机器人视觉伺服系统
基于图像的机器人视觉伺服系统
基于图像的机器人视觉伺服系统基于图像的机器人视觉伺服系统对工作在未知环境中的机器人，在其位置控制和运动控制中引入视觉反馈信息是一种很有吸引力的解决方案。
利用视觉传感器得到的图像作为反馈信息，构造机器人的位置和运动闭环控制，即视觉伺服[1]。
本文主要研究手部摄像机视觉机器人的控制问题，采用基于图像的直接视觉伺服。
它的控制算法不需要求解逆像问题以及机器人运动学，同时它的结构不依赖于机器人惯量以及科里奥利矩阵。
机器人视觉伺服系统的物理结构机器人视觉伺服系统的结构可分为摄像机固定和手部摄像机两种。
在摄像机位置固定的机器人系统中，有多个摄像机安装在机器人周围的环境中，可同时获得机器人和周围环境的图像，这种方法的目标是控制机器人末端执行器的运动直至触碰到期望目标。
而手部摄像机机器人的摄像机安装在机器人手部，只能获取机器人周围环境的信息，这种方法的目标是控制机器人的运动，使运动或静止的目标在摄像机图像平面上到达期望位置。
摄像机固定的安装方式可获得固定的图像分辨率，并同时获得机器人和机器人周围环境的信息，便于将视觉系统集成到控制中。
但在机器人运动过程中，可能发生图像特征遮盖现象，观察灵活性差。
而手部摄像机方式具有较大的工作范围，不存在图像特征遮盖问题。
同时，随着手爪接近目标物体，可获得较高的图像分辨率，从而提高图像精度。
本文建立的机器人系统采用较低的运动速率，避免了因摄像机运动引起的图像的模糊，同时能够保证目标处于摄像机视场范围内，故采用手部摄像机的安装方式[2]。
视觉伺服的方式根据反馈信号表达方式，分为基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。
基于位置的视觉伺服其反馈信号在三维任务空间中以直角坐标形式定义。
基本原理是通过对图像特征的抽取，并结合已知的目标几何模型及摄像机模型，在三维笛卡尔坐标系中对目标位姿进行估计，然后以机械手当前位姿与目标位姿之差作为视觉控制器的输入，进行轨迹规划并计算出控制量，驱动机械手向目标运动，最终实现定位、抓取功能。
高压带电作业机器人视觉伺服系统
并 将 该 位 置 信 息 反 馈 机 器 人 控 制 系统 ，形 成 伺 服 控 制 系 统 。利 用 该 系统 可 在 无 人 参 与 的 情 况 下 ，
救稿 日嗣：２ ０ １ ３ － ０ ２ — ２ ０ 作者膏介 ： 王振利 （ １ ９ ８ ３ 一 ），男 ，山东人 ，中级 工程 师，博士 ，从事 电力机 器人开发工作 。 第３ ５ 卷 第７ 期 ２ ０ １ ３ — ０ ７ （ 下） Ｉ ６ ０ １
（ 山东电力集团公司 电力科学研究院，济南 ２ ５ ０ ０ ０ ２ ） 摘 要。本文提出一种高压带电作业机器人视觉伺服系统 ， 该系统将立体视觉算法和设备跟踪算法相结 合， 通过目标跟踪算法和卡尔曼滤波算法完成设备区域的提取和跟踪 。立体视觉跟踪算法被 限定在设备跟踪窗内的有限区域内，有效降低了算法运算量 ，大大提高了算法的实时性。系
实现 高 压 带 电作 业 ，提 高 作 业 自动 化 水 平 和 作 业
效率。
１ 系统概 述
如图２ 所示 ，高压带电作业机器人视觉伺服 系
统 由机 器 人 控 制 单 元 、高 压 带 电作 业 机 器 人 、双 目相 机 和 视 觉 定 位 单 元 组 成 。 系统 通 过 双 目立 体 相 机 获 取 作 业 现 场 图像 ，视 觉 定 位 单 元 对 获 取 图 像 进 行 分 析 处 理 ，得 到 设 备 的 位 置 信 息 ，机 器人 控 制 单 元 接 收 该 位 置 信 息 ，实现 高 压 带 电作 业 机
术 的 发 展 ，机 器人 辅 助 或 者代 替 人 工 ， 实现 带 电 作 业 已经成 为 可能 。 现 有 高 压 带 电 作 业 机 器 人 系 统 一 般 采 用 主 从 控制 方式 （ 如图 １ 所 示 ） 。操 作 人 员 通 过 主 手 控 制 机 械 臂 的运 动 ，实 现 高 压 带 电作 业 。该 控 制 方 式 仍 需 人 工 参 与 ，无 法 摆 脱 高 压 、高 空 的 工 作 环 境 ，且对 操 作人 员的 操作 能 力要 求较高 。
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 systemAbstract:: 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, summary1．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。
机器人视觉伺服系统
机器人视觉伺服系统主要由图像采集设备、图像处理单元、目标识别与定位模块 、伺服控制器和机器人执行机构等部分组成。
02
视觉伺服系统的关键技术
图像获取
相机选择
根据应用需求选择合适的相机类 型，如CCD或CMOS，以及相应 的分辨率。
照明条件
确保足够的照明以获得清晰、对 比度高的图像，并考虑使用红外 或紫外光谱的特殊照明。
图像处理
预处理
包括噪声去除、对比度增强和图像缩放等，以提高图像质量 。
特征提取
利用算法检测和提取图像中的关键特征，如边缘、角点或纹 理。
目标识别与跟踪
目标检测
利用模式识别和机器学习技术检测图像中的目标物体。
目标跟踪
连续帧间跟踪目标，处理目标运动、遮挡等问题。
姿态估计与控制
姿态估计
通过分析图像特征和相机参数，计算 机器人与目标之间的相对姿态。
拓展应用领域
将机器人视觉伺服系统应用到更多领域，如 医疗、农业、工业等。
未来趋势
深度学习技术
利用深度学习技术提高机器人视觉伺 服系统的识别和分类能力。
多模态融合
将图像信息与其他传感器信息融合， 提高机器人视觉伺服系统的感知能力 。
强化学习
利用强化学习技术训练机器人视觉伺 服系统，使其能够自主适应不同环境 和任务。
特点
具有高精度、高速度和高可靠性的特 点，能够实现快速、准确的视觉伺服 控制，提高机器人作业的自动化和智 能化水平。
工作原理
工作流程
图像采集
机器人视觉伺服系统的工作流程主要包括 图像采集、图像处理、目标识别与定位、 伺服控制等步骤。
通过相机等图像采集设备获取目标物体的 图像。
图像处理
变电站机器人视觉伺服系统研究
பைடு நூலகம்
关键词 ： 巡检机器人
视觉伺服系统 图像识别
文献标志码 ： Ａ 文章编号 ：６ １— ７ ５ ２ １ ）４— ０ １ ０ １７ ８ ５ （ ０ １ ０ ０ ６ — ４
中图分类号 ：Ｐ９ ． １ Ｔ ３ １４
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｓ ａ ｅ ｖ ｙ ｔ ｍ ｆＲｏ ｏ ｏ ｕ ｓａ ｉｎ ｓ ａ ｃ ｎ Ｖｉｕ ｌ ｒ ｏ Ｓ ｓｅ ｏ ｂ ｔｆ ｒ Ｓ ｂ ｔ ｔｏ Ｓ ＸＵ Ｘｉｎ — ｎ ，Ｓ ＮＧ Ｈｕ ａ ｇ ｍｉ ｇ Ｏ ｉ
ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｏ ｏ ｉ ａ ｅ ｖ ｙ ｔｍ ａ ｆ ｃ ｉｅｙ ａ ｏｄ ｔ ｅ ｔｒ ｅ ｆ ｅ ｎ ｏ ｔ ｉｈ ｃ ｕ ｅ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｅ ｒ ｂ ｔ ｓ ｌｓ Ｙｏ ｓ ｓｅ ｃ ｎ ｅ ｅ ｔ ｌ ｖ ｉ ｈ ａ ｇ ｔ ｓ ｔ ｄ ｌｓ ｃ ａ ｓ ｄ ｓ ｔ ｖ ｕ ｆ ｖ ｏ ａ ｗｈ ｂ ｅ ｅ ｒ ｒ ｆｌｃ ｔ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｂ ｔｄ ｇ ｅ ｓｏ ｅ ｄ ｍ． ｙ ｔ ｒｏ ｓ ｏ ａｉ ｎ ｏ ｏ ｅ ｒ ｅ ｆ ｒ ｅ ｏ ｈ ｏ ｏ ｈ ｆ
列 入 国家 “６ ” 划 ， 这 个 项 目应 用 于 强 电磁 干 ８３ 计 将
输等于一 体的复杂系统 。巡检机器人携带 Ｃ Ｄ Ｊ Ｃ
摄像机、 红外热成像仪、 拾音器、 超声波， 通过导航定 位， 并规 划最优 路 径对 室 外 高压 设 备 进行 自主 或者
遥 控巡检 ， 集 设 备 的 红 外 热 图 、 采 图像 和音 频 等 信
ｇｅ ｓｏ ｒ ｅ ｆ￣ｅ ｄ ｍ ａ ｓ ｈ ｔｔ ｅ ｒ ｂ ｔｔ ｋ ｍａ ｅ ｔ ａ ｇ ｔｏ ｓ ｔｏ ｖ ｎ ｌ ｓ ｔｆｘ ｄ ｐ ｉ ｔ． Ｕｓｎ ｎ ｅ ｏ ｃ ｕ ｅ ｔ ａ ｈ ｏ ｏ ｅ ｉ ｇ ｓｗｉ ｔｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｅ ｏ ｔａ ｅ ｏ ｎ ｓ ａ ｈ ｉ ｉｇａ
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。
视觉伺服综述
视觉伺服综述一、视觉伺服定义：视觉伺服是利用视觉信息控制机械手末端执行器与目标物体之间的相对位姿(pose：position and orientation)，或者是利用一组从图像中提取的特征来控制机械手末端执行器与该组特征之间的相对位姿。
根据利用图像信息的不同，可以将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服和2.5D视觉伺服。
如果将视觉伺服控制应用到移动机器人，例如自治车辆、自治飞行器和自治潜水器，那么就是利用视觉信息或者一组从图像中提出的特征信息来控制机器人与目标物体之间的相对位姿。
因此，可以认为视觉伺服控制是一门多学科交叉的研究领域，它涉及许多学科，主要包括：数字图像处理、数字信号处理、实时系统、控制理论、运动学、动力学、计算机视觉和机器人学等。
到了80年代末、90年代初，关于视觉伺服的论文数量明显增加，这得益于个人计算机处理能力的提高以及摄像机技术的发展。
因为在个人计算机性能提高之前，研究视觉伺服需要专用的、价格昂贵的采用流水线技术的像素处理设备，因此，当个人计算机性能大幅度提高以后，越来越多的学者加入到视觉伺服控制研究领域，大大地提高了视觉伺服控制研究方面的论文数量。
针对视觉伺服的应用，各国学者也提出了很多的应用原型，例如：从传送带上抓取零件、零件装配、机器人遥操作、导弹跟踪图像系统、水果采摘、汽车无人驾驶和飞机降落等。
二、视觉伺服系统的组成一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
系统首先采用CCD摄像机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号，然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。
三、视觉伺服控制的研究内容典型的视觉伺服控制任务通常有：①定位问题(positioning)，即通过视觉信息控制机械手末端执行器对准目标物体，也就是控制机械手末端执行器运动到理想位姿。
机器人无标定视觉伺服控制系统研究
机器人无标定视觉伺服控制系统研究1. 本文概述在《机器人无标定视觉伺服控制系统研究》一文中，本文概述部分主要阐述了该研究的核心议题与目标。
文章开篇指出，在当前机器人技术领域中，视觉伺服控制作为实现机器人精确定位和操作的有效手段，已受到广泛关注。
传统的视觉伺服控制系统往往依赖于精确的摄像机内外参数标定，这一要求在实际应用中可能由于种种原因难以满足。
针对这一问题，本文致力于探索和设计一种无需预先精确标定摄像机参数的无标定视觉伺服控制系统。
本研究首先回顾了视觉伺服控制的基本原理以及现有标定依赖方法的局限性，并在此基础上提出了新的理论框架和算法策略。
通过融合先进的计算机视觉技术和优化估计方法，旨在实现在未知摄像机参数条件下，依然能够实时准确地完成对机器人运动的伺服控制任务。
预期的研究成果将显著提升机器人的环境适应性和自主作业能力，特别是在那些无法预先获得精确视觉参数信息的应用场景下，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。
文章将逐步详细介绍所采用的方法、实验设计及验证过程，以及最终的系统性能评估结果。
2. 无标定视觉伺服控制系统理论基础视觉伺服控制的基本原理：解释视觉伺服控制的基本概念，包括图像处理、特征提取、视觉反馈等。
无标定视觉伺服控制的特点：阐述无标定视觉伺服控制系统与传统视觉伺服系统的区别，强调其无需预先知道摄像机参数的优势。
数学模型与算法：介绍无标定视觉伺服控制系统的数学模型，包括摄像机模型、机器人运动学模型等，并讨论相关的控制算法。
系统稳定性分析：分析无标定视觉伺服控制系统的稳定性，探讨影响系统稳定性的因素。
实验与仿真：简要介绍无标定视觉伺服控制系统的实验验证和仿真研究，强调其在实际应用中的有效性。
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在《机器人无标定视觉伺服控制系统研究》文章的“无标定视觉伺服控制系统理论基础”部分，我们将深入探讨无标定视觉伺服控制的基本原理和关键理论。
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三.为什么需要机器人视觉伺服
• 随着社会的发展，社会分工越来越细，尤其在现代 化的大生产中，有的人每天就只管拧同一个部位的 一个螺母，有的人整天就是接一个线头，人们感到 自己在不断异化，各种职业病开始产生。于是人们 强烈希望用某种机器代替自己工作。于是人们研制 出了机器人，代替人完成那些枯燥、单调、危险的 工作，让机器人为人类服务，即“伺服”。 • 而某些工作却不只是重复同一工作，它需要机器人 能够像人一样“看到”眼前的物体并对下一步行动 做出准确的判断，也就是需要机器人“视觉”。
CCD摄像机
数码摄像机的图像获取方法：在每一个像素点，电 荷量与光线成正比，将电荷量移动到移位寄存器并 以一定的速率读取它们来获得图像
（a）图像数据采集模型（b）VHS摄像机的CCD元件
图像处理
• 图像处理的目的：对图像增强、改善或修改，为 图像分析做准备， • 图像处理的过程包含许多子过程，如：
五.机器人视觉伺服系统的发展前景
• 针对任务有时可能需要从一套特征切换到 另一套，可以考虑把全局特征与局部特征 结合起来。 • 结合计算机视觉及图像处理的研究成果， 建立机器人视觉系统的专用软件库。 • 加强系统的动态性能研究。 • 利用主动视觉的成果。系统应具有主动感 知的能力，视觉系统应基于一定的任务或 目的。
• 图像雅可比矩阵（特征敏感度矩阵）不是 常数矩阵，而是随着机器人位姿改变而不 断变化的，具有非线性、时变等特点。
采用多输入、多输出bp神经网络，输入向量为特征 点在图像平面的坐标值变化量，输出向量为相应的 机器人关节运动量。学习算法采用bp算法。神经网 络学习输入、输出之间的关系，不断更新权值直至 误差减少到零。
CCD摄像机
• CCD摄像机的主要组成部分为一个由晶体管 硅晶片构成的取景区，其中包含了数千万 的极小的感光区（像素点），每一个像素 都会产生与投射到该点的光的强度相应的 电荷。 • 1英寸大小的晶片上大约有52万个像素； • 每一个像点旁边都有一个隔离光线的移位 寄存器，每一个像点处的电荷1秒钟向旁边 的移位寄存器移动30次。
基于图像的机器人视觉伺服系统
系统由机器人本体、伺服电机控制器、视觉系统、主控计算 机以及图像处理计算机等部分组成。其中，视觉系统硬件为 usb摄像头和普通pc机，具有价格低廉、安装方便、高带宽、 易于扩展等优点。
基于图像的视觉伺服控制系统结构
图像采集
• 照相机和摄像机。照相机：获取静态图像， 难以直接应用与机器人。一般，机器人视 觉系统用摄像机：模拟摄像机和数字摄像 机。数字化并存储。 • 模拟摄像机：光导摄像机 • 数码摄像机：CCD摄像机
多关节机器人
四.机器人视觉伺服系统的分类
• 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 眼系统和固定摄像机系统
• 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
二.什么是机器人视觉伺服
• 视觉伺服的概念，是由hill和park于1979年 提出的。“伺服”一 词源于希腊语“奴隶” 的意思 。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，来让机器系统对机器人做进一步 控制或相应的自适应调整的行为。
机器人视觉伺服系统
一.什么是机器人视觉
• 机器视觉的目的就是给机器或自动生产线 添加一套视觉系统，其原理是由计算机或 图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉 行为，完成得到人的视觉系统所得到的信 息。人的视觉系统是由眼球、神经系统及 大脑的视觉中枢构成，计算机视觉系统则 是由图像采集系统、图像处理系统构成。
– – – – – – – 直方图分析 阈值处理 掩模 边缘检测 图像分割 区域增长及建模 二值形态操作等
ห้องสมุดไป่ตู้
（a）直方图均衡(b)二值化 （c）边缘检测（d）均值滤 波
• 基于图像的视觉伺服系统，其误差信号直 接用图像特征来定义，即:通过摄像机获取 的图像特征与期望的图像特征比较，经过 特征空间控制律输入到机器 人关节控制器 控制机器人的运动。控制问题的关键在于: 将视觉空间的图像特征误差信息映射到机 器人所在的三维笛卡尔空间中去。