机器人视觉伺服系统综述
基于图像的机器人视觉伺服系统综述
摘要：本文介绍了机器人视觉伺服系统的概念、发展历程，而且从不同的角度对机器人视觉伺服系统进行了分类。最后重点介绍了基于图像的机器人视觉伺服系统，以及其的simulink仿真实现。
关键词：机器人；视觉伺服；仿真
Abstract:The concept and development process of the robot visual servo system is introduced in this paper, and from different angles of the robot visual servo system are classified. Finally the paper introduces the robot visual servo system based on image, and the realization of Simulink simulation.
Key words: robot, visual servoing, simulation
1．引言
随着先进科学技术的不断发展，机器人已经在生产和生活中起到了越来越重要的作用，因此人们不断对机器人技术提出更高的要求。为了使机器人能够完成更加复杂的工作，适应更加复杂的环境，人们不断的为机器人寻求更为完善的控制系统。而影响其发展的一个重要原因就是机器人缺少像人一样的感知能力，在人们为机器人添加各种外部传感器的过程中，机器人视觉以其信息大、信息完整度高成为最重要的机器人感知功能。
机器人的视觉伺服系统是机器人视觉和控制的相结合的复杂系统。其内容包括了图像的采集与处理、运动学和动力学、自动控制理论及其系统数据实时分析等领域于一体的新兴学科。随着技术的发展，以及相关理论的日益完善，视觉伺服已具备了在实际中应用的条件；而随着机器人应用领域的不断扩展，重要性也不断提高，与其相关的技术问题已经成为了当前的研究热点。
2．机器人视觉伺服系统
2．1机器人视觉伺服系统的定义
机器人视觉伺服（visual servo）的概念，是由hill和park于1979年提出的。“伺服”—词源于希腊语“奴隶”的意思。人们想把“伺服机构”当个得心应手的驯服工具，服从控制信号的要求而动作。在讯号来到之前，转子静止不动；讯号来到之后，转子立即转动；当讯号消失，转子能即时自行停转。由于它的“伺服”性能，因此而得名——伺服系统。视觉伺服，一般指的是，通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，通过图像反馈的信息，来让控制系统对机器人做进一步控制或相应的自适应调整的行为。
2.2机器人视觉伺服系统的发展
上个世纪60年代，由于机器人和计算机技术的发展，人们开始研究具有视觉功能的机器人。但在这些研究中，机器人的视觉与机器人的动作，严格上讲是开环的。机器人的视觉系统通过图像处理，得到目标位姿，然后根据目标位姿，计算出机器运动的位姿，在整个过程中，视觉系统一次性地“提供”信息，然后就不参与过程了。
在1973年，有人将视觉系统应用于机器人控制系统，在这一时期把这一过程称作视觉反馈(visual feedback)。直到1979年，hill和park提出了“视觉伺服”(visual servo)概念。很明显，视觉反馈的含义只是从视觉信息中提取反馈信号，而视觉伺服则是包括了从视觉信号处理，到机器人控制的全过程，所以视觉伺服比视觉反馈能更全面地反映机器人视觉和控制的有关研究内容。
上个世纪80年以来，随着计算机技术和摄像设备的发展，机器人视觉伺服系统的技术问题吸引了众多研究人员的注意。在过去的几年里，机器人视觉伺服无论是在理论上还是在应用方面都取得了很大进展。在许多学术会议上，视觉伺服技术经常列为会议的一个专题。视觉伺服已逐渐发展为跨机器人、自动控制和图像处理等技术领域的一门独立技术。
3.机器人伺服系统的主要分类
3.1不同的分类标准
目前，机器人视觉伺服控制系统有以下几种分类方式：
●按照摄像机的数目的不同，可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统
●按照摄像机放置位置的不同，可以分为手眼系统(eye in hand)和固定摄像机系统(eye to hand或stand alone)
●按照机器人的空间位置或图像特征，视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统
3.2基于位置的视觉伺服系统
基于位置的视觉伺服是根据得到的图像，由目标的几何模型和摄像机模型估计出目标相对于摄像机的位置，得到当前机器人的末端位姿和估计的目标位姿的误差，通过视觉控制器进行调节。基于位置的视觉伺服的结构如图1所示。基于位置的视觉伺服需要通过图像进行三维重构，在三维笛卡儿空间计算误差。这种方法的优点在于误差信号和关节控制器的输入信号都是空间位姿，实现起来比较容易。但由于根据图像估计目标的空间位姿，机器人的运动学模型误差和摄像机的标定误差都直接影响系统的控制精度，且没有对图像进行直接控制，易使目
标离开视场。
位姿给定
末端位姿
图1 基于位置控制的伺服结构图
3.2基于图像的视觉伺服系统
基于图像的视觉伺服直接计算图像误差，产生相应的控制信号，不需要三维重建，但需要计算图像雅可比矩阵。基于图像的视觉伺服的结构如图2所示
[11]
。基于图像视觉伺服的突
出优点是对标定误差和空间模型误差不敏感，缺点是设计控制器困难，伺服过程中容易进入图像雅可比矩阵的奇异点， 一般需要估计目标的深度信息，而且只在目标位置附近的邻域范围内收敛。而求解图像雅可比矩阵是基于图像视觉伺服的一个主要任务。
图像给定
输出图像
图2 基于图像控制的伺服结构图
3.3混合视觉伺服系统
由于基于位置和基于图像的视觉伺服方法都具有一些难以克服的缺点, 人们提出了混和视觉伺服方法. 混合视觉伺服的主要思想是采用图像伺服控制一部分自由度 ,余下的自由度采用其他技术控制 ,不需要计算图像雅可比矩阵. 混合视觉伺服以 Malis 提出的2.5D 视觉伺服方法最具有代表性。这种方法可对基于位置和基于图像两种结构进行取长补短, 系统的稳定性和收敛域都有所提高。
4.基于图像的视觉伺服系统的实现
4.1 视觉伺服系统的实现方法 4.1.1 系统的视觉配置方案
要实现一个基于图像的机器人视觉伺服系统, 首先要考虑图像的获取方式。 目前机器人视觉伺服系统采用的视觉传感器主要是 CCD 摄像机, 根据选用摄像机的数量和安装位置的不同, 视觉配置方案也有所差异, 有单目视觉, 也有双目视觉; 有的摄像机固定安装在现场, 有的则固接在机器人的末端执行器上 (俗称手眼 配置, eye ”in ”and)。比较而言, 单目视觉图像处理简单,但难以获取深度等立体信息; 双目视觉可有效地得空间立体信息, 但图像处理的计算也随之加;固定视觉可同时观察到目标对象和机器人的末端执行器, 虽控制误差直接可见, 但需引入摄像机与机器人坐标系间的转换, 并且要求
笛卡尔空间控制
关节控制器
机器人对象 摄像机
获取图像特
笛卡尔空间位姿估计 图像空间控制 关节控制器 对象
摄像机
获得图像特征
摄像机的精确标定, 还可能遇到末端执行器遮挡目标的问题; 手眼视觉不会出现遮挡现象, 且因摄像机与末端执行器的位置相对固定, 通过机器人运动学和简单的平移转换就可以推知摄像机的空间位姿, 因此在机器人的视觉跟踪中得到了广泛应用。
4.1.2 图像雅可比矩阵
无论摄像机安装位置如何, 也无论目标对象运动与否, 由于机器人的运动, 其末端执行器与目标对象的空间位置关系必定会发生变化, 这种变化可以通过图像反映出来, 也就是说, 在图像特征与机器人的动作之间存在着一一对应的关系。一旦知道这种映射关系, 就能够通过图像特征变化获取机器人的动作规律。这就是基于图像的视觉伺服方法原理。为此, 基于图像的方法常引入图像雅可比矩阵来表示图像空间变化与机器人运动之间的映射。
为了更清楚地说明图像雅可比矩阵的特点,下面引入手眼配置下图像雅可比矩阵的一种
定义形式:
设目标物体上一特征点 P 相对摄像机坐标系的坐标为T
Z Y X P ],,[0=, 在图像平面的
坐标为 T
y x ],[。根据摄像机的针孔模型有:
T T Z Yf Z Xf y x
]//[][= (1)
式中: f ——摄像机的焦距。
当物体处于静止状态, 摄像机在机械手的带动下动作时, P 点在图像平面和摄像机系
的坐标均会发生变化, 即由式 (1)得：
将坐标点T
Z Y X P ],,[0=的变化表述为摄像机的运动变化, 则有:
式中: c ν和c ω分别是摄像机相对摄像机坐标系运动的线速度和角速度。 定义:
()
2100122????
?
?????????????????--=??????Z Y X Z Y Z Z X Z y x ()
3)
(0)
(0
2
22222??
?????????
?
?????
?-+--+--=??????c c x f
xy f f y Z
y Z
f
y f f x f
xy Z x Z f
y
x ων ()()
4)
(0)
(0,,2
222221?????
????
??
?-+--+--=x f
xy f f y Z y Z
f y f f x f
xy Z x Z
f
Z y x J
),,(1Z y x J 即为图像雅可比矩阵。
在手眼配置中, 摄像机的运动是由机器人各关节带动末端执行器运动产生的, 所以可以进一步将式 ( 3)表示的运动变化关系转移到机器人的关节运动上:
()51q J J x
r =
式中: x
表示式(3)中等号左边的图像特征矢量[]T
y x ; q
为机器人的关节矢量; r J 实际上就是机器人雅可比矩阵。
有些资料也称 r J J J 12= 为图像雅可比矩阵,因为它反映了图像特征变化与机器人关节运动之间的映射关系。
无论采用哪种形式定义图像雅可比矩阵, 都可以通过它的逆, 由图像特征的变化求取
机器人的运动控制律。
4.2 视觉伺服实现中遇到的问题
视觉伺服的研究到目前已有近20年的历史，但是由于视觉伺服所涉及的学科众多，所以其发展有赖于这些学科的发展，目前在视觉伺服的研究中仍然有很多问题没有很好地解决。
4.2.1 图像处理问题
在基于图像的视觉伺服控制中, 图像是伺服控制的依据。为研究的方便起见, 机器人的操作对象现在常选用球体、 长方体、 圆柱体和锥体等规则物体, 或选用机器人实际操作中的特殊工件。那么, 怎样从摄像机获取的图像中识别目标? 这是系统设计要考虑的问题。 目标识别属于一般的图像处理问题, 只要求根据视觉伺服的需要, 选用快速的图像识别方法即可。
4.2.2 图像采集的时滞问题
受图像采集速度的限制, 视觉采样的周期与机器人关节控制伺服周期相比, 速度过于缓慢, 势必会造成整个视觉伺服系统的时延, 甚至导致系统不稳定。因此, 在机器人视觉伺服控制中,还必须考虑图像采集和处理的时滞问题。
为了解决上述问题, 除了选用更快的图像采集卡或各种快速图像处理技术 外, 还可考虑对物体在图像中的运动进行预测和估计。
在预估物体运动的研究中, Kalman 滤波是目前使用较多的方法之一。 Kalman 滤波可以从被提取信号有关的量测量中获得对所需信号的递推最优估计, 特别适用于多信息随机过程的估计。在估计中, 标准的 Kalman 滤波器需要准确知道描述被估计量动态结构的线性空间方程以及描述量测量与被估计量之间函数关系的线性量测方程,然后通过递推的预测和估计, 完成对状态的最优估计。
4.2.3 其他问题
●在图像处理完成后，图像特征与机器人关节运动之间模型的建立是图像伺服的另一难点；
●目前的许多控制方法都不能保证系统在工作时是大范围稳定的，所以对有关控制方法的研究也是必要的。
5.基于图像的机器人视觉伺服系统的仿真
5.1 simulink仿真模型图
模型图使用Robotics Toolbox中的./robot8/simulink/demo6.mdl，模型截图详见附录。
5.2 模型图简介
Simulink模型，演示了基于图像的视觉伺服（IBVS）。这是一个相当复杂的例子，它不仅模拟了机器人还模拟了相机和IBVS算法。相机被安装在机器人的末端执行器，该坐标传递到相机模块，因此目标相对于摄像机的相对位置可以计算。相机块的参数包括目标点的三维坐标。相机的输出是目标点的二维图像平面坐标。目标点是用来计算图像雅可比矩阵，倒和乘以期望运动的目标点在图像平面上。所需的运动仅仅是所观察到的目标点和目标点位置之间的差。其结果是一个速度螺杆驱动机器人所需的姿势相对于一方的目标。
当仿真开始一个新的窗口，相机视图，弹出。我们看到，最初的目标是广场一旁有点斜。图像平面误差的图像雅可比成所需的笛卡尔率映射，这些都是未来的机器人雅可比联合率应用到机器人，再次为速率控制装置的映射。这个闭环系统是使用相机而不是编码器和运动学模型的信息进行坐标定位的任务（雅可比是弱的运动学模型）。基于图象计划已经发现视觉是非常健壮的错误模型及雅克比矩阵的摄像头。
5.3 仿真结果（详见附录）
6.结语
机器人视觉是一个交叉性学科。相关学科以及硬件的发展制约着机器人视觉伺服系统的发展。当前的发展来看，为了提高系统的动态性能，目前多数的研究集中在解决如何由感知到的视觉信息确定机器人该怎样运动的问题，随着系统采样速率的进一步提高，有必要深入研究整个视觉伺服系统的动态性能。需要结合机器人的动力学特性及视觉过程的动态特性综合考虑。
附录
机器人模型图(仿真之后)：
仿真输出：
Figure1：
Figure2（IBVS camera）：
Figure3:
Feature Error：
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
自由漂浮空间机器人视觉伺服系统研究
第３８卷第２期一一一一一一一一一一一哈一尔一滨一工一程一大一学一学一报一一一一一一一一一一Ｖｏｌ．３８?．２ ２０１７年２月一一一一一 一一 一一一 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ一一一一一一一一一一一Ｆｅｂ．２０１７ 自由漂浮空间机器人视觉伺服系统研究 刘阳，谢宗武，王滨，刘宏，蔡鹤皋 （哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，黑龙江哈尔滨１５０００１） 摘一要：为了将动力学模块引入传统的视觉伺服控制算法，使其更加符合真实模型三本文以自由漂浮空间机器人视觉伺服为目标，分析了其系统组成与工作原理三采用广义雅克比的方法完成其速度级的运动学建模，并在６Ｄ空间下分析其动力学模型三机械臂采用ＰＤ与前馈控制完成笛卡尔空间点到点连续路径规划三借助双目手眼相机完成非合作目标位姿的提取，进而完成视觉伺服系统的搭建三本文算法可将机械臂控制算法引入到空间机器人视觉伺服系统，使得机器人控制更加方便，具有结构简单成本低等优点三通过搭建ＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓ仿真模型，实现了对期望轨迹的跟踪，验证了视觉伺服算法的正确性三 关键词：空间机器人；视觉伺服；自由漂浮；动力学；双目视觉ＤＯＩ：１０．１１９９０／ｊｈｅｕ．２０１６０５０２７ 网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１３９０．ｕ．２０１６１１１６．１６１３．００２．ｈｔｍｌ中图分类号：ＴＰ２４２．３一文献标志码：Ａ一文章编号：１００６－７０４３（２０１７）０２－０１５３－０７ Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｏｆａｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ ＬＩＵＹａｎｇ，ＸＩＥＺｏｎｇｗｕ，ＷＡＮＧＢｉｎ，ＬＩＵＨｏｎｇ，ＣＡＩＨｅｇａｏ （ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＳｙｓｔｅｍ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｄｄｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｐａｃｅｒｏｂｏｔｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｅｎｈａｎｃｅｔｈｅａｕｔｈｅｎｔｉｃｉｔｙｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆａｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ，ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｉｔｓｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍ．ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＪａｃｏｂｉａｎｍａｔｒｉｘｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ，ａｎｄｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｓｍｏｄｅｌｗａｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆ６Ｄｓｐａｔｉａｌｖｅｃｔｏｒ．ＢａｓｅｄｏｎＰＤａｎｄｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｈｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔｗａｓｐｒｏｇｒａｍｍｅｄｉｎＣａｒｔｅｓｉａｎｓｐａｃｅ．Ａｂｉｎｏｃｕｌａｒｈａｎｄ?ｅｙｅｃａｍｅｒａｓｙｓｔｅｍｗａｓｂｕｉｌｔｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｐｏｓｅｏｆｔｈｅｎｏｎ?ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓａｔｅｌｌｉｔｅｗｈｉｃｈｆｕｒｔｈｅｒｕｓｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍ．Ｖａｒｉｏｕｓｒｏｂｏｔｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃａｎｂｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｔｈａｔｍａｋｅｓｉｔｍｏｒｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔａｎｄｔａｋｅｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｓｉｍｐｌｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｗｉｔｈｌｏｗｃｏｓｔ．ＢｙｂｕｉｌｄｉｎｇａＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｅｘｐｅｃ?ｔｅｄｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｈａｄｂｅｅｎｔｒａｃｋｅｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｄｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍｒｉｇｈｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｐａｃｅｒｏｂｏｔ；ｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏ；ｆｒｅｅ?ｆｌｏａｔｉｎｇ；ｄｙｎａｍｉｃｓ；ｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎ收稿日期：２０１６－０５－０９．网络出版日期：２０１６－１１－１６．基金项目：国家重点基础研究发展计划（２０１３ＣＢ７３３１０５）．作者简介：刘阳（１９９０－），男，博士研究生； 谢宗武（１９７３－），男，教授，博士生导师；王滨（１９７３－），男，副教授； 刘宏（１９６６－），男，教授，博士生导师， 长江学者计划 特聘教授； 蔡鹤皋（１９３４－），男，教授，博士生导师，中国工程院院士．通信作者：王滨，Ｅ?ｍａｉｌ：ｗｂｈｉｔ＠ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ． 一一随着科学技术水平的发展，每年发射进入太空的航天器数目在逐渐增大三ＵＣＳ（ｕｎｉｏｎｏｆｃｏｎｃｅｒｎｅｄｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ）卫星数据显示［１］，截止到２０１６年１月１日，太空中活动卫星的数量为１３８１，其中４９３颗卫星运行于同步地球轨道三这些活动卫星中大约有６８％的卫星处于不受控状态，如废弃卫星二火箭残留物以及太空垃圾［２］三每年都有卫星由于发射失败 而无法正确进入轨道，从而造成大量的经济损失三此类卫星经过在轨维护，大多可以继续服务三 作为主要的在轨维护设备，空间机器人能够胜任卫星维修二能源补充二货物运输等多项太空任务［３－８］三随着太空任务的复杂化，宇航员的操作风险大大提高，利用空间机器人代替宇航员完成空间工作已成为当前空间探索的新趋势三中国将在未来五年内建成我国独立自主研发的空间站，空间站各舱段之间的组装依赖的也是空间机器人三 空间机器人是一个强非线性系统，其运动学与动力学之间存在着动力学耦合［９］三空间微重力环境下对其进行实时控制存在很大困难，同时风险高二难度大三视觉伺服的引入使得空间机器人在执行空间任务时变得智能化，能够根据不同的环境采取不 万方数据
(完整版)工业机器人文献综述
工业机器人文献综述 生产力在不断进步，推动养科技的进步与革新，以建立更加合理 的生产关系。自工业革命以来，人力劳动己经逐渐被机械所取代，而这种变革为人类社会创造出巨大的财富，极大地推动了人类社会的进步时至今天，机电一体化，机械智能化等技术应运而生并己经成为时代的主旋律。 1.工业机器人的发展： 1.1 机器人概念的诞生 机器人技术一词虽然出现的较晚，但这一概念在人类的想象中却早已出现。自古以来，有不少科学家和杰出工匠都曾制造出具有人类特点或具有动物特征的机器人雏形。我国西周时期的能工巧匠就研制出了能歌善舞的伶人，这是我国最早的涉及机器人概念的文章记录，此外春秋后期鲁班制造过一只木鸟，能在空中飞行，体现了我国劳动人民的智慧。机器人一词由捷克作家--卡雷尔.恰佩克在他的讽刺剧《罗莎姆的万能机器人》中首次提出，剧中描述了一机器奴仆Robot。此次Robot被沿用下来，中文译成机器人。1942年美国科幻作家埃萨克.阿西莫夫在他的科幻小说《我.机器人》中提出了“机器人三大定律”，这三大定律后来成为学术界默认的研发原则。现代机器人出现于20世纪中期，当计算机技术出现，电子技术的进步，数控机床的出现及与机器人相关的控制技术和零件加工技术的成熟，为现代机器人的发展打下了基础。 1.2 国内机器人的发展史 在我国目前采用工业机器人的行业主要有汽车行业、摩托车、电 器、工程机械、石油化工等行业。我国作为亚洲第三大的工业机器人需求国，对于工业机器人的需求量在逐年增加，从而吸引了大批工业机器人的制造商，加快了我国工业机器人技术的发展第一阶段是20世纪80年代，我国为t跟踪国际机器人技术的道路，当时以原机械工业部为主，航天工业部等部门联合组织国内的相关研究单位开展了工业机器人的研究，先后推出了弧焊、点焊、喷漆等多种工业机器人。直到90年代，通过国家863计划等的K77，我国具备t独!)设计不}}生产工业机器人的能力，培养了一批高水平的研究生产队伍进入21世纪，中国的工业机器人发展进入t一个崭新的阶段，其中最大的特点是以企业为主体，以市场为导向、赢利为目标的机器人产业开发群体止在形成。尽管国外大的工业机器人公司为了占领中国不断扩大的市场，加大了其在中国的经销力度，但是中国的机器人企业以自己独有的市场信息优势、售前售后的服}}c势、针对中国企业的工艺特点的专门化设计优势努力争取自己的市场地位随养全球经济的一体化发展，世界制造中心向中国转移的趋势，中国工业机器人的产业会快速的发展起来，特别重要的是研制单位必须和需求紧密结合，让机器人走进工厂，实现真止的产业化。 经过20多年的探索，我国的工业机器人自动化技术取得t长足的发展，但是与世界发达国家相比，还有不小的差距;机器人应用工程起步也较晚，应用领域窄，生产线系统技术落后随养我国制造业-尤其是汽车行业的发展，对工业机器人的需求日益增长，工业机器人的拥有量远远不能满足需求量。尤其是基础零部件和元器件生产和制造、机器人可靠性以及成木等问题，都存在很多问题。尤其在大负载工业机器人方而，不仅产品长期大量依靠从国外引进，在维护、更新改造方而对国外的依赖也相当严重。 1.3国内外工业机器人的发展方向
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人检测跟踪讲解
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人 实时检测识别研究文献综述 1机器视觉发展 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势: （1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。 （2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，
毕业设计(论文)机器人行走机构 文献综述
重庆理工大学 毕业设计（论文）文献综述题目机器人行走机构设计 二级学院重庆汽车学院 专业机械设计制造及其自动化班级 姓名学号 指导教师系主任 时间
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机器人行走机构 吴俊 摘要：行走机器人是机器人学中的一个重要分支。行走机构可以是轮式的、履带式的 和腿式的等，能适应地上、地下、水中、空中、宇宙等作业环境的各种移动机构。本 文从国内外的研究状况着手，介绍了行走机器人的发展历史，研究现状和发展趋势。本文还介绍了国内最新的研究成果。 关键字：机器人行走机构发展现状应用 Keyword:robot travelling mechanism developing current situation application 一，前言 行走机器人是机器人学中的一个重要分支。关于行走机器人的研究涉及许多方面，首先，要考虑移动方式，可以是轮式的、履带式的和腿式的等；其次，必须考虑 驱动器的控制，以使机器人达到期望的行为；第三，必须考虑导航或路径规划。因此，行走机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体 的综合系统。机器人的机械结构形式的选型和设计，应该根据实际需要进行。在机器 人机构方面，应当结合机器人在各个领域及各种场合的应用，开展丰富而富有创造性 的工作。对于行走机器人，研究能适应地上、地下、水中、空中、宇宙等作业环境的 各种移动机构。当前，对足式步行机器人、履带式和特种机器人研究较多，但大多数 仍处于实验阶段，而轮式移动机器人由于其控制简单，运动稳定和能源利用率高等特点，正在向实用化迅速发展，从阿波罗登月计划中的月球车到美国最近推出的NASA 行星漫游计划中的六轮采样车，从西方各国正在加紧研制的战场巡逻机器人、侦察车 到新近研制的管道清洗检测机器人，都有力地显示出行走机器人正在以其使用价值和 广阔的应用前景而成为智能机器人发展的方向之一。 二、课题国内外现状 多足步行机器人是一种具有冗余驱动、多支链、时变拓扑运动机构, 是模仿多足 动物运动形式的特种机器人, 是一种足式移动机构。所谓多足一般指四足及四足其以上, 常见的多足步行机器人包括四足步行机器人、六足步行机器人、八足步行机器人等。 步行机器人历经百年的发展, 取得了长足的进步, 归纳起来主要经历以下几个 阶段: 第一阶段, 以机械和液压控制实现运动的机器人。 第二阶段, 以电子计算机技术控制的机器人。 第三阶段, 多功能性和自主性的要求使得机器人技术进入新的发展阶段。 三、研究主要成果 国内多足步行机器人的研究成果[1]： 1991年,上海交通大学马培荪等研制出JTUWM[1]系列四足步行机器人。JTUWM-III是模仿马等四足哺乳动物的腿外形制成,每条腿有3个自由度,由直流伺服
基于图像的视觉伺服系统
基于图像的机器人视觉伺服系统研究 班级：自121 姓名：成佳宇 学号：3120413006
基于图像的机器人视觉伺服系统 摘要本文采用基于图像的眼在手（eye in hand）视觉伺服结构,通过计算图像雅克比矩阵实现机械手的定位任务。本文采用应用最广泛的机器人工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)，在该工具箱的基础上,运用Sub-system实现Matlab和Simulink的有机结合，建立基于图像反馈的六自由度PUMA560机器人视觉伺服系统Simulink模型,仿真验证该模型的有效性。 关键字：puma560机器人；视觉伺服；图像的雅可比矩阵Abstract：In this paper,we use Image-based visual servoing control system, via image jacobin matrix function the positioning of the manipulator by calculation task. on the basis of Robotics Toolbox for Matlab, and using Sub - system to realize the organic combination of Matlab and Simulink, based on the image feedback Simulink model of six degrees of freedom PUMA560 robot visual servoing system, the simulation verify the validity of the model. Keyword：PUMA560robot；IBVS；Image jacobin 引言： 机器人视觉伺服己成为机器人领域重要的研究内容之一，但是机器人视觉伺服系统是一个十分复杂的非线性系统。视觉是一种复杂的感官,视觉信息中包含有大量的数据,要从 中提取特征信息,需要复杂的算法及耗费大量的运算时间,
机器人视觉伺服系统综述
机器人视觉伺服系统综述 摘要：对机器人视觉伺服系统进行阐述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念、发展历程以及研究背景；并从不同的角度对机器人视觉伺服系统进行了分类。最后介绍了该领域的研究现状、所取得的成就，以及今后的发展趋势。 关键词：机器人；视觉伺服；综述 Survey of robot visual servoing system Abstract:: In this paper,the survey of robot visual servoing system are introduced.The paper reviews the concept and history background of robot visual servoing system.This article also classify the robot visual servo system from different aspects. Finally, it introduce the research status quo, achievements and future trends in the field. Key words:robot, visual servoing, summary 1．引言 随着先进科学技术的不断发展，机器人已经在生产和生活中起到了越来越重要的作用，因次人们不断对机器人技术提出更高的要求。为了使机器人能够完成更加复杂的工作，适应更加复杂的环境，机器人不仅需要更加完善的控制统，还需要能够更多的感知环境的变化。而影响其发展的一个重要原因就是机器人缺少像人一样的感知能力，在人们为机器人添加各种外部传感器的过程中，机器人视觉以其信息大、信息完整成为最重要的机器人感知功能[1]。 机器人的视觉伺服系统是机器人的视觉和机器人控制的相结合的复杂系统。其内容包括了图像的采集与处理、运动学和动力学、自动控制理论及其系统数据实时分析等领域于一体的新兴交叉学科。随着摄像技术和计算机技术的发展，以及相关理论的日益完善和实践的不断检验，视觉伺服已具备了在实际中应用的条件；而随着机器人应用领域的不断扩展，重要性也不断提高，与其相关技术问题已经成为了当前的研究热点[2]。所以实现机器人视觉伺服控制有相当的难度，是机器人研究领域中具有挑战性的课题。 2．机器人视觉伺服系统 2．1机器人视觉伺服系统的定义
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
基于机器视觉的产品检测技术研究文献综述
基于机器视觉的产品识别检测技术研究 摘要：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特征，如面积、数量、位置，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等，实现自动识别功能。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期开始70年代已形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。 关键词：机器视觉；CCD相机；图像处理；产品检测。
引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等，机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶略的环境，要有通用的工业接口。电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能，它作为早期人工智能的一部分，由于技术条件的限制进展缓慢。后来在随着计算机技术的快速发展，机器视觉的研究得到了迅速发展在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。在中国机器视觉技术应用开始与90年代，目前国内机器视觉大多为外国品牌，不过随着机器视觉的应用，国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时，随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试，这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。
攀爬机器人文献综述
攀爬机器人文献综述 攀爬机器人文献综述 对攀登机器人结构点性能计算和实验的研究 摘要 本文介绍了并联攀爬机器人性能的运动学和动力学研究，从而避免结构框架上的节点。为了避免结构节点，攀爬并联机器人可以取得某种确定的动作。一系列的动作组合起来，可以方便沿着结构节点的攀登运动。必须对并联攀爬机器人的姿态予以研究，因为在其独特的配置下，姿势能够驱动机器人。此外，需要对执行机构为了避免机构节点而产生的力进行评估。因此本文的目的要表明，Stewart–Gough 并行平台能够作为攀爬机器人，与其他机器人相反，并行攀爬机器人能后轻易而优雅地避免结构节点。为了支持第一部分中描述的模拟结果，实验测试平台已经发展到围绕结构节点对并联攀爬机器人地动力性能进行研究。获得的结果非常有趣，显示了潜在的在工业中使用平行S-G机器人作为攀岩机器人的存在。 关键词：爬壁机器人、动力学、并联机器人、奇点
一简介 当需要在一些危险或者难以到达的地方执行任务时，具有在不同结构上攀爬和滑行能力的机器人是非常重要的，比如在检查和维修金属桥梁、通信天线以及深入核工业结构内部过程中使用的机器人。通常，这些类型的金属结构是由聚合在一起的杆构成，是一种联合机械，每一个都可以描述为棱柱元素变截面和尺寸的扩展。所有这些元素组合产生晶格不同的几何结构，其中结构性因素在不同点的结合称为结构节点。这类结构的尺寸和形状取决于它应用的设计。在这一类型设置中不同任务的机器人化已经被广泛地记载在文献中。在许多情况下，有人提出使用连接机构和多腿机器人来实现位移的随即移动。另外，许多这些机器人是被设计用来在墙壁或管道攀爬和工作。一些建议的解决方案在机械上是非常复杂的，需要在运动控制方面有高水平的发展和阐述。一种用来给双层底部板件焊接的机器人正在研制当中。该型机器人是由一种有选择顺应性装配机器手臂配置的四足机器组成。该机器人通过抓住加强筋移动，但由于其几何结构不能移动通过结构节点。Balaguer提出了一种能够在复杂的三维金属基结构的爬壁机器人。该机器人采用“毛毛虫“的概念来取代这些结构，并实时生成控制设计从而确保稳定的自我支持。Longo建议一个城市侦察双足机器人。这种机器人能够在表面上实现交替移动，并且小到足以穿越密闭空间。Minor and Rossman 提出了一种有腿的机器人，能够通过移动其身体从而产生推力。这些机器人的结构让它们沿着管道和梁结构，并通过内爬管道，但机器人不能够避免节点。在本篇论文中提出的机器人能够围绕结构节点移动。 对于位移和攀爬金属结构的最优解问题在理论上是基于一种原理，动力执行机构是机器人结构的一部分，直接连接到并联机器人地末端，并用一种几何技巧克服了用于微小运动时的障碍。此外，机器人要轻便，机械结构简单，具有大的载荷和高速运转能力。这些条件基本都是由并联机器人实现。基于这个原因，用一种改进的的并联机器人作为攀爬机器人完全是有可能的。 基本上，并联机器人用于攀登必须用适当的夹具系统改变两个环中的一个，并取代另一个环，并通过预先设定的位移方向实现几何构型的动作。对并联机器人而言，这个过程简单且自然。
工业机器人用电机驱动系统
工业机器人用电机驱动系统 机器人电动伺服驱动系统是利用各种电动机产生的力矩和力，直接或间接地驱动机器人本体以获得机器人的各种运动的执行机构。 对工业机器人关节驱动的电动机，要求有最大功率质量比和扭矩惯量比、高起动转矩、低惯量和较宽广且平滑的调速范围。特别是像机器人末端执行器（手爪）应采用体积、质量尽可能小的电动机，尤其是要求快速响应时，伺服电动机必须具有较高的可靠性和稳定性，并且具有较大的短时过载能力。这是伺服电动机在工业机器人中应用的先决条件。 一、机器人对关节驱动电机的主要要求规纳如下 1.快速性 电动机从获得指令信号到完成指令所要求的工作状态的时间应短。响应指令信号的时间愈短，电伺服系统的灵敏性愈高，快速响应性能愈好，一般是以伺服电动机的机电时间常数的大小来说明伺服电动机快速响应的性能。 2.起动转矩惯量比大 在驱动负载的情况下，要求机器人的伺服电动机的起动转矩大，转动惯量小。 3.控制特性的连续性和直线性，随着控制信号的变化，电动机的转速能连续变化，有时还需转速与控制信号成正比或近似成正比。 4.调速范围宽。 能使用于1：1000～10000的调速范围。 5.体积小、质量小、轴向尺寸短。 6.能经受得起苛刻的运行条件，可进行十分频繁的正反向和加减速运行，并能在短时间内承受过载。 目前，由于高起动转矩、大转矩、低惯量的交、直流伺服电动机在工业机器人中得到广泛应用，一般负载1000N（相当100kgf）以下的工业机器人大多采用电伺服驱动系统。所采用的关节驱动电动机主要是AC伺服电动机，步进电动机和DC伺服电动机。其中，交流伺服电动机、直流伺服电动机、直接驱动电动机（DD）均采用位置闭环控制，一般应用于高精度、高速度的机器人驱动系统中。步进电动机驱动系统多适用于对精度、速度要求不高的小型简易机器人开环系统中。交流伺服电动机由于采用电子换向，无换向火花，在易燃易爆环境中得到了广泛的使用。机器人关节驱动电动机的功率范围一般为0.1～10kW。工业机器人驱动系统中所采用的电动机。
文献综述
文献综述 随着社会经济的发展，企业所面临的外部经营环境发生了明显的变化。战略管理和项目管理作为应对变化的有效手段被越来越多的企业所采用，同时，随着企业规模的扩大，项目的数量和规模急剧扩增，企业中的项目越来越多，企业在面临众多项目而资源有限的情况下，如何组织好、协调好多个项目，同时又要使其与企业战略目标一致成为亟待解决的问题。项目组合管理架起了战略管理与项目管理的桥梁，它是帮助实现项目与企业战略相结合的有效理论和工具。 1 项目组合管理理论 项目组合管理要对每一个项目进行商业价值和利益的评判，集合成项目组合的战略价值，去实现一定的组织目标和利益,项目组合不再是简单的进行多个项目的管理[1]。 项目组合管理是将一系列项目纳入到同一个组合当中,这个组合有独立的项目组合评审报告记录了各个项目的目标、成本、时限、专业技术水平、资源、风险和其他的关键因素。然后项目执行主管便能从整体上把握该组合，恰当地配置资源和调整项目，以使部门的利益回报最大化[2]。 项目组合管理是将单个项目、活动和所需资源与公司战略相联系的过程，从而确保投入的有限资源具有最高的价值和最低的风险。此外，这个过程允许贯穿整个组织的战略沟通，进而更好的选择和执行那些支持公司战略的项目和活动，同时剔除那些劣质项目[3]。 项目组合管理是对项目集进行选择、评价、策划、实施、管理的有效过程[4]。 PMI对组合管理的定义为[5]: 项目组合管理不是简单地管理多个项目,每个项目组合都需要根据自身的商业价值和公司战略来评价,并且要实现一定的商业目标或商业利益。 PMBOK2004这样定义项目组合 组织依据其具体的目标来管理项目组合。项目组合管理的目标之一
机器人视觉伺服系统的控制结构
机器人视觉伺服系统的控制结构
机器人视觉伺服系统的控制结构 1 前言 对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。 视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。 2 视觉伺服系统的分类 视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题： 1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。 2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？ 按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统（position－based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing），基于图像的控制系统（image－base control，或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing）。由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D视觉伺服系统。 按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。 3 视觉伺服系统的控制结构 3.1 基于位置的视觉伺服控制结构
第二讲机器人的伺服电机
机器人的伺服电机 机器人的伺服电机是用来将机器人大脑发出的运动指令转换为运动动作的部件，相当于人的肌肉的作用。本讲教你如何连接、调整以及测试机器人伺服电机。为此，你需要理解和掌握控制伺服电机方向、速度和运行时间的相关PBASIC 指令及其编程技术。由于精确地控制伺服电机是决定机器人性能的关键，所以，在把伺服电机安装到机器人底盘之前先熟悉这些内容是非常重要而且必需的。 连续旋转伺服电机简介 机器人伺服电机有很多种，本讲要介绍的主要是能够使你的轮式机器人两个轮子不停旋转的连续旋转伺服电机，如图2-1所示。图中指出了该伺服电机的外部配件，这些配件将在本讲或后续章节中用到。 任务1：将伺服电机连接到教学板 在本任务中首先将伺服电机连接到电源和BASIC Stamp模块的I/O口，然后搭建一个LED 电路来监视BASIC Stamp模块发送到伺服电机的运动控制信号。 连接伺服电机所需的零部件 ●帕拉斯公司生产的连续旋转伺服电机2个； ●搭建LED电路所需的零配件（LED和470欧姆电阻）2套 连接伺服电机到 教学底板 把三位开关拨至0位切断教学底板的电源（图2?2）。 图2-3显示的是教学板上伺服电机接线端子。你可以用板上的跳线 来选择伺服电机的供电电源是来自机器人套件中的电池盒Vin还是来 自外接直流电源Vdd。要移动跳线帽，你必须向上把跳线帽从原来短 接的2个脚上拔下来，然后把跳线帽压进你想短接的2个脚上去。 如果使用6V电池组，将两个伺服电机接线端子之间的跳线帽接Vin，参照图2-3（左图）所示。 如果使用7.5 V、1000 mA的直流电源，将跳线帽接Vdd，参照图2-3（右图）所示。
机器视觉文献综述
文献综述 河北科技师范学院 文献综述 题目：基于计算机视觉测量技术 姓名：张力坤 一．国内外现状 机器视觉自起步发展到现在，已有将近20年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前全球整个视觉市场总量大概在70~80亿美元，是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 何谓机器视觉？ 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 机器视觉在国内外的应用现状在国外，机器视觉的应用普及
机器人视觉伺服技术发展概况综述
机器人视觉伺服技术发展概况综述 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义： 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是： “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”
大数据下民用机器人的运用及发展的文献综述演示教学
大数据下民用机器人的运用及发展的文献综述 李论 摘要：在人工智能大热的背景下，机器人的发展也日新月异，迅速渗透到各行各业中。机器人不仅改变着人类生活方式，也是先进制造业的关键支撑装备，其研发和产业化应用是衡量一个国家科技创新、高端制造发展水平的重要标志。近年来，随着机器人逐渐走入百姓的视野和生活，一系列政策扶持及市场需求拉动，使得中国民用机器人产业飞速发展。 关键词：大数据民用机器人研究综述 一、国内外民用机器人的现状与发展 通常所说的机器人主要指的是工业机器人，不仅仅是因为工业机器人起步较早，运用领域较广，更重要的是工业机器人已经比较成熟，在很多领域都能够得到应用。服务机器人则不然，日本早在20多年前就开始涉足服务机器人的研究，为什么迟迟没有成熟的产品问世？最近一年来，服务机器人却异军突起？主要有两个原因：一是大数据、云计算、精密传感等技术取得重大突破；二是日本进入老龄化社会以后，巨大的市场刚需倒逼行业发展。 服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，完成有益于人类健康的服务工作。医用机器人是具有最好应用前景的服务机器人，它能够完成或辅助完成常规医疗方法和设备难以完成的复杂诊断和手术，已在神经外科手术、胸（含心脏）外科手术、遥控外科手术、人工关节置换和无损伤检测等方面引起重大变革，极大地提高医疗水平，为病人带来福音。医疗机器人主要研究开发手术机器人及其相关先进医用技术和设备，包括开展手术规划与导航、高精度和高可靠性的定位操作医用机器人机构、灵巧微操作手（机械手）、人机交互导航控制等关键技术。医用机器人的研究开发，不仅对常规医疗带来一系列技术变革，对临床和家庭护理及康复工程的发展产生深远影响，而且将推动智能机器人、计算机、虚拟现实、微机械电子等学科的发展。除手术机器人、诊断机器人、护理机器人、康复机器人等医用机器人外，服务机器人还包括各种家用机器人、娱乐机器人、体育机器人、玩具机器人、导游机器人、保安机器人、排险机器人、清洁机器人、秘书机器人、建筑机器人、邮拾和送信机器人以及加油机器人等。随着开发研究的进一步开展和价格的大幅度下降，服务机器人将广泛进入医院、家庭、工地、办公室和体育娱乐场馆，直接与人类共处，为人类排忧解难。 过去，日本开发了许多服务机器人，特别是陪护老人、情感、娱乐、教育等领域的机器人，与老人聊天，帮助老人拿东西，帮助老人做饭倒水、照顾孩子等，由于技术不成熟，不敢推向社会。他们认为，要推出与人打交道的产品是非常谨慎的事情。如果机器人不但没有陪护好老人，反而还伤害老人，这将是巨大的社会问题。最近几年，在互联网、物联网、图像识别、语音识别等技术有了快速发展的背景下，我们过去的困难变得迎刃而解。当然，目前的服务机器人还只是一个初级阶段的产物，智能化水平比较低，还需要不断完善。1 1胡跃明，丁维中等．吸尘机器人的研究现状与展望．计算机测量与控制，2002．10(10)：631—633页 2蒋新松．未来机器人技术发展方向的探讨．机器人．1996(5)：285—291页 3王炎，周大威．移动式服务机器人的发展现状及我们的研究门．电气传动．2000(4)： 精品文档