基于图像雅可比矩阵无标定工业机器人视觉伺服.pdf

基于图像雅可比矩阵的无标定工业机器人
视觉伺服

学科: 控制理论与控制工程
研究生: 郭蓝彬(签名: )
导师: 刘丁教授(签名: )
杨延西副教授(签名: )
摘要
机器人视觉伺服控制是实时图像处理、机器人运动学、控制理论、计算机技术
以及实时计算等领域的融合,是计算机视觉研究前沿的一个重要分支。
本文在总结现有无标定机器人视觉伺服研究的基础上,建立了固定目标的视觉
定位与运动目标视觉跟踪任务的实验平台—MOTOMAN-SV3XL 型工业机器人视觉
伺服系统。根据无标定视觉伺服任务的要求,分别设计了基于 Kalman 滤波和
Sage-Husa 自适应滤波的图像雅可比矩阵在线估计算法,并在此基础上提出一套完
整的无标定视觉伺服控制策略,实现对未知二维平面固定目标的定位和运动目标的
动态跟踪。具体工作包括以下几个方面:
1. 从图像雅可比矩阵的定义和表达式出发,讨论了其性质及其在构建机器人图
像反馈控制中的作用。由于图像雅可比矩阵是一个时变模型,因此在应用于无标定
的机器人视觉伺服任务中时,必须谋求一种有效的在线估计策略。本文将图像雅可
比矩阵的在线估计转化成系统的状态观测问题,并设计了相应的 Kalman 滤波估计
算法和 Sage-Husa 自适应滤波算法。
2. 研究无标定情况下机器人完成二维平面固定目标定位和运动目标跟踪的问
题。在视觉反馈中针对定位与跟踪分别使用比例反馈与比例积分反馈控制。图像雅
可比矩阵的在线辨识分别通过 Kalman 滤波和 Sage-Husa 自适应滤波实现,并使用机
器人已完成的跟踪运动在线估计每一位置的雅可比矩阵值,避免了传统估计方法引
入冗余试探运动对系统动态性能的影响。
3. 构建了机器人视觉伺服硬件系统,并采用 VC++编制其控制软件,对本文所
设计的无标定机器人视觉伺服控制进行了大量的实验研究。实验结果表明本文所设
计的方法对未知目标的定位与运动跟踪均能获得良好的性能。
关键词:无标定视觉伺服, MOTOMAN-SV3XL 工业机器人,图像雅可比矩阵,
Kalman 滤波, Sage-Husa 自适应滤波
IMAGE JACOBIAN-BASED UNCALIBRATED VISUAL
SERVOING FOR INDUSTRIAL ROBOT

Speciality: Control Theory and Control Engineering
Candidate: Guo Lanbin (Signature: )
Supervisor: Prof. Liu Ding (Signature: )
Associate Prof. Yang Yanxi (Signature: )
ABSTRACT
Robot visual servoing is the fusion of results from many elemental areas including
real-time image processing, robot kinematics, robot dynamics, control theory,
computer technology and real-putation, and is a main subject in the research
field puter vision.
MOMOMAN-SV3XL industrial robot visual servoing control system is
constructed, in which experiments of visual positioning and visual servoing tasks are
conducted in this paper. The on-line estimation algorithm for Image Jacobian matrix
model was designed based on the Kalman filter and Sage-Husa adaptive filter. With
this Image Jacobian on-line estimator, the visual feedback controller is designed for
the tasks of positioning and tracking by uncalibrated vision sensor. The main work in
this paper is summarized a