基于随机森林算法的气动软体机械臂视觉伺服

软体机械臂具有灵活性和柔顺性的特点,可在实现对位姿跟踪的同时确保与环境交互的安全性,近年成为研究的热点。但由于软体机械臂材料变形是非线性的,其运动学建模的参数众多且难以获得准确值,使软体机械臂实现运动学控制较为困难。为了补偿软体机械臂的不确定性,在现在视觉伺服的基础上,提出一种基于历史数据驱动的手眼视觉伺服新方法。该方法结合基于随机森林算法的控制器来完成机械臂控制任务,通过对历史数据聚类,基于随机森林回归模型建立软体机械臂驱动状态和末端图像特征的逆映射,无须求解机械臂和摄像机的任何参数,即可快速获取系统输入变量。实验结果表明,所提出的方法可以较好地实现预期控制目标。