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1、毕业设计（ 论文）题 目 工业机器人视觉伺服 专 业 自 动 化 摘摘 要要机器人视觉伺服是利用从图像中提取的视觉信息视觉特征，进行机器人末端执行器的位置闭环控制 。它是实时图像处理、机器人运动学、控制理论、计算机技术以及实时计算等领域的融合，是计算机视觉研究前沿的一个重要分支。本文首先研究了基于标定技术的机器人视觉伺服，推导了眼在手和眼固定两种配置下的手眼映射关系 图像雅克比矩阵，并在 MATLAB环境下对这两种配置分别仿真，仿真结果表明该方法能很好 地定位到目标。然而，在实际中，由于种种原因，这种基于标定的机器人视觉伺服方法受到了很大的限制。无标定视觉伺服开始成为机器人视觉伺服领域的一个研
2、究热点，所谓“无标定”视觉伺服是指在不预先标定摄像机和机器人参数的情况下，直接通过图像上的系统状态误差来设计控制律，驱动机器人运动，使系统误差收敛到一个容许的误差内。 因此，本文研究了基于 kalman 滤波原理的机器人无标定视觉伺服，并对其仿真，仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。最后，采用 VC+6.0 编写控制软件，并以 MOTOMANSV3XL 型六自由度工业机器人为对象 ，采用 CCD 摄像机、图像采集卡与 PC 机建立了机器人无标定视觉伺服实验平台， 完成了基于 kalman 滤波的机器人无标定视觉伺服定位实验，实验结果表明该方法能很好的定位到目标。关键词：MOTOMAN-SV3
3、XL 工业机器人、图像雅可比矩阵、 Kalman 滤波、无标定视觉伺服AbstractRobot visual servoing Is to use visual information-visual features, which are extracted from the images, to complete robot end-position closed-loop control. Robot visual servoing research is the fusion of some degree of expertise in several area,such as rea
4、l-time image processing, robot kinematics,robot dynamics, control theory, computer technology ,real-time computation and so on. It is a important subject in the research field of computer vision.First,I studied visual servoing robot, which based on the calibration technique and derived the relations
5、hip between eye and handimage jacobian matrix.Then simulated the eye-in-hand and the eye-fixed robot visual servoing under MATLAB. Simulation results show that this method can well positioned to target. However in practice, a varity of reasons,limit the application of the visual servoing control met
6、hod based on calibrated technologies to a great extent. Uncalibrated visual servoing has become a hotspot in the field of robot visual servoing control.Uncalibrated visual servoing means that vision control law is designed directly by the system state error from image plane without pre-calibrating t
7、he parpmeters of camera and robot,which controls the robot to make system error converge to a permissible region. Therefore, uncalibrated visual servoing, which based on kalman filter, has been studied and simulated in this paper. Simulation results show the effectiveness and feasibility of the meth
8、od.Final, completed robot visual servoing positioning experiment, which based on kalman filter. Control software has been programed with VC+6.0. Simultaneously, a MOTOMAN industry robot,a CCD camera and an image grabber card, together with PC host computer,construct a hardware platform. The results
9、show the well performance of the corresponding visual positioning.Keywords: MOTOMAN-SV3XL industrial robot, image jacobian matrix, Kalman filter, uncalibrated visual servoing目 录1 绪论.11.1 引言.11.2 工业机器人视觉伺服控制系统概述 .21.2.1 工业机器人视觉伺服的发展情况 .21.2.2 视觉伺服的分类 .21.2.3 图像特征的选取 .71.3 无标定视觉伺服系统 .81.4 本文的主要工作 .102
10、 基于标定技术的机器人视觉伺服 .122.1 图像雅可比矩阵模型简介 .122.2 摄像机模型 .152.3 机器人模型 .172.4 视觉控制器的设计 .182.5 基于图像雅克比矩阵的机器人标定视觉伺服的仿真 .183 基于 kalman 滤波的机器人无标定视觉伺服 .233.1 引言.233.2 kalman 滤波算法概述 .233.3 基于 kalman 滤波原理的信号滤波仿真 .253.4 固定眼的基于 Kalman 滤波的雅可比矩阵在线辨识 .273.5 基于 kalman 滤波的机器人无标定视觉仿真 .284 机器人无标定视觉伺服实验 .324.1 系统整体结构 .324.2 机
11、器人控制子系统 .324.3 视觉信息处理子系统 .354.4 机器人无标定视觉伺服控制实验 .375 总结.41致 谢 .43参考文献 .441 1 绪绪论论 1.1 引言近年来，机器人技术已成为高技术领域内具有代表性的战略性技术之一，它使得传统的工业生产方式发生根本性的变化，对人类社会的发展产生深远的影响。但随着传感器技术、计算机技术、电子技术以及人工智能技术的发展，人们已不再满足于只能在固定的已知环境中按照程序设定的功能完成重复作业的机器人，纷纷开始研究具有高度灵活性、环境适应能力强的智能型机器人。研究工作者们通过给机器人加上外部传感器件，如力觉、触觉、接近觉、视觉等，来提高机器人的自主
12、感知和决策规划能力，以适应周围变化的环境。而在诸多传感器中，视觉传感器因其信息量大、适用范围广、非接触性等特点已成为最重要的机器人传感器之一。将视觉传感器引入到机器人控制系统，可以增加机器人对周围环境的自适应性，拓宽机器人的应用领域。可以预见，具有视觉的智能机器人将得到越来越广泛的应用【1】。视觉是一种复杂的感官，要从大量的视觉信息数据中提取有用的特征信息，需要实施复杂的算法及耗费大量的运算时间。这使得机器人视觉伺服控制系统的研究涉及高速 图像处理技术、机器人运动学、机器人动力学、控制理论、实时计算在内的多个相关领域且多个学科相互交叉和融合，所以实现机器人视觉伺服控制有相当的难度，是机器人领域
13、中具有挑战性的课题。然而， 与基于传统传感器的机器人控制相比，它具有比较明显的优点：更高的灵活性，更高的精度，能够对机器人标定误差具有强的鲁棒性等【2】。以上优点决定了机器人视觉伺服在较短的时间里成为机器人研究领域中的热点之一并在工业生产、海洋探测等众多领域得到了成功的应用。而在一些较为危险和复杂的任务领域内，如：太空机器人操作，核设施建设，高电压设备维护，残疾人辅助设备等等，具有视觉功能的机器人将会具有很广阔的应用前景。总之，智能机器人视觉伺服控制的研究，是一个具有重要理论意义和广阔的工业应用前景的基础性研究课题。 1.2 工业机器人视觉伺服控制系统概述1 1. .2 2. .1 1 工工业业机机器器人人视视觉觉伺伺服服的的发发展展情情况况七十年代，Shirai 和 Inoue 提出了用视觉反馈提高机器人定位精度的方法，但由于当时条件所限，其实际为 “static look then move”系统。其工作过程分为两部分：首先 “look” ，确定目标位置，计算出目
