基于图像雅可比矩阵的关节机器人视觉伺服控制系统研究

3.0 范春蓉 2024-10-16 60 5 2.26MB 57 页 12积分

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摘要

机器人视觉伺服问题是当今国内外研究的热点问题之一，其研究成果不仅能够

应用于工业生产，如上料、下料、搬运、喷涂、点焊、精密装配、质量检验等，而

且能够促进各项相关学科的发展。

本文通过分析研究典型关节型机器人视觉伺服系统的结构，针对系统中的关键

技术——图像矩特征提取及基于图像矩特征的视觉伺服控制器设计作了一定的理论

研究和分析，并在此基础上构建了典型关节型机器人视觉伺服仿真系统模型，设计

了相应的软件算法，具体内容如下：

(1) 介绍了当前机器人视觉伺服系统的分类和机器人视觉伺服技术的发展概况

并引入了机器人运动学模型和视觉系统成像模型；给出了不同坐标系间的位姿、位

姿变化率的变换关系及机器人雅可比矩阵；在上述模型的基础上建立了眼在手上

(eye in hand)构型典型关节型机器人视觉伺服仿真系统模型的框架。

(2) 本文采用近年来被国内外研究人员广泛采用的基于图像（ image based）

的视觉伺服方案进行机器人视觉伺服研究，使用全局特征描述子——图像矩作为图

像特征信息，推导出了图像零阶矩和物体成像深度间的解析关系式，并在理论上推

导出了基于图像矩特征的图像雅可比矩阵；证明了图像矩特征与图像点特征间映射

为有界线性映射，并基于此论断将图像点特征空间的基本矩阵构造方法推广到了图

像矩特征空间；设计了满足李雅普诺夫大范围渐进稳定性的非线性系统鲁棒比例控

制器。

(3) 通过前面构建的眼在手上（eye in hand）构型机器人视觉伺服仿真系统，

对静态目标和做平面四自由度运动的动态目标进行了静态目标定位与动态目标跟踪

的仿真试验。试验结果验证了所构造的图像雅可比矩阵和基于此雅可比矩阵的伺服

控制律的正确性。

关键词：无标定视觉伺服；图像矩；图像雅可比矩阵；基本矩阵；位姿估计；鲁

棒控制；机器人

ABSTRACT

-I-

The problem of robotic visual servoing is one of the most important fields in both

d o m e s t i c a n d a b r o a d．I t s r e s e a r c h a c h i e v e m e n t c a n n o t o n l y b e u s e d f o r

Industrial production，such as load or unload stuff、t r a n s p o r t a t i o n、s p r a y、s p o t

w e l d i n g、p r e c i s e a s s e m b l a n c e、q u a l i t y v e r i f yi c a t i o n，but can also be used to

promote the related subjects．

The key technology of the system— —i m a g e m o m e n t s p a t t e r n e x t r a c t i o n a n d

design of visual servoing controller based on image moments，is analysed through the

research o f t h e ty p i c al joint ro b o t v is u a l ser vo ing system’s stru c tur e．Co ns i d e r e d o f

these key technology，the whole robotic visual servoing simulation system and related

algorisms are completed as follows：

( 1 ) T h e d i s s e r t a t i o n i n t r o d u c e d t h e c l a s s i f i c a t i o n a n d g e n e r a l s i t u a t i o n o f t h e

c u r r e n t r o b o t i c v i s u a l s e r v o i n g s y s t e m，a n d t h e r o b o t i c k i n e m a t i c s m o d e l、v i s u a l

s y s t e m i m a g i n g m o d e l、p o s e a n d i t’s c h a n g i n g v e l o c i t y b e t w e e n d i f f e r e n t

coordina t e s、ro b o t i c Ja cobian matrix w e r e pre se nt e d；the frame of t he typical j oi nt

robotic visual servoing system is completed based upon the former

models．

( 2 ) T h e i m a g e b a s e d v i s u a l s e r v o i n g s y s t e m w h i c h w a s w i d e l y o p t e d b y

r e s e a r c h e r s i n t h i s f i l e d s w a s c h o s e n i n t h i s d i s s e r t a t i o n t o s t a r t t h i s

r e s ea r c h．W e c h o se i m age m o m en t s w hic h w as re c o g nized a s a use f u l g l ob a l i mag e

descriptor to describe the image character information ，conclude the formula between

zero-order image moments and imaging depth information, propose the image Jacobian

m a t r i x b a s e d u p o n i m a g e m o m e n t s；t e s t i f y t h e l i n e a r m a pp i n g b e t w e e n i m a g e

moments and image dots upon which is based to construct the fundamental matrix in

image m o men t s c o o r d i n a t e s；a nonlinear robust p r o p o rti on controller w hic h m e t the

need of wide range lyapunov gradual stability was designed．

(3) a simulation modal of the eye in hand robotic visual servoing system which

w a s u s e d t o o r i e n t a n s t a t i c o b j e c t a n d t o t r a c k a m o v i n g o b j e c t w a s

e s t a b l i s he d t o t e s t i f y t h e v a l i d i t y o f t h e i m a g e J a c o bi a n m a t r i x a n d v i s u a l s e r v o i n g

control law．

Key Words：uncalibrated visual servoing；image moments；image jacobian

matrix； fundamental matrix；pose estimate；robust control；robot

-II-

目 录
摘 要.....................................................I
ABSTRACT..................................................II
第一章  绪 论..............................................1
1引言................................................1
2机器人视觉伺服系统的构成和分类......................2
2.1机器人视觉伺服系统构成..................................2
2.2机器人视觉伺服系统分类..................................2
3机器人视觉伺服系统研究现状..........................6
3.1图像处理研究现状........................................6
3.2视觉控制器研究现状......................................7
4视觉伺服发展方向....................................9
5课题来源及主要研究工作.............................10
第二章关节型机器人视觉伺服系统仿真模型....................12
1 关节型机器人运动学建模............................12
1.1 连杆变换矩阵..........................................12
1.2 机器人雅可比矩阵......................................15
1.3 PUMA560运动学模型建立.................................15
2摄像机成像模型.....................................16
3视觉伺服系统模型构建...............................19
4小结...............................................21
第三章 图像特征提取与图像雅可比矩阵构造...................22
1图像边界特征提取...................................22
2图像点特征提取.....................................23
3全局特征描述子.....................................24
3.1傅立叶描述子...........................................24
3.2图像矩.................................................24
3.3光流...................................................29
4 基于图像矩的图像雅可比矩阵构造....................29
5 基于图像矩的基本矩阵构造..........................33
6小结...............................................36
第四章  鲁棒控制器设计和仿真结果分析......................37
1李雅普诺夫鲁棒控制器设计...........................37
-III-

4.2 仿真系统构建......................................40

4.2.1静态目标定位...........................................41

4.2.2动态目标跟踪...........................................44

4.3小结...............................................47

结论与展望................................................48

参考文献...............................................49

致谢....................................................53

附录A 攻读学位期间发表的论文..............................54

-IV-

符号说明表

——图像雅可比矩阵

——机器人雅可比矩阵

——控制器输入量

——PID控制器比例系数、积分系数、微分系数

——视觉特征集，期望视觉特征集

——期望目标图像，当前目标图像

——基本矩阵

——空间一点 P在三维直角坐标系中的位置

——时刻时空间一点 P在三维直角坐标系中的位置

——坐标系相对于坐标系的旋转变换

——坐标系相对于坐标系的平移变换

——运动物体在坐标系中沿坐标轴的平移速度

——运动物体在坐标系中绕坐标轴的旋转角速度

——坐标系在坐标系中的位姿或

　　　　坐标系到坐标系的变换矩阵

——直角坐标系绕轴旋转欧拉角

——运动相对于坐标系的微分算子

——摄像机焦距

——摄像机内参矩阵

——摄像机外参矩阵

——投影矩阵

——数字图像在方向上的空间梯度和在时间上的时间梯度

——拉普拉斯边缘检测算子

——高斯函数

——拉普拉斯 -高斯算子

——数字图像的阶几何矩

——数字图像的阶中心矩

——数字图像规格化后的中心矩

——数字图像上无目标时的阶几何矩

——时刻时数字图像的阶几何矩

——运动物体在摄像机空间的广义运动速度或

摄像机的运动控制量

-V-

湘潭大学硕士学位论文

第一章绪论

1.1引言

目前，越来越多的机器人被应用于工业生产中去，这类机器人称为工业机器人

（操作臂）。工业机器人的基本功能包括：上料、下料、搬运[1]、喷涂[2]、点焊

[3]、精密装配[4]、质量检验、轨线跟踪[5-7]等。在这些场合，工作环境与机器人之

间紧密匹配，共同完成确定的生产任务。但是在更多的场合下，工作环境是不确定

的或者是变化的，这就要求机器人具有更高的智能和更强的环境适应能力。机器人

视觉伺服研究正是为了满足这一要求而展开的。可以断定，一旦机器人被赋予视觉

能力，其应用范围必将极大地拓展，工作性能也会成倍的提高[8]。

机器人视觉伺服研究最早出现于20世纪80年代，在90年代中后期发展迅速。这

是因为机器人应用领域的扩展以及计算机硬件技术的突飞猛进，极大提高了图像处

理速度，大幅降低了专用图像处理设备的费用。机器人视觉伺服是利用图像特征等

视觉信息在线控制机械手位姿，从而实现某种特定的功能。机器人视觉伺服主要考

虑目标识别、检测、定位和运动分析等问题[12]，研究对象从早期的静止的、已知

的、简单的二维目标逐步向运动的、未知的、具有复杂形状、纹理和环境的三维目

标方向发展。视觉伺服控制与基于传统传感器的机器人控制相比，有更高的灵活性

更高的精度，更好的鲁棒性等优点。以上优点决定了机器人视觉伺服在较短的时间

里成为机器人研究领域中的热点之一。自80年代以来，视觉伺服获得了迅猛的发展

各种应用系统也相继问世，如：传送带工件装配系统、导弹跟踪摄像系统、自治战

车系统、水果采摘系统、自动驾驶系统、焊接系统、邮件分拣系统、水下机器人系

统等[13]。

机器人视觉伺服是一个跨学科研究领域，涉及快速图像处理、机器视觉、机器

人运动学、动力学、控制理论、实时计算等[9]。考虑到机器人系统价格昂贵和多数

高校实验条件有限的现实，开展机器人视觉伺服系统的研究受到一定限制。基于此

本文完成了一个机器人视觉伺服仿真系统的构建，将整个视觉伺服系统的硬件功能

进行了软件化处理，使对各种图像处理算法和视觉控制算法在缺乏相关实验条件情

况下的验证成为可能。

本章首先概括了机器人视觉伺服系统的组成和分类，然后介绍了机器人视觉伺

服的国内外研究现状，最后探讨了其今后的发展方向。在此基础上给出了本文的研

究内容。

-1-

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摘要：

摘要机器人视觉伺服问题是当今国内外研究的热点问题之一，其研究成果不仅能够应用于工业生产，如上料、下料、搬运、喷涂、点焊、精密装配、质量检验等，而且能够促进各项相关学科的发展。本文通过分析研究典型关节型机器人视觉伺服系统的结构，针对系统中的关键技术——图像矩特征提取及基于图像矩特征的视觉伺服控制器设计作了一定的理论研究和分析，并在此基础上构建了典型关节型机器人视觉伺服仿真系统模型，设计了相应的软件算法，具体内容如下：(1)介绍了当前机器人视觉伺服系统的分类和机器人视觉伺服技术的发展概况并引入了机器人运动学模型和视觉系统成像模型；给出了不同坐标系间的位姿、位姿变化率的变换关系及机器人雅可比矩阵；在...

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