機器人視覺伺服系統(tǒng)中圖像雅可比矩陣的在線估計方法.pdf

1、機器人視覺伺服是機器人領域的一個重要研究方向。在基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)中，使用圖像雅可比矩陣來描述圖像特征變化與機器人位姿變化之間的映射關系，這個關系是高度非線性的，需要在機器人運動過程中實時更新。傳統(tǒng)視覺伺服方法獲取圖像雅可比矩陣需要精確的攝像機標定模型和機器人運動學模型，但實際中由于種種原因難以實現(xiàn)。因此，在無標定環(huán)境下在線估計圖像雅可比矩陣的視覺伺服方法成為一個研究熱點方向。
　　無標定視覺伺服避免了傳統(tǒng)基于標定視覺伺服中復

2、雜耗時的系統(tǒng)標定過程，具有重要的理論研究意義及廣闊的工業(yè)應用前景。本文在總結(jié)了機器人無標定視覺伺服國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎上，從基于濾波器方法和基于非線性視覺映射模型估計方法兩個方向，深入研究了無標定視覺伺服系統(tǒng)中圖像雅可比矩陣的在線估計方法。主要研究工作包括:
　　(1)針對傳統(tǒng)圖像雅可比矩陣在線估計方法在處理非線性問題上存在不足，提出了一種基于平方根無跡卡爾曼濾波的圖像雅可比矩陣在線估計方法。該方法以圖像雅可比矩陣的元素作為系統(tǒng)狀

3、態(tài)，將問題轉(zhuǎn)變?yōu)閷ο到y(tǒng)狀態(tài)的估計，再引入能處理非線性問題的平方根無跡卡爾曼濾波對系統(tǒng)狀態(tài)進行估計，從而實現(xiàn)對圖像雅可比矩陣的在線估計，避免了復雜的系統(tǒng)標定過程。
　　(2)提出了基于在線支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線估計方法。由于常規(guī)基于神經(jīng)網(wǎng)絡及支持向量回歸的智能學習方法需要離線學習，如果模型發(fā)生變化則需要整體重新訓練，很難適應實際情況，因此提出了基于在線支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線估計方法。該方法采用可在線學習非線性映射

4、模型的在線支持向量回歸算法不斷學習圖像特征空間與機器人關節(jié)空間之間的映射關系，從而實現(xiàn)對圖像雅可比矩陣的在線估計，避免了常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡及支持向量回歸算法重新訓練時的復雜運算。
　　(3)搭建了機器人視覺伺服系統(tǒng)的實驗平臺?；贛OTOMAN-MH12工業(yè)機器人、Smartek工業(yè)相機、主控計算機等構(gòu)建了硬件系統(tǒng);在Windows系統(tǒng)下的Visual Studio2010開發(fā)環(huán)境中基于MFC開發(fā)了集成軟件平臺，包括圖像采集處理與圖像特