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
在基于位置的控制系统中，输入量以三维笛卡尔坐标表示（又称3D伺服控制），多数基于位置的视觉伺服系统采用一具有5～6个自由度的机械臂作为摄像机的运动载体。系统的视觉反馈环首先从图像中提取图像特征，然后利用图像特征与目标的几何模型、摄像机模型来估计目标与摄像机的相对位置；目标与摄像机相对位置的估计值与其期望值相比较后，产生的位置误差量送入笛卡尔坐标控制模块。根据是否采用关节控制闭环，基于位置的视觉伺服系统分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服两类。
需要指出的是，在机器人手—眼系统中，摄像头与目标的相对位置是通过机械手末端坐标与固定坐标系的关系矩阵T（T已知）间接获得。如果T存在误差，则机械手末端的位置估计也将有误差，且此误差不能被系统观察到，所以在某些情况下（如机器人抓取或跟踪物体时），系统可能会操作失败。但若使系统在检测目标的同时，也检测机械手的末端位置，则上述误差将得到修正。只能观察目标的手—眼系统称为末端开环系统，而能同时观察目标和机械手末端位置的手—眼系统称为末端闭环系统。
现在基于位置的控制系统多数为动态观察—移动系统，其原因如下：
①视觉系统较低的采样速率使得对机器人的控制成为复杂的非线性动态控制问题，而动态观察—移动系统将机器人的运动学上的奇异点问题与视觉控制分开，使机器人成为理想的笛卡尔运动设备。
②多数机器人系统中含有能够接受以笛卡尔坐标表示的位置增量或速度的对外接口。
对基于位置的视觉伺服系统的具体应用有：Corke等采用固定于机械臂末端的单摄像机（已校准），对刚体的二维运动进行视觉跟踪；G．Verghese等则利用它探讨对三维运动的目标进行视觉跟踪的问题；Peter．K．Allen等基于该类系统研究出可实时跟踪并抓取移动物体的双目机器人手—眼系统；Papanikolopulos等根据此类系统研究运动物体速度未知的情况下，在二维空间内（假设深度已知）实时跟踪非几何形体运动目标的方法。
尽管基于位置的视觉伺服系统在实际应用中较为便利，但它存在如下缺点：
①依赖于摄像机及机械臂的标定精度，对标定参数误差敏感，有时还依赖于目标模型的正确性；
②对目标图像没有任何控制，意味着在跟踪过程中，目标可能逃离摄像机的视觉范围。
3.2 基于图像的视觉伺服控制结构
指出，若目标为一平面，则求取H矩阵是一个线性问题，至少需要4对不共线的特征点，但当目标为一非平面时，求取H矩阵就成为一个非线性问题。
选择Ep和Δuθ作为误差的好处是：
①向量uθ可控制摄像机的方向，则可表示摄像机旋转角速度Ω的矩阵函数，且此矩阵函数在整个工作空间无奇异点，不仅提高了系统的稳定性，而且保证系统在整个工作空间向理想位置收敛，从而使得在跟踪过程中，不论摄像机的初始位置如何，目标始终保持在摄像机的视觉范围内；
② Ep是二维图像坐标误差，它作为控制系统的输入量可以保证系统在其校准误差下的全局稳定性。
2-1／2D视觉伺服系统也存在一些缺点：
①需要进行特征点匹配；
②求解H矩阵是一个计算量很大的迭代过程；
③比2D视觉伺服系统更易受图像噪声的影响。
4 研究趋势
本文论述了当前视觉伺服系统三类主要控制结构——基于位置的、基于图像的和2－1／2D视觉伺服控制结构。基于位置的和基于图像的视觉伺服系统长久以来一直受到学者的关注，并有很多成功的应用，但两类控制系统都有着不可克服的缺点。2－1／2D视觉伺服系统控制结构的设计虽然较好地综合了前两类系统的优点，但它易受图像噪声的影响，且求解H矩阵需要进行特征点匹配，计算量大。因此，我们认为，在研究视觉伺服系统的控制结构时应考虑在以下几个方面有所突破：
①如何提高系统对图像噪声的鲁棒性。
②选择怎样的图像特征，使系统无需对图像特征进行匹配，从而可从图像中快速稳定地获取与期望给定相同空间的反馈信息，提高系统对外界变化的响应速度。
机器人控制系统组成、分类及要求
机器人控制系统 一、工业机器人控制系统应具有的特点 工业机器人控制系统的主要任务是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等项。其中有些项目的控制是非常复杂的，这就决定了工业机器人的控制系统应具有以下特点： （1）工业机器人的控制与其机构运动学和动力学有着密不可分的关系，因而要使工业机器人的臂、腕及末端执行器等部位在空间具有准确无误的位姿，就必须在不同的坐标系中描述它们，并且随着基准坐标系的不同而要做适当的坐标变换，同时要经常求解运动学和动力学问题。 （2）描述工业机器人状态和运动的数学模型是一个非线性模型，随着工业机器人的运动及环境而改变。又因为工业机器人往往具有多个自由度，所以引起其运动变化的变量不止个，而且各个变量之间般都存在耦合问题。这就使得工业机器人的控制系统不仅是一个非线性系统，而且是一个多变量系统。 （3）对工业机器人的任一位姿都可以通过不同的方式和路径达到，因而工业机器人的控制系统还必须解决优化的问题。 二、对机器人控制系统的一般要求 机器人控制系统是机器人的重要组成部分，用于对操作机的控制，以完成特定的工作任务，其基本功能如下： ?记忆功能：存储作业顺序、运动路径、运动方式、运动速度和与生产工艺有关的信息。 ?示教功能：离线编程，在线示教，间接示教。在线示教包括示教盒和导引示教两种。 ?与外围设备联系功能：输入和输出接口、通信接口、网络接口、同步接口。?坐标设置功能：有关节、绝对、工具、用户自定义四种坐标系。 ?人机接口：示教盒、操作面板、显示屏。 ?传感器接口：位置检测、视觉、触觉、力觉等。 ?位置伺服功能：机器人多轴联动、运动控制、速度和加速度控制、动态补偿等。?故障诊断安全保护功能：运行时系统状态监视、故障状态下的安全保护和故障
机器人视觉算法 参考答案
1.什么是机器视觉 【概述】 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。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 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，图像处理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、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集
工业机器人控制系统组成及典型结构
工业机器人控制系统组成及典型结构 一、工业机器人控制系统所要达到的功能机器人控制系统是机器人的重要组成部分，用于对操作机的控制，以完成特定的工作任务，其基本功能如下： 1、记忆功能：存储作业顺序、运动路径、运动方式、运动速度和与生产工艺有关的信息。 2、示教功能：离线编程，在线示教，间接示教。在线示教包括示教盒和导引示教两种。 3、与外围设备联系功能：输入和输出接口、通信接口、网络接口、同步接口。 4、坐标设置功能：有关节、绝对、工具、用户自定义四种坐标系。 5、人机接口：示教盒、操作面板、显示屏。 6、传感器接口：位置检测、视觉、触觉、力觉等。 7、位置伺服功能：机器人多轴联动、运动控制、速度和加速度控制、动态补偿等。 8、故障诊断安全保护功能：运行时系统状态监视、故障状态下的安全保护和故障自诊断。 二、工业机器人控制系统的组成 1、控制计算机：控制系统的调度指挥机构。一般为微型机、微处理器有32 位、64 位等如奔腾系列CPU 以及其他类型CPU 。 2、示教盒：示教机器人的工作轨迹和参数设定，以及所有人机交互操作，拥有自己独立的 CPU 以及存储单元，与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互。 3、操作面板：由各种操作按键、状态指示灯构成，只完成基本功能操作。 4、硬盘和软盘存储存：储机器人工作程序的外围存储器。 5、数字和模拟量输入输出：各种状态和控制命令的输入或输出。 6、打印机接口：记录需要输出的各种信息。 7、传感器接口：用于信息的自动检测，实现机器人柔顺控制，一般为力觉、触觉和视觉传感器。 8、轴控制器：完成机器人各关节位置、速度和加速度控制。 9、辅助设备控制：用于和机器人配合的辅助设备控制，如手爪变位器等。 10 、通信接口：实现机器人和其他设备的信息交换，一般有串行接口、并行接口等。 11 、网络接口 1) Ethernet 接口：可通过以太网实现数台或单台机器人的直接PC 通信，数据传输速率高达 10Mbit/s ，可直接在PC 上用windows 库函数进行应用程序编程之后，支持TCP/IP 通信协议，通过Ethernet 接口将数据及程序装入各个机器人控制器中。
浅谈机器人视觉技术
浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知
2014年国内外著名机器人伺服电机制造企业名单资料
2014年国内外著名机器人伺服电机制造企业名单装备来源：OFweek工控网时间：2014/9/1责任编辑：yinpeipei 评论繁体
随着全球人力成本的上涨，制造业生存压力日益加大，机器人产业的发展迎来一个需求快速发展的阶段，新一代制造业中机器自动化将变得越来越重要。来自中国机器人产业联盟和国际机器人联合会的统计数据显示，2013年中国市场工业机器人销售总量比2012年增长约36%。中国不仅已经成为世界上最大的机器人市场，也是成长最快的市场。 伺服电机作为工业机器人的重要组成部分，其相关产业也是如火如荼，遍地开花。根据最新业内信息，小编盘点了2014年国内外著名机器人伺服电机制造企业。 2014年国内外著名机器人伺服电机制造企业名单 国内上市公司 新时达 上海新时达电气股份有限公司是专业研发生产销售工业控制、传动控制、运动控制和机器人产品并服务于全球的高新技术企业，创立于1995年。 上海新时达机器人有限公司是新时达股份全资子公司。2003年新时达收购了德国AntonSigrinerElektronikGmbH公司，秉承德国 Sigriner科学严谨的创新理念，不断追求卓越品质，分别在德国巴伐利亚与中国上海设立了研发中心，把全球领先的德国机器人技术引入中国。2013年在中国上海建立了生产基地，机器人产品系列已覆盖6kg~275kg。 自创立以来，新时达始终致力于产业自动化控制产物的研发、制造和销售。公司主营业务分三大类，一类是电梯控制产物以及电梯物联网，主要包罗电梯控制成套系统以及相关配件产物，遍及适用于种种电梯的制造、更新以及维修调养；第二类是节能与产业传动类产物，主要包罗高、低压种种产业控制变频器、电梯专用变频器、电梯一体化驱动控制器等，遍及适用于电梯、起重、口岸机械、橡塑、冶金、矿山、电力、市政、水泥、包装印刷、空压机、机床等各个行业；第三类是机器人与运动控制类产物，主要包罗六自由度产业机器人系列产物、
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
机器人控制器的现状及展望
第21卷第1期1999年1月 机器人 ROBOT V ol.21,No.1 J a n.,1999机器人控制器的现状及展望⒇ 范 永 谭 民 (中国科学院自动化研究所 北京 100080) 摘 要 机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一,它从一定程度上影响着机器人的发展.本文介绍了目前机器人控制器的现状,分析了它们各自的优点和不足,探讨了机器人控制器的发展方向和要着重解决的问题. 关键词 机器人控制器,开放式结构,模块化 1 引言 从世界上第一台遥控机械手的诞生至今已有50年了,在这短短的几年里,伴随着计算机、自动控制理论的发展和工业生产的需要及相关技术的进步,机器人的发展已经历了3代[1]: (1)可编程的示教再现型机器人;(2)基于传感器控制具有一定自主能力的机器人;(3)智能机器人.作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一.它从一定程度上影响着机器人的发展.目前,由于人工智能、计算机科学、传感器技术及其它相关学科的长足进步,使得机器人的研究在高水平上进行,同时也为机器人控制器的性能提出更高的要求. 对于不同类型的机器人,如有腿的步行机器人与关节型工业机器人,控制系统的综合方法有较大差别,控制器的设计方案也不一样.本文仅讨论工业机器人控制器问题. 2 机器人控制器类型 机器人控制器是根据指令以及传感信息控制机器人完成一定的动作或作业任务的装置,它是机器人的心脏,决定了机器人性能的优劣. 从机器人控制算法的处理方式来看,可分为串行、并行两种结构类型. 2.1 串行处理结构 所谓的串行处理结构是指机器人的控制算法是由串行机来处理.对于这种类型的控制器,从计算机结构、控制方式来划分,又可分为以下几种[2]. (1)单CPU结构、集中控制方式 用一台功能较强的计算机实现全部控制功能.在早期的机器人中,如Hero-I,Robo t-I等,就采用这种结构,但控制过程中需要许多计算(如坐标变换),因此这种控制结构速度较慢. (2)二级CPU结构、主从式控制方式 一级CPU为主机,担当系统管理、机器人语言编译和人机接口功能,同时也利用它的运算能力完成坐标变换、轨迹插补,并定时地把运算结果作为关节运动的增量送到公用内存,供二级CPU读取;二级CPU完成全部关节位置数字控制.这类系统的两个C PU总线之间基本没有联系,仅通过公用内存交换数据,是一个松耦合的关系.对采用更多的CPU进一步分散 ⒇1998-09-03收稿 DOI:10.13973/https://www.wendangku.net/doc/f38999692.html, k i.rob ot.1999.01.014
一张图搞懂机器人视觉与机器视觉
机器人视觉与计算机视觉：有什么不同? By Alex 机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？ 要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！ 当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用…机器视觉?，这是一个完全可以理解的错误。因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。 在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。 什么是机器人视觉(Robot Vision)？ 在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物。更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个以移动中的车辆上。 如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子。对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题。但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。 机器人视觉(Robot Vision)的“族谱” 机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。他们两个又都与计算机视觉密切相关。如果他们谈论的是一个“族谱”，计算机视觉可以看作是他们的“父母”。然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的“祖父母”-信号处理。 族谱 信号处理(Signal Processing)
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。
工业机器人视觉系统
工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的
处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
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。”
机器人视觉系统方案
机器人视觉系统 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC 命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的围。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
工业机器人控制的功能、组成和分类
1. 对机器人控制系统的一般要求 机器人控制系统是机器人的重要组成部分，用于对操作机的控制，以完成特定的工作任务，其基本功能如下： ·记忆功能：存储作业顺序、运动路径、运动方式、运动速度和与生产工艺有关的信息。 ·示教功能：离线编程，在线示教，间接示教。在线示教包括示教盒和导引示教两种。 ·与外围设备联系功能：输入和输出接口、通信接口、网络接口、同步接口。 ·坐标设置功能：有关节、绝对、工具、用户自定义四种坐标系。 ·人机接口：示教盒、操作面板、显示屏。 ·传感器接口：位置检测、视觉、触觉、力觉等。 ·位置伺服功能：机器人多轴联动、运动控制、速度和加速度控制、动态补偿等。 ·故障诊断安全保护功能：运行时系统状态监视、故障状态下的安全保护和故障自诊断。 2．机器人控制系统的组成（图1） （1）控制计算机控制系统的调度指挥机构。一般为微型机、微处理器有32位、64位等，如奔腾系列CPU以及其他类型CPU。 （2）示教盒示教机器人的工作轨迹和参数设定，以及所有人机交互操作，拥有自己独立的CPU以及存储单元，与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互。 （3）操作面板由各种操作按键、状态指示灯构成，只完成基本功能操作。 （4）硬盘和软盘存储存储机器人工作程序的外围存储器。 （5）数字和模拟量输入输出各种状态和控制命令的输入或输出。 （6）打印机接口记录需要输出的各种信息。 （7）传感器接口用于信息的自动检测，实现机器人柔顺控制，一般为力觉、触觉和视觉传感器。 （8）轴控制器完成机器人各关节位置、速度和加速度控制。 （9）辅助设备控制用于和机器人配合的辅助设备控制，如手爪变位器等。 （10）通信接口实现机器人和其他设备的信息交换，一般有串行接口、并行接口等。 （11）网络接口 1）Ethernet接口：可通过以太网实现数台或单台机器人的直接PC通信，数据传输速率高达10Mbit/s，可直接在PC 上用windows库函数进行应用程序编程之后，支持TCP/IP通信协议，通过Ethernet接口将数据及程序装入各个机器人控制器中。 2）Fieldbus接口：支持多种流行的现场总线规格，如Device net、AB Remote I/O、Interbus-s、profibus-DP、M-NET 等。
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 在基于位置的控制系统中，输入量以三维笛卡尔坐标表示（又称3D伺服控制），多数基于位置的视觉伺服系统采用一具有5?6个自由度的机械臂作为摄像机的运动载体。系统的视觉反馈环首先从图像中提取图像特征，然后利用图像特
机器人视觉伺服系统技术的介绍及发展历程的详细资料说明
机器人视觉伺服系统技术的介绍及发展历程的详细资料说明 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。 机器视觉，美国制造工程师协会（smesocietyofmanufacturingengineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（riaroboticindustriesassociation）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。” 机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统，从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉，这就包括了可见视觉以及非可见视觉，甚至包括人类视觉不能直接观察到的、物体内部信息的获取与处理等。 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(smesocietyofmanufacturingengineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(riaroboticindustriesassociation)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。” 机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统，从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的
机器人地组成系统
一．工业机器人组成系统 工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。主体即机座和执行机构，包括腰部、肩部、肘部和手腕部，其中手腕部有3个运动自由度。驱动系统包括动力装置和传动机构，用以使执行机构产生相应的动作。控制系统是按照输入的程序对驱动系统和执行机构发出指令信号，并进行控制。 工业机器人按执行机构运动的控制机能，又可分点位型和连续轨迹型。点位型只控制执行机构由一点到另一点的准确定位，适用于机床上下料、点焊和一般搬运、装卸等作业；连续轨迹型可控制执行机构按给定轨迹运动，适用于连续焊接和涂装等作业。 工业机器人按程序输入方式区分有编程输入型和示教输入型两类。编程输入型是将计算机上已编好的作业程序文件，通过RS232串口或者以太网等通信方式传送到机器人控制柜。 示教输入型的示教方法有两种：一种是由操作者用手动控制器(示教操纵盒)，将指令信号传给驱动系统，使执行机构按要求的动作顺序和运动轨迹操演一遍；另一种是由操作者直接领动执行机构，按要求的动作顺序和运动轨迹操演一遍。在示教过程的同时，工作程序的信息即自动存入程序存储器中在机器人自动工作时，控制系统从程序存储器中检出相应信息，将指令信号传给驱动机构，使执行机构再现示教的各种动作。示教输入程序的工业机器人称为示教再现型工业机器人。 几个问题： （1）巨轮机器人JLRB20KG机器人是点位型还是连续轨迹型？ （2）能不能编写一个简单程序，使机器人能够的末端能够走一个圆？ （3）能不能控制机器人中每一个电机的输出功率或扭矩？ （4）机器人每一个关节从驱动电机到执行机构的传递效率有没有？ 二．工业机器人的主体 机器人本体由机座、腰部、大臂、小臂、手腕、末端执行器和驱动装置组成。共有六个自由度，依次为腰部回转、大臂俯仰、小臂俯仰、手腕回转、手腕俯仰、手腕侧摆。机器人采用电机驱动，电机分为步进电机或直流伺服电机。直流伺服电机能构成闭环控制、精度高、额定转速高、但价格较高，而步进电机驱动具有成本低、控制系统简单。 各部件组成和功能描述如下：
机器人视觉伺服系统
机器人视觉伺服系统 2014-2-18 15:28:29 浏览：112 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。” 机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统，从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉，这就包括了可见视觉以及非可见视觉，甚至包括人类视觉不能直接观察到的、物体内部信息的获取与处理等。 机器人视觉发展历程 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