機器人無標(biāo)定視覺伺服控制系統(tǒng)研究.pdf

1、機器人技術(shù)是20世紀(jì)人類最偉大的科技發(fā)明之一、是自動化技術(shù)的集中體現(xiàn)。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。隨著人們對機器人運動特性的要求不斷提高，帶有感覺的智能機器人的研究成為各國政府高技術(shù)計劃的重要內(nèi)容之一。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

2、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。傳統(tǒng)的機器人視覺伺服控制系統(tǒng)是基于標(biāo)定技術(shù)的，整個伺服系統(tǒng)控制精度在很大程度上依賴于標(biāo)定的精度。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限制。無標(biāo)定視覺伺服開始成為機器人視覺伺服控制領(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)

3、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)。本文就是針對近年來在機器人視覺伺服技術(shù)領(lǐng)域新發(fā)展起來尚處于探索階段，還未形成統(tǒng)一的理論體系的“無標(biāo)定”方法展開研究的。 論文的研究工作主要包括以下幾個方面： 1．總結(jié)了機器人視覺伺服控制的研究現(xiàn)狀，指出了基于標(biāo)定技術(shù)的機器人視覺伺服控制的不足之處，簡述了“無標(biāo)定”視覺伺服控制技術(shù)的基本思想和研究進展，并分析了“無標(biāo)定”視覺伺服控制技術(shù)的優(yōu)點以及目前的方法

4、存在的不足之處。 2．提出了基于自適應(yīng)Kalman濾波器的機器人控制方法。機器人控制系統(tǒng)在實際工作中，不可避免地要受到隨機噪聲的影響。當(dāng)噪聲的統(tǒng)計特性已知時可以考慮采用常規(guī)kalman濾波以抑制隨機噪聲對控制性能的影響。但當(dāng)噪聲的統(tǒng)計特性不完全已知時，常規(guī)kalman濾波的濾波性能會下降甚至?xí)鸢l(fā)散。本文根據(jù)機器人的動態(tài)特性，設(shè)計了一個自適應(yīng)Kalman濾波器，并對該濾波器應(yīng)用于機器人控制系統(tǒng)進行了仿真實驗研究。仿真結(jié)果表明，

5、所設(shè)計的濾波器能夠較好地抑制方差和均值未知的測量噪聲對機器人控制系統(tǒng)的影響，控制系統(tǒng)的動態(tài)性能得到了較大的改善。 3．提出了基于圖像的機器人視覺伺服免疫控制方法。根據(jù)機器人視覺伺服控制系統(tǒng)的特性利用圖像雅可比矩陣的偽逆和免疫控制原理設(shè)計了視覺控制器。兩自由度機器人平面視覺跟蹤控制仿真結(jié)果表明在控制系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)節(jié)過程中，PI型免疫控制器的免疫反饋機制能使偏差迅速消除，控制性能優(yōu)于常規(guī)的PID控制器。 4．構(gòu)建了機器人無標(biāo)定

6、視覺伺服控制系統(tǒng)實驗平臺。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)定視覺伺服控制實驗平臺，為機器人無標(biāo)定視覺伺服控制的理論研究和模擬實驗創(chuàng)造了硬件環(huán)境。 5．提出了基于自適應(yīng)免疫算法的自抗擾控制器參數(shù)整定方法。研究了機器人無標(biāo)定自抗擾視覺伺服控制問題。針對系統(tǒng)中所用的自抗擾控制器參數(shù)選取困難問題，提出了基于自適應(yīng)免疫算法的自抗擾控制器參數(shù)整定方法，證明了機器人視

7、覺伺服系統(tǒng)中所用的非線性離散二階擴張狀態(tài)觀測器穩(wěn)定的充要條件，并將該條件應(yīng)用在基于自適應(yīng)免疫算法的自抗擾控制器參數(shù)整定過程中。六自由度工業(yè)機器人視覺跟蹤控制實驗結(jié)果表明了該方法的可行性和有效性。 6．提出了一種新的雙環(huán)結(jié)構(gòu)的機器人無標(biāo)定自抗擾視覺伺服控制方法。針對目標(biāo)運動時，系統(tǒng)估計模型和實際系統(tǒng)模型之間差值會變大，使得用來估計系統(tǒng)實時擾動的擴張狀態(tài)觀測器的估計精度降低，從而導(dǎo)致整個系統(tǒng)的控制性能下降的問題，提出了一種新的雙環(huán)結(jié)

8、構(gòu)的機器人無標(biāo)定自抗擾視覺伺服控制方法。內(nèi)環(huán)采用Kalman濾波算法進行圖像雅可比矩陣的在線辨識，可較好地逼近真實模型；外環(huán)采用自抗擾控制器，利用非線性觀測器實時估計系統(tǒng)相對于當(dāng)前估計模型的總擾動，并在控制中加以動態(tài)補償。針對六自由度工業(yè)機器人進行了二維運動目標(biāo)的跟蹤實驗，實驗結(jié)果表明了該方法的可行性和有效性。 7．提出了基于最小二乘支持向量回歸的機器人無標(biāo)定視覺免疫控制方法。在研究基于智能算法的機器人無標(biāo)定視覺控制方法的基礎(chǔ)上