環(huán)視覺伺服系統(tǒng) ，分為基于位置和基于圖像的控制方式。 在某些情況下，這種基于位置的控制對標(biāo)定參數(shù)十分敏感。其中位姿估計除了利用視覺傳感器以外還可以利用距離傳感器、力傳感器等多種傳感器。 3)由于目標(biāo)與機(jī)器人末端執(zhí)行器的相對位姿是關(guān)于目標(biāo)和攝像機(jī)模型的復(fù)雜函數(shù)，因此想要確定出解析的系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定性的魯棒域比較困難。該方法無需估計目標(biāo)在笛卡爾坐標(biāo)系中的位姿，減少了計算時延， 并且可以克服攝像機(jī)標(biāo)定誤差及關(guān)節(jié)位置傳感器誤差對定位精度的影響。 3)可在圖像平面中控制特征點(diǎn)軌跡，使之盡可能沿直線運(yùn) 動。 圖 14 基于圖像的視覺伺服結(jié)構(gòu)框圖 (3)混合視覺伺服 (又稱 視覺伺服 )：在這種方法中反饋信號一部分采用 3D 笛卡 兒空間坐標(biāo)表示，一部分采用 2D 圖像空間坐標(biāo)表示。 2)需要進(jìn)行特征點(diǎn)匹配。目前在基于圖像特征的視覺伺服結(jié)構(gòu)方向的研究很多，是視覺伺服研究的主要發(fā)展方向。局部特征雖然得到了廣泛應(yīng)用，而且在特征選取恰當(dāng)?shù)那闆r下可以實現(xiàn)精確定位，但當(dāng)特征超出視場時很難做出準(zhǔn)確的操作。全局特征可以避免局部特征超出視場所帶來的問題，也不需要在參