基于图像的非标定视觉反馈控制机器人全局定位方法

针对机器人非标定全局定位问题,研究Kalman滤波(Kalman filtering,KF)算法联合反馈型Elman神经网络(Elman neural network,ENN)学习机器人图像空间与运动空间非线性映射关系,从而建立基于图像的视觉反馈控制方法.首先利用ENN学习得到机器人全局定位的次优状态,以此为系统状态向量构建伺服系统状态方程与观测方程,进而利用KF估计得到机器人图像雅可比矩阵.其次,采用KF对ENN网络权重进行在线微调,KF联合ENN满足机器人全局定位稳定收敛的要求,并对环境干扰具有一定的自适应性.最后在摄像机参数未标定条件下,进行六自由度机器人"眼在手"(eye-in-hand)定位比较试验,结果验证了提出的非标定视觉伺服控制方法的有效性.