基于任务函数方法的机器人视觉伺服特性研究

为实现在统一的理论框架下对机器人视觉伺服基础特性进行细致深入的研究,本文基于任务函数方法,建立了广义的视觉伺服系统模型.在此模型基础之上,重点研究了基于位置的视觉伺服(PBVS)与基于图像的视觉伺服(IBVS)方法在笛卡尔空间和图像空间的动态特性.仿真结果表明,在相同的比较框架结构下,PBVS方法同样对摄像机标定误差具有鲁棒性.二者虽然在动态系统的稳定性、收敛性方面相类似,但是在笛卡尔空间和图像空间的动态性能上却有很大的差别.对于PBVS方法,笛卡尔轨迹可以保证最短路径,但是对应的图像轨迹是不可控的,可能会发生逃离视线的问题;对于IBVS方法,图像空间虽然能保证最短路径,但是由于缺乏笛卡尔空间的直接控制,在处理大范围旋转伺服的情况时,会发生诸如摄像机退化的笛卡尔轨迹偏移现象.

基于2D重构特征的模型化视觉伺服方法研究

针对传统基于图像的视觉伺服在处理摄像机退化等方面存在的不足,研究了融合三维特征与二维特征的图像视觉伺服方法。通过在经典IBVS(Image based visual servoing)控制结构基础上,将二维图像特征重构为三维特征,建立了模型化的3D特征机器人视觉伺服控制模型,并通过Simulink等仿真工具,分析比较了2种方法在图像空间和笛卡尔空间的空间运动特性,试验结果证实了方法的可行性和有效性。

基于图像视觉伺服的二维运动优化控制

基于图像的视觉伺服方法,图像的变化直接解释为摄像机的运动,而不是直接对机械手末端实现笛卡尔速度控制,导致机械手的运动轨迹迂回,产生摄像机回退现象。针对这一问题,提出了将旋转和平移分离并先实现旋转的视觉伺服方案。该方案计算量小,系统响应时间短,解决了图像旋转和平移间的干扰,克服了传统基于图像视觉伺服产生的摄像机回退现象,实现了时间和路径的最优控制。并用传统IBVS的控制律和摄像机成像模型解释了回退现象的产生原因。二维运动仿真说明了提出方案的有效性。

四头电导探针在气液两相流动局部参数测量中的实验研究

通过对四头电导探针测量原理和前提条件进行分析,结合新的界面浓度测量原理,解决了多维两相界面浓度测量中因气泡逃逸和后退界面造成的误差,并利用本实验室自制的四头电导探针对竖直上升管内泡状流局部界面浓度进行了测量。在此基础上,利用高速摄影系统得到了的典型泡状流和气泡穿越多头探针时的清晰图像。通过图像分析得到了界面浓度,并与多头电导探针实测的界面浓度进行了分析对比。在本文的实验条件下,自制的四头电导探针界面浓度实际测量结果与高速摄影系统得到的结果能够较好地吻合。

基于任务分解的图像视觉伺服方法

传统的基于图像机器人视觉伺服方法,伺服任务包含绕光轴(z轴)旋转运动时,机械手的运动轨迹会出现迂回,旋转角度较大时无法实现伺服任务;有沿光轴平移运动分量时,由于图像雅可比矩阵包含深度信息,大多伺服算法无法实现。提出基于任务分解的视觉伺服切换方案,在四自由度伺服任务中,先将绕z轴旋转和沿z轴平移运动分离开来并分别顺序执行,再完成沿x轴和y轴平移的伺服任务。所提方案解决了传统视觉伺服旋转运动轨迹迂回甚至不能实现的问题,稳态误差小,运动路径合理。运动仿真说明了提出方案的有效性。