文档介绍：机器人手眼协调研究读书报告
指导老师:张明路教授教授
汇报人: 邓洁平
报告内容
手眼协调系统的发展
手眼协调系统的发展:
利用视觉信息控制机器人的历史可以追溯到1963年由Stanford大学wichman提出的以获得视频流作为输入信息对机器人进行运动控制的方
法,他的这个思想后来被认为是机器人视觉控制的雏形。
开环:look then move 视觉信息处理和机器人的运动
是独立分开的两个串行的任务。
闭环:利用视觉信息反馈控制机器人的研究模型,成功
的以视觉反馈引导机器人
开环与闭环的比较
比较
开环:精度难以控制,且对先验知识
依赖度高
闭环:克服了开环的缺点但是要求机器人末端
操作器始终可以在视觉场景中观测到
视觉伺服控制方法
基于位置的视觉伺服控制(三维视觉)
利用摄像机的参数来建立图像信号与机器人的位置/姿态信息之间的映射,然后在伺服过程中,借助于图像信号来提取机器人的位置/姿态信息,并将它们与给定位姿进行比较,形成闭环反馈控制。
视觉伺服控制方法
给定
位姿
三维视觉
控制器
机器人
对象
照相机
图像处
理环节
照相机
逆映射
控制信号
位姿信号
图像信号
二维信号
当前位姿
基于位置的视觉伺服基本结构
视觉伺服控制方法
给定
图像
二维视觉
控制器
机器人
对象
照相机
图像处
理环节
控制信号
位姿信号
图像信号
当前图像
基于图像的视觉伺服基本结构
视觉伺服系统方法
精度取决于摄像机的参数准确性以及图像的噪声,无法保证机器
人或者参考物体始终位于摄像机的视野之内
对于摄像机模型的偏差具有较强的鲁棒性,通常也能较好地保证机器人或参考物体位于摄像机的视野之内,但是在设计视觉伺服控制器时,这种方法又不可避免地遇到了图像雅可比矩阵Js的奇异性以及局部极小等问题
T=Js(s-s*)
视觉伺服系统方法
3.
考虑到以上2种视觉伺服方法的局限性,法国机器人视觉控制专家
F. 。
它将摄像机平动位移(V)与旋转(O)的闭环控制解耦,根据从图像中提取出来的特征点,重构物体3D空间中的方位及成像深度比率,平动部分用图像平面上的特征点坐标表示。