復雜自然場景下機器人視覺伺服研究.pdf

1、智能機器人已經(jīng)廣泛應用于航天、工業(yè)等各個重要的領域，發(fā)揮著重要作用，尤其是機器人與視覺傳感器的結合，形成機器人視覺。通過視覺傳感器獲得圖像信息，然后對圖像信息進行處理獲得相應的控制量控制機器人運動，完成伺服任務。機器人在復雜自然場景下進行目標跟蹤過程中會出現(xiàn)目標被遮擋、目標偏移視野等干擾，造成跟蹤準確性降低，因而克服干擾因素是提高跟蹤準確性的關鍵。
　　針對跟蹤學習檢測算法中跟蹤模塊選取的特征點穩(wěn)定性不夠高的問題，本文提出了一種改

2、進的跟蹤學習檢測算法，該算法將跟蹤模塊均勻選取特征點的方式改為使用LOG-FAST算子提取特征點，對當前圖像先進行高斯濾波和拉普拉斯變換，然后使用FAST算子進行特征點的提取，最后使用金字塔光流法進行目標跟蹤，并利用反向跟蹤得到前后向誤差對特征點進行進一步的篩選，選取穩(wěn)定的特征點，從而提高了特征點的穩(wěn)定性，提高跟蹤性能。然后將提出的改進的跟蹤學習檢測算法應用于機器人視覺伺服中，得到當前幀圖像的圖像特征，為了解決視野偏移視場而導致的伺服失

3、敗，設計目標消失策略獲得預測目標圖像特征作為當前圖像特征。在此基礎上設計視覺伺服控制器，結合雅可比矩陣和滑?？刂?，滑模控制是復雜非線性系統(tǒng)中有效的控制方法，可提高系統(tǒng)的快速性，其中滑模面和控制量可由圖像特征誤差進行構造。
　　實驗中使用MOTOMAN SV3XL型號的六自由度工業(yè)機器人分別完成目標偏移視野、目標被遮擋和光線變化等復雜自然條件下的目標跟蹤，驗證了改進的跟蹤學習檢測算法的有效性。并將基于滑?？刂圃O計的視覺伺服控制器和基