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
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。
双目相机视觉伺服原理
双目相机视觉伺服原理
嘿，朋友们！今天咱来聊聊双目相机视觉伺服原理，这可真是个神奇又有趣的玩意儿！
你看啊，双目相机就像是人的两只眼睛，它能同时观察到同一个物体。
这就好比我们看东西的时候，两只眼睛一起工作，能让我们对物体的位置和形状有更准确的判断。
那视觉伺服呢，就像是给这个“眼睛”加上了聪明的大脑和灵活的手脚。
它能根据相机看到的东西，迅速做出反应，指挥着其他部分去行动。
比如说，让机器人去抓取一个物体，它就能通过双目相机准确地判断出物体的位置、大小、形状等信息，然后指挥机器人的手臂去准确地抓住它。
这是不是很神奇呢？就好像一个武林高手，眼睛一扫，就能立刻知道对手的弱点在哪里，然后迅速出击，一招制胜！双目相机视觉伺服原理不就是这样嘛，它能让机器像武林高手一样厉害。
想象一下，如果没有这个原理，那机器人不就像个没头苍蝇一样乱撞啦？它们怎么能准确地完成各种任务呢？所以说，双目相机视觉 servo原理可太重要啦！
它就像是给机器注入了灵魂，让它们能真正地“看”到这个世界，理解这个世界，然后在这个世界里自由地行动。
这多了不起啊！
而且啊，这个原理的应用可广泛啦！在工业生产中，它能让机器人准确地进行装配、焊接等工作；在医疗领域，它能帮助医生进行更精准的手术；在日常生活中，说不定哪天你就会看到一个机器人根据双目相机视觉伺服原理在为你服务呢！
这可不是开玩笑的哟！随着科技的不断进步，双目相机视觉伺服原理一定会发挥更大的作用，给我们的生活带来更多的惊喜和便利。
所以啊，朋友们，让我们一起期待这个神奇的原理能给我们带来更多美好的变化吧！不用怀疑，未来一定会因为它而更加精彩！。
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
基于图像处理的视觉伺服系统研究
基于图像处理的视觉伺服系统研究随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于图像处理的视觉伺服系统是一种重要的应用方向。
视觉伺服系统是一种通过图像识别和处理技术实现自动控制的机械系统，包括传感器、图像采集卡、处理器、控制器和执行器等部分。
本文将介绍基于图像处理的视觉伺服系统的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
一、研究现状基于图像处理的视觉伺服系统是近年来研究的热点之一。
通过图像识别和处理技术，系统可以实现对目标物体的追踪、定位和控制等功能。
目前，已经有不少研究者对该领域进行了深入探究，并取得了重要的研究成果。
1. 图像处理算法图像处理算法是基于图像处理的视觉伺服系统的核心技术之一。
包括图像预处理、特征提取、分类识别等多个方面。
其中，特征提取是关键的一步，需要根据不同的目标物体选择不同的特征提取算法。
当前常用的特征提取算法有边缘检测算法、颜色直方图算法、形状匹配算法等。
2. 传感器技术传感器技术是基于图像处理的视觉伺服系统的另一核心技术。
目前常用的传感器包括相机、红外线传感器、超声波传感器等。
相机是其中最常用的一种，具有高分辨率、图像鲜明等优点。
同时，随着科技的不断进步，传感器技术也在不断创新，新型传感器的出现将极大地促进系统性能的不断提高。
3. 控制算法视觉伺服系统的控制算法需要结合上述两个核心技术实现，包括控制平台的设计、PID控制算法的实现等多个方面。
当前常用的控制算法包括模糊控制算法、神经网络控制算法等。
二、应用领域基于图像处理的视觉伺服系统在多个领域中得到了广泛应用。
以下是其中几个应用领域：1. 工业制造基于图像处理的视觉伺服系统可以应用于工业生产线上，实现对生产过程中物件的位置、姿态、大小的检测与控制。
例如，在给瓶子打标签时，系统可以对瓶子的大小、形状进行检测，确保标签放置位置的准确性。
2. 视觉导航基于图像处理的视觉伺服系统可以应用于无人机、机器人等设备的视觉导航。
视觉伺服系统的控制算法及实验研究
学位论文
视觉伺服系统的控制算法及实验研究
视觉伺服系统的控制算法及实验研究
摘要
通常意义上的传感器所获取到的信息比较单一，不足以应对智能机器人的需求，但是视觉模块能够获取到极其丰富的信息。基于视觉的伺服系统的研究受到机器人开发工作者的青睐，并成为当前国内外机械伺服系统研究领域的热点。
The main study content of this topic is the control algorithm and experimental research of visual servo system, the main object of study is two degrees of freedom mechanical arm platform which based onMPC08SPmovement control card.Purpose of this topic is based on visual feedback as the core to build its closed loop control system for searching and positioning on the target object.
随着我国自动化水平的提高，基于视觉的伺服系统也逐步受到研究人员的青睐。80年代末，清华大学计算机系研制的Eye-in-Hand就是一种典型的“眼一手”系统，该系统由PUMA560机械手、Image Box图像系统、SUN工作站和PC—AT组成，在机械手的顶部有一台摄像机，主要用来观测工作台的全景，在机械手的末端有CCD摄像机和半导体激光发生器，它能完成多种精密的装配任务[1]。
6.1.8 Labview人机界面16
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。
机器人视觉伺服系统的图像处理和标定技术
在计算机视觉中， 往往需要对物体进行定量分析或对物体 完成精确定位的处理， 解决这一问题就不仅要了解成像的模型， 还需要知道模型中各种参数的精确值， 确定这一参数值的过程
［ ］ ’ 包括摄像机内部参数标定和手眼关系的标定 。如图 ( 所示。
( % # 图像滤波
对于基于位置控制的视觉伺服系统， 从二维图像平面提取 得到三维的目标位置， 必然是带有噪声的。图像的噪声表现为 图像上面出现各种形式的干扰斑点、 条纹等， 这些随机噪声把像 素的真值隐蔽起来， 严重影响对图像的处理和提取图像特征， 所 以系统必须对视觉处理后的信号进行数字滤波。噪声的浓度与 其四周像素的浓度间， 存在着很大的浓度差， 平滑化就是利用噪 声的这种性质除去噪声的方法。但因图像的边界部分也存在着
在线标定将标定技术与控制理论方法结合形成自治系统任何系统冲击震动及外部干扰都被自动考虑能很好地消除离线标定引入的一些误差能够实时准确的标定参数且具有较好力学方程求解逆动力学方程然后采用一种控制理论目前多采用自适应控制对运动轨迹和目标进行控制同时实现了参数在线确定或实时校准完成了摄像机的标定主要区别在于使用的控制理论算法不同
其中： ! 为旋转矩阵； " 和# 分别是相应于! 的用欧拉角表示 !，
1 & ! #
的侧倾角、 俯仰角和旋转角； 1 ’ 为从世界坐标系到摄像机坐
到； 在线估计法可以不进行标定， 但存在雅可比矩阵的初值选择 问题； 学习方法主要有离线示教和神经网络方法等。 标系之间的平移。
" $ 1 .
手眼关系的标定是指机器人坐标系 （世界坐标系） 与摄像机
$ 像机标定
机器人手眼系统的标定包括机器人内部参数标定， 摄像机 内部参数标定以及机器人坐标系与摄像机坐标系 （手眼） 关系的 标定。机器人内部参数的标定主要指应用先进的测量手段和基 于模型的识别方法辨识出机器人本体的主要参数， 在这方面已
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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,
视觉通常采用CCD摄像机来实现,在成像过程中会受到多种因素的影响,因此如何使复杂的视觉伺服系统高效的实现预定目标,极大程度上取决于所选取的控制策略。
研究机器人非线性系统的控制策略是机器人研究领域中具有挑战性的课题。
本文采用基于图像的眼在手视觉伺服结构,通过计算图像雅克比矩阵实现机械手的定位任务。
应用机器人工具箱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。
1 基于图像的视觉伺服控制结构：
基于图像的机器人视觉伺服系统结构
目前存在的基于图像的机器人视觉伺服方法大部分是建立在图像雅可比矩阵基础上的。
其结构如图所示,采用双闭环结构,其中内环为关节伺服控制,通过关节位置反馈来实现机器人轨迹跟踪控制。
在高性能伺服控制器作用下可将机器人控制系统近似为线性环节。
外环为视觉控制器,以较低的采样速率完成关节角设定。
利用从图像中提取的视觉信息特征,进行机器人末端执行器的位
置闭环控制。
2 基于图像的机器人视觉伺服仿真
2.1 机器人工具箱(RobotiesToolboxforMatlab)简介
机器人工具箱是由澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)的研究员PeterCorke于2002年4月提出的。
该工具箱包含了大量功能丰富的函数,可用于机器人运动学、动力学和轨迹规划的研究。
该工具箱是基于串连关节机械臂的运动学和动力学提出的,应用该工具箱可以创建串连关节的机器人对象。
此外该工具箱还提供了一些机器人仿真实例(如PUma560、斯坦福机械臂等)和表示三维位置和姿态时常用的数据类型(如向量、类型转换矩阵和四元数等)。
2.2仿真模型的构建
系统仿真模型如下图所示
仿真的基本思想，是根据目标在像平面的图像特征与理想的图像特征之差定义误差信号,并将其变换到机械臂运动空间,以此作为机器人的运动控制命令驱动机械臂运动,使得目标特征点逐步成像于理想位置。
2.2.1模型中的主要部分
(1)期望输入
期望输入是指摄像机(机械手)到达期望位置时目标物体在图像平面上的理想特征。
通常选取的图像特征可以为特征点、线、圆、图像矩等。
本例中选取长方体的四个角点作为特征点。
(2)PUMA560机器人
本实验中的机器人部分包括jacobn 雅可比矩阵、Pinv、fkine、矩阵相乘模块(matrix mu1tiply)和积分模块，jacobn 模块用于求机器人雅可比矩阵。
输入q为机器人关节角向量;robot用于构建PUMA560机器人模型，pinv是机器人雅可比矩阵的求逆运算
(3)摄像机模型
摄像机标定完成由二维图像坐标到三维空间坐标的变换。
仿真中的摄像机模型由camera模块来实现。
camera(p,C,T),输入C是摄像机标定矩阵,p是目标物体特征点的三维坐标,T是世界坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵,最终返回相应的图像特征矢量坐标uv
(4)视觉控制器
视觉控制器的设计方法有很多种,包括常规的PID控制器、基于任务函数法、状态空间法和基于机器人动态特性的控制器。
PID控制器由于算法简单有效,在工程实际中得到最广泛应用,因此本文采用PID控制器。
根据视觉反馈误差，可以建立以下控制律:
式中u为控制量,Kp，Ki,Kd分别为比例、积分、和微分算子的系数矩阵。
本文采用最简单的比例控制,其控制量u=Kp*e
该模型中的视觉控制器由visjae、pinv、矩阵相乘模块(matrixmultiply)和比例模块组成。
由于误差定义在图像特征空间,而机器人的控制输入通常在笛卡儿空间或关节空间,因此需要进行必要的空间变换,即在线计算图像雅可比矩阵。
visjac(uv,camdata,z)模块的功能是完成图像雅可比矩阵的在线计算,其中输入uv为图像特征矢
量,Camdata=[ax,ay,uo,v]是摄像机参数,具体值将在仿真
试验中给出.
2.3 仿真结果
选取物体表面的四个角点为特征点，初始的图像特征点坐标在仿真图中已经给出，如下图，期望的图像特征点坐标从仿真图中可得[256 456,456 456，456 256，256 256]，期望的图像也如下
初始目标特征图像期望目标特征图像
从仿真图中得到的误差如下图，适当调节比例系数后得到调节后的误差如下，可以明显看到系统误差减小了很多
系统误差调节比例系数后的误差由仿真结果可以看出,图像特征点最终能够到达期望的位置,且误差收敛于零。
仿真结果具有较高的精度,能够较好的完成定位试验
3 结束语
本章通过分析机器人视觉伺服系统的基本原理,采用基于图像的视觉伺服方法,基于机器人仿真工具箱,在Simulink 环境下,运用子系统建立了基于图像的PUMA56O机器人视觉伺服仿真模型。
利用图像雅克比矩阵原理实现机械手对空间物体的定位仿真试验,验证了该模型的有效性。
机器人视觉伺服系统的仿真,可为系统的设计提供一定的理论依据。
参考文献
【1】辛菁.机器人无标定视觉伺服系统的研究:[硕士学位论文][D].西安理工大学.2007
【2】赵清杰.基于图像的机器人视觉伺服研究[D].北京:清华大学博士论文,2002
【3】熊有伦.机器人技术基础.武汉:华中理工大学出版社,1996。