未标定视觉伺服系统的动力学控制

针对具有动力学不确定性的未标定机器人视觉伺服系统,通过在机器人末端操作器上选取多个特征点,设计了一个基于机器人动力学的关节力矩控制器,使得特征点在图像平面上收敛到其期望值.首先,分别基于不含深度信息的图像雅可比矩阵和一组适当选取的机器人动力学参数,建立了摄像机和机器人动力学的线性参数模型.然后,在此基础上,进一步设计了摄像机和机器人动力学参数的在线自适应更新律,分析了系统的稳定性.最后,在一个三关节机械臂上进行了仿真实验,实验结果验证了该控制方案的良好控制效果.

基于动态BFGS法的无标定视觉伺服控制

基于动态BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)法,研究了一种针对运动目标进行实时跟踪的无标定视觉伺服控制方案.通过直接估计包含残差项的全局Hessian矩阵(即目标函数的Hessian矩阵)之逆,简化了直接计算残差项的计算量,同时解决了Hessian矩阵之逆的奇异性问题.根据关节变量到图像平面映射关系的近似仿射模型推导了不依赖于目标的图像Jacobian矩阵估计量,提高了对动态目标跟踪的鲁棒性.借助Matlab Robotools工具箱,搭建了一个三自由度的机械臂视觉跟踪系统,通过仿真实验将本文的方法与残差项的直接计算法、动态变尺度法进行了对比,结果验证了该方法的良好跟踪性能.