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双目视差模型及其在视觉伺服控制中的应用研究

【摘要】:视觉伺服技术利用相机采集任务空间内目标的图像,并从中提取出目标或机器人自身的位姿信息或者图像特征,以此作为反馈来控制机器人的位姿或动作,使得机器人完成期望的任务。视觉伺服技术可分为基于位置的视觉伺服方式和基于图像的视觉伺服方式。前者对相机和机器人的标定误差比较敏感。而后者鲁棒性较好,因此受到越来越多的关注。基于图像的视觉伺服方式的关键是雅可比矩阵估计,而到目前为止估计雅可比矩阵的理论尚不成熟,因此限制了基于图像视觉伺服方式的发展。本课题从视觉模型入手,实现了从图像空间到任务空间映射关系的线性化和解耦,大大降低了雅可比矩阵估计的难度。研究工作主要包括以下几个方面: 1.目标或执行器末端从机器人任务空间到相机图像空间的映射是一种耦合的非线性时变关系,因此图像雅可比的估计仍有许多问题没有得到解决。本课题利用双目视觉所产生的视差向量,通过推导建立了一个双目视差模型,实现了从任务空间到图像特征空间映射关系的解耦和线性化,在一定程度上解决了图像雅可比矩阵估计的难题。 2.视觉伺服控制中,首先需要从图像中提取目标的特征信息,才能对目标或相机自身的位姿进行估计。而图像处理一般都需要占用系统大量的运算时间,是制约伺服系统响应能力的瓶颈之一。因此,快速可靠的图像处理算法是视觉伺服控制中的一个非常重要的环节。图像熵是反应图像所包含信息量的一个重要指标。本课题利用图像扫描窗口与模板间的图像熵差作为衡量两者间匹配程度的指标,提出了基于局部熵差的目标匹配快速算法。算法通过利用局部图像熵的泰勒级数展开近似,并利用积分图像和平方积分图像进行求解,实现了只需一次遍历就可以完成模板的粗匹配,迅速缩小目标的搜索范围,显著减少了图像处理的运算量,为提高视觉伺服系统响应能力提供了有利条件。 3.机器人操作平台是实现视觉伺服运动的载体。不同的应用场合,机器人的结构也会有差异。因此需要根据机器人的实际结构和运动特性进行建模分析。本课题设计了一个空间固定目标精确定位平台DIM和一个空间运动目标跟踪系统iTracer. DIM是一个串并混联机构,包含两旋转一平移共三个自由度。为了实现末端执行器的定位控制,建立了运动学模型。另外,对DIM的结构进行了精度分析,为考察DIM的视觉伺服定位能力提供了依据。iTracer是一个串联机构,也包含了两旋转一平移共三个自由度,可以实现在工作区间内运动目标跟踪的快速响应。建立了iTracer的动力学模型,为控制执行电机的输出提供依据。 4.经过图像处理,提取出包含目标或机器人操作平台当前位姿信息的图像特征。利用双目视差模型和机器人平台的运动学模型,将图像特征映射到关节空间,分别给出了DIM目标定位和iTracer运动目标跟踪的视觉伺服控制策略。经过仿真和实验对提出的控制算法进行了验证,结果证明了所提方法的有效性和实用性。

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