视觉伺服技术研究
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
工业机器人视觉伺服
毕业设计（论文）题目工业机器人视觉伺服专业自动化1 / 50摘要机器人视觉伺服是利用从图像中提取的视觉信息—视觉特征，进行机器人末端执行器的位置闭环控制。
它是实时图像处理、机器人运动学、控制理论、计算机技术以与实时计算等领域的融合，是计算机视觉研究前沿的一个重要分支。
本文首先研究了基于标定技术的机器人视觉伺服，推导了眼在手和眼固定两种配置下的手眼映射关系—图像雅克比矩阵，并在MATLAB环境下对这两种配置分别仿真，仿真结果表明该方法能很好地定位到目标。
然而，在实际中，由于种种原因，这种基于标定的机器人视觉伺服方法受到了很大的限制。
无标定视觉伺服开始成为机器人视觉伺服领域的一个研究热点，所谓“无标定”视觉伺服是指在不预先标定摄像机和机器人参数的情况下，直接通过图像上的系统状态误差来设计控制律，驱动机器人运动，使系统误差收敛到一个容许的误差。
因此，本文研究了基于kalman滤波原理的机器人无标定视觉伺服，并对其仿真，仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。
最后，采用VC++6.0编写控制软件，并以MOTOMAN—SV3XL型六自由度工业机器人为对象，采用 CCD摄像机、图像采集卡与PC机建立了机器人无标定视觉伺服实验平台，完成了基于kalman滤波的机器人无标定视觉伺服定位实验，实验结果表明该方法能很好的定位到目标。
关键词：MOTOMAN-SV3XL工业机器人、图像雅可比矩阵、Kalman滤波、无标定视觉伺服AbstractRobot visual servoing Is to use visual information-visual features, which are extracted from the images, to complete robot end-position closed-loop control. Robot visual servoing researchis the fusion of some degree of expertise in several area,suchasreal-time image processing, robot kinematics,robot dynamics, control theory, computer technology ,real-time3 / 50computation and so on. It is a important subject in the research field of computer vision.First,I studied visual servoingrobot, which based on the calibration technique and derived the relationship between eye and hand—image jacobian matrix.Then simulated the eye-in-hand and the eye-fixed robot visual servoing under MATLAB. Simulation results show that this method can well positioned to target.However in practice, a varity of reasons,limit the application of the visual servoing control method based on calibrated technologies to a great extent. Uncalibrated visual servoing has become a hotspot in the field of robot visual servoing control.Uncalibrated visual servoing means that vision control law is designed directly by the system state error from image plane without pre-calibrating the parpmeters of camera and robot,which controls the robot to make system error converge to a permissible region. Therefore, uncalibrated visual servoing, which based on kalman filter, has been studied and simulated in this paper.Simulation results show the effectiveness and feasibility of the method.Final, completed robot visual servoing positioning experiment, which based on kalman filter.Control software has been programed with VC++6.0. Simultaneously, a MOTOMAN industry robot,a CCD camera and an image grabber card, together with PC host computer,construct a hardware platform. The results show the well performance of the corresponding visual positioning.Keywords: MOTOMAN-SV3XL industrial robot, image jacobian matrix, Kalman filter, uncalibrated visual servoing目录1绪论11.1引言11.2工业机器人视觉伺服控制系统概述21.2.1工业机器人视觉伺服的发展情况21.2.2 视觉伺服的分类21.2.3图像特征的选取71.3 无标定视觉伺服系统81.4本文的主要工作102基于标定技术的机器人视觉伺服122.1图像雅可比矩阵模型简介122.2摄像机模型152.3机器人模型172.4 视觉控制器的设计182.5基于图像雅克比矩阵的机器人标定视觉伺服的仿真18 3基于kalman滤波的机器人无标定视觉伺服233.1引言233.2 kalman滤波算法概述233.3基于kalman滤波原理的信号滤波仿真253.4固定眼的基于Kalman滤波的雅可比矩阵在线辨识273.5基于kalman滤波的机器人无标定视觉仿真284机器人无标定视觉伺服实验324.1系统整体结构324.2 机器人控制子系统324.3视觉信息处理子系统354.4机器人无标定视觉伺服控制实验37I / 505总结41致42参考文献431绪论1.1引言近年来，机器人技术已成为高技术领域具有代表性的战略性技术之一，它使得传统的工业生产方式发生根本性的变化，对人类社会的发展产生深远的影响。
一种用于航母自动着舰的视觉伺服技术
一种用于航母自动着舰的视觉伺服技术航母自动着舰是一项十分复杂的任务，需要高度精确的控制和无时无刻的监控。
视觉伺服技术是一种基于计算机视觉的自动控制技术，提供了有效的解决方案。
本文将介绍一种用于航母自动着舰的视觉伺服技术。
首先，本技术使用摄像头和激光雷达等设备来获取舰岛内和飞机外部的图像信息。
基于这些数据，视觉伺服系统计算出飞机的位置、速度和方向等关键参数，并将这些参数反馈给舰载计算机。
接下来，系统根据这些参数进行自主决策，控制舰载光学跟踪系统的角度和位置，确保目标在视线范围内。
然后，视觉伺服系统使用计算机视觉技术识别和跟踪目标。
这里，我们采用了一种称为光流跟踪的技术，它是一种基于时间连续的图像间差异来计算目标速度和位置的方法。
通过光流跟踪技术，系统可以不断地获取目标的位置和速度信息，并根据这些数据动态地调整飞行线路。
最后，本技术还使用了一种称为反演控制的方法，来保证舰载系统的稳定性和精准性。
反演控制是一种基于强化学习的自适应控制方法，为系统提供了一个智能的决策机制，使得系统可以快速地调整参数，使其更加精准地对准目标。
综上所述，视觉伺服技术是一种基于计算机视觉和自动控制的自适应技术，可以为航母自动着陆提供有效的解决方案。
无论是在海上还是在复杂的气象条件下，这种技术都能够提供高精度、高稳定性、高效率的自动着陆服务，大大提高了飞机着陆的安全性和可靠性。
在未来，这种技术还将进一步发展，使得其适用性更加广泛，成为军事、民用领域的重要技术。
相关数据是指与某一主题或事件有关的数字或统计数据。
对于任何一个领域，数据的分析都是非常重要的，它可以让我们更清楚地了解某些方面的情况，提供有效的参考依据，并指导我们制定更好的政策和决策。
以下是针对航母自动着舰的相关数据分析：一、自动着舰的安全性安全性是在海上执行飞机自动着舰任务时最重要的考虑因素之一。
有关统计数据显示，航空母舰是最危险的海上工作职能之一。
根据美国军方的数据，通过自动着陆系统实现的失误几率仅为0.3％，而传统的人工着陆几率约为2.5％。
基于6-DOF工业机械臂双目视觉伺服控制系统研究.pptx
视觉系统主要解决两个基本问题,即目标信息的提取与摄像机的 标定。目标信息的提取依靠图像处理技术,包括对获取的图像进 行图像增强,滤波去噪,边缘提取等,分别介绍了基于颜色与基于 形状的目标识别方法。
摄像机标定方法主要为直接标定和间接标定。在直接标定中需 计算摄像机几何模型,耗时长,因此提出了基于改进仿电磁学(EM) 优化极限学习机(ELM)摄像机标定的方法,利用极限学习机精确 拟合图像坐标和空间坐标之间的映射,并对EM进行步长和空间解 域的改进,最后通过改进仿电磁学优化极限学习机的输入权重和 偏置。
通过仿真与实验证明,EM在优化ELM上收敛速度快,同时可以提高 极限学习机的泛化能力,标定精度高,适合点焊等高精度要求场 所。在控制系统问题上,首先介绍机械臂的运动学和动力学问题, 并将高阶系统分成子关节的二阶系统。
其次,采用全局快速终端滑模控制方法对机器本体进行控制,分 析其稳定性、奇异性以及收敛性。通过分析得出滑模控制律参 数对控制效果有直接的影响,故此,通过粒子群算法(PSO以及实验表明,优化后的系统响应及收敛速度更快, 可以有效的消减抖振问题。最后通过整合两部分,形成一个基于 六自由度工业机械臂的视觉伺服控制系统,并进行相关实验,表 明本文提出的视觉伺服系统方案是有效、可行的。
基于6-DOF工业机械臂双目视觉伺服控 制系统研究
六自由度工业机械臂被广泛应用于生产制造业中,其智能化势在 必行。实现智能化最基本的手段是加载双目视觉系统,从而构成 基于六自由度工业机械臂双目视觉伺服控制系统。
因此,关于基于六自由度工业机械臂的视觉伺服控制系统的研究 具有深远的意义。本文的研究工作分为两部分,即视觉系统与控 制系统。
视觉伺服作业机械臂+科学案例
视觉伺服作业机械臂+科学案例摘要：一、引言二、视觉伺服机械臂的概念与原理三、视觉伺服机械臂的科学案例四、视觉伺服机械臂的发展前景与挑战五、结论正文：一、引言随着科技的发展，人工智能技术逐渐深入到各个领域，其中，机器人领域取得了显著的进展。
视觉伺服机械臂作为智能机器人的一种，其在运动控制中应用视觉信息实现闭环控制，成为近年来智能机器人研究的一个热点问题。
本文将围绕视觉伺服机械臂的概念与原理、科学案例以及发展前景与挑战等方面进行探讨。
二、视觉伺服机械臂的概念与原理视觉伺服机械臂是一种基于视觉信息的机器人运动控制系统。
它通过摄像机捕捉周围环境的视觉信息，对机械臂进行定位和控制，使其能够准确地完成指定的任务。
视觉伺服机械臂的主要原理是利用视觉信息获取机械臂与目标物体之间的相对位置关系，然后根据这个关系来控制机械臂的运动，从而实现对目标物体的准确操作。
三、视觉伺服机械臂的科学案例视觉伺服机械臂在许多领域都有广泛的应用，下面将以两个科学案例为例进行介绍：1.基于视觉伺服的机械臂抓取：在这个案例中，机械臂需要根据摄像头拍摄的图像，识别并抓取指定的物体。
通过对图像进行处理和分析，视觉系统可以得到物体的位置、形状等信息，然后根据这些信息，机械臂可以精确地移动到物体所在位置，并完成抓取动作。
2.视觉伺服机械臂导航：在这个案例中，机械臂需要在复杂的环境中自主导航，完成指定的任务。
视觉系统可以通过识别环境中的特征物体，如墙壁、地面、障碍物等，来确定机械臂的位置和方向。
然后，机械臂可以根据这些信息，调整自己的运动策略，以确保顺利完成任务。
四、视觉伺服机械臂的发展前景与挑战视觉伺服机械臂在智能制造、物流、医疗等领域具有广泛的应用前景。
然而，目前该技术在实际应用中还面临一些挑战，如视觉信息的处理速度、精度和稳定性等方面的问题。
为了解决这些问题，未来需要在算法、硬件和软件等方面进行进一步的研究和优化。
五、结论视觉伺服机械臂作为一种应用视觉信息的机器人运动控制系统，具有广泛的应用前景。
基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统的研究的开题报告
基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统的研究的开题报告一、选题背景随着机器人技术的不断发展，机器人在工业生产、医疗、家庭服务等领域得到越来越广泛的应用。
视觉伺服控制系统是一种利用图像信息去控制机器人运动的技术，具有高精度、高灵活性、高可靠性等优点，已经成为机器人控制领域中的热门研究方向之一。
本项目希望基于PUMA560机器人，研究视觉伺服控制系统，通过图像识别、目标跟踪等算法，实现机器人对目标物体的自动捕捉和精准定位，为未来的智能制造提供技术支持。
二、研究内容本项目将研究基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统，主要包括以下内容：1. PUMA560机器人的建模和动力学分析：分析机器人的运动学和动力学特性，建立数学模型，为后续的控制算法提供基础。
2. 机器人视觉伺服控制系统设计：设计包括硬件和软件在内的视觉伺服控制系统，包括图像采集、目标跟踪、运动规划等模块。
3. 视觉伺服控制算法研究：研究基于图像信息的机器人控制算法，包括目标识别、目标跟踪、运动规划等算法的设计和优化。
4. 系统实现和测试：基于实际的硬件平台，实现系统的代码编写、控制算法的实现和优化，并进行实际场景的测试。
三、研究意义本项目的研究可以为机器人的自动化生产提供技术支持，为优化生产效率和提高产品质量做出贡献，具有广阔的应用前景和经济普惠性。
四、研究方法和步骤1. 搜集文献，学习机器人建模和视觉伺服控制基本知识。
2. 对PUMA560机器人进行建模和动力学分析，为后续的算法设计提供基础。
3. 设计视觉伺服控制系统，包括硬件和软件两个方面，其中硬件主要包括相机、电机等设备，软件主要包括图像采集、目标识别、运动规划等算法。
4. 研究视觉伺服控制算法，包括目标识别、目标跟踪、运动规划等算法的设计和优化。
5. 基于实际的硬件平台，实现系统的代码编写、控制算法的实现和优化，并进行实际场景的测试。
五、预期成果1. 实现基于PUMA560机器人的视觉伺服控制系统，并进行实际场景测试。
视觉伺服作业机械臂+科学案例
视觉伺服作业机械臂+科学案例摘要：一、引言二、视觉伺服机械臂的概念与原理三、视觉伺服机械臂的科学案例分析四、视觉伺服机械臂的设计与实现五、结论正文：一、引言随着科技的发展，人工智能技术逐渐深入到各个领域，其中，机器人领域是一个重要的应用方向。
在机器人技术中，视觉伺服机械臂是一个研究热点，它结合了视觉技术和伺服技术，能够实现机械臂的精确控制和操作。
本文将从视觉伺服机械臂的概念与原理、科学案例分析、设计与实现等方面进行探讨。
二、视觉伺服机械臂的概念与原理视觉伺服机械臂是一种利用视觉信息实现机械臂闭环控制的技术。
它主要由三部分组成：摄像机、视觉处理器和伺服系统。
摄像机负责捕捉机械臂周围的环境信息，视觉处理器对摄像机捕捉到的信息进行处理和分析，伺服系统根据视觉处理器输出的控制信号来调整机械臂的运动状态。
通过这种方式，可以实现机械臂在空间中的精确定位和操作。
三、视觉伺服机械臂的科学案例分析视觉伺服机械臂在许多领域都有广泛的应用，下面将以两个科学案例为例进行分析。
1.工业生产领域：在工业生产中，视觉伺服机械臂可以实现产品的快速、准确和智能化搬运和装配。
例如，在汽车生产线上，视觉伺服机械臂可以根据摄像头捕捉到的汽车底盘信息，精确地将发动机、轮胎等零部件安装到汽车底盘上。
2.医疗领域：在医疗领域，视觉伺服机械臂可以辅助医生完成一些精细和复杂的手术操作。
例如，在脑外科手术中，医生可以利用视觉伺服机械臂将微小的手术器械准确地送入患者脑部，从而提高手术的安全性和成功率。
四、视觉伺服机械臂的设计与实现要实现视觉伺服机械臂，需要考虑以下几个方面的问题：1.机械臂的结构设计：根据不同的应用场景和任务需求，选择合适的机械臂结构，如单关节、多关节、平行关节等。
2.摄像机的选择与标定：选择合适的摄像机，并对其进行标定，确保摄像机捕捉到的图像与实际空间相对应。
3.视觉处理器的设计：设计视觉处理器，实现对摄像机图像的快速处理和分析，提取出机械臂运动所需的控制信号。
机器人视觉伺服控制应用研究
机器人视觉伺服控制应用研究作者：吕汉平来源：《装备维修技术》2020年第11期摘要：随着机器人时代的到来，它为我们的生活带来了便利，解决了我们不少的生活问题。
其中机器人视觉伺服控制应用作为机器人系统的核心技术，在机器人处理问题的过程中起到了关键作用。
本文对机器人视觉伺服控制的原理和基本控制方式进行解析，发现视觉伺服在当前发展所需要面临的问题，并提出相应的解决措施。
关键词：机器人视觉;视觉伺服控制机器人视觉伺服控制技术是人类研究智能机器人的一项核心研发技术，该技术由多传感技术与集成核心技术组成。
同时该技术具备了采集信息强、精确度高等优点。
在代替人类工作时具有高效的工作效率且做工精密可在很大程度上避免误差。
机器人视觉伺服控制技术是机器人系统的核心技术，是人类正式进入机器人代替人工工作时代的一大步。
1 机器人视觉伺服机器人视觉伺服诞生于20世纪80年代，它的由来起初是人类为了寻找能够在工作中提高灵活性以及精确度的工具。
然而，在当时已经有了机器人系统的概念，人类通过智慧将二者契合之后也就有了现在所说的机器人视觉伺服。
机器人视觉伺服控制系统主要功能是由视觉传感器即红外线来探测外界信息并通过自身发射出光波来对信息进行收集，通过机器人对外界信息的分析与处理后会自动编写出应对问题的操作程序，与此同时机器人也会立刻调整位姿来进行操作。
操作程序的编写与调整位姿几乎同时进行，体现出了机器人视觉伺服的有效性。
机器人视觉伺服主要涉及的范围十分广泛，主要包括对图像和信息的处理，对机器视角和位置的把握，以及对运动学、力学、机器人学的分析等等。
机器人视觉伺服是根据机器视觉的原理来对外部图像进行影像自动获取和数据分析，从而实现对机器人的某项特定行为的控制。
2 机器人视觉伺服控制的基本控制方式机器人视觉伺服控制是以达到机器人所接收到的命令为目的的控制，即按照所编写的程序进行操作的一个过程。
其基本控制方式主要有以下三种。
2.1 基于图像的伺服控制基于图像的伺服控制是基本控制方式中最为简单的一种。
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本科毕业设计论文题目 _________视觉伺服技术研究__________专业名称学生姓名指导教师毕业时间毕业一、题目视觉伺服技术研究二、指导思想和目的要求1、利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力；2、锻炼学生的科研工作能力和培养学生的团结合作攻关能力；三、主要技术指标1. 研究视觉伺服算法；2. 完成演示程序四、进度和要求第01周----第02周：英文翻译；第03周----第04周：学习视觉伺服理论；第05周----第10周：设计实现视觉伺服算法；第11周----第16周：编写演示程序；第17周----第18周：撰写毕业设计论文，论文答辩；五、主要参考书及参考资料[1] King D. Space Servicing: Past, Present and Future[C]. Proc. of the 6thInternational Symposium on Artifical Intelligence, Robotics and Automation inSpace, 2001:254-283.[2] 翟光，仇越，梁斌. 在轨捕获技术发展综述[J]. 机器人，2008，30(5)：467-480.[3] Freund E, Rossmann J. Space Robot Commanding and Supervision by Means byProjective Virtual Reality: the ERA Experiences [J]. SPIE, 2001, 4195: 312-322. [4] Qureshi F Z, Terzopoulos D, Jasiobedzki P. A Cognitive Vision System forSpace Robotics[J]. Applications of Computer Vision Workshop, 2004: 77-83.[5] John E L. Model-based Telerobotics with Vision[C]. IEEE Int. Conf. RoboticsandAutomation, 1997: 1297-1304.[6] Watanabe Y, Araki K, Nakamura Y. Microgravity Experiments for a VisualFeedback Control of a Space Robot Capturing a Target[J]. Proceedings of the1998 IEEWRSJ Intl. Conference on Inelligent Robots and Systems, 1998: 1893-1900.[7] Wiehman W. Use of Optical Feedback in the Computer Control of anArm[J].Stanford AI Project, 1967: 33-43.[8] Inoue Y, Shirai H. Guiding a Robot by Visual Feedback in AssemblingTasks[J].Pattern Recognition, 1973, 5: 99-108.[9] Rosen C. Maehine Intelligence Research Applied to Industrial Automation [R].Technical report SRI International, 1976: 1200-1205.[10]Pack J, Hill W. Real Time Control of a Robot with a Mobile Camera[J]. ISIR，Washington.DC, 1979: 233-246.[11]Prajoux R E. Visual Tracking[C]. Maehine intelligence research applied toindustrial automation SRI International, 1979: 17-37.[12]Coulon P Y, Nougaret M. Use of a TV Camera System In Closed-loop PositionControl of Mechanisms[M]. International Trends in Manufactuning Teehnology.ROBOT VISION. IFS Publication, 1983: 117-127.[13]Weiss L. Dynamic Visual Servo Control of Robots:An AdaptiveImage-basedApproaeh[C]. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, 1984: 662-668.[14]林靖，陈辉堂，王月娟. 机器人视觉伺服系统的研究[J]. 控制理论与应用，2000，17(4)：476-481.[15]钟金明，刚徐，张海波. 机器人视觉伺服系统的研究与发展[J]. 现代制造工程，2005(8)：7-10.[16]沈晓晶，潘俊民. 机器人视觉伺服系统控制结构的研究[J]. 工业仪表与自动化装置，2002(4)：9-12.[17]刘涵. 基于位置的机器人视觉伺服控制的研究[D]. 西安理工大学，2003：5-9. 学生指导教师系主任摘要机器人视觉赋予机器人系统以人类视觉功能，并感知外部世界，有效解决人类所能解决的问题，是智能机器人系统的关键技术，也是机器人科学研究中面临的巨大挑战之一。
由于视觉传感器可非接触方式、大信息量采集环境信息，机器人视觉的发展和研究不仅大大推进了机器人系统的智能性，也拓宽了机器人智能传感和控制系统的研究范围和应用领域。
目前，机器人视觉伺服系统根据视觉反馈信号表示的是3D空间坐标值或是图像特征值而分为基于位置的(position-based)和基于图像的(image-based)视觉闭环反馈两种方式。
基于位置的控制方式根据已知的目标几何模型和摄像机模型来估计目标相对于摄像机的位姿，其主要缺陷在于控制精度依赖于摄像机的标定精度，而标定精度又受环境的制约。
基于图像的控制方式误差信号直接用图像特征来定义，直接利用图像特征进行视觉信息反馈伺服控制。
该方法可以减少计算延时，并且对摄像机和机械臂的校准误差和目标模裂误差具有较强的鲁棒性。
其主要缺点有两点：1)为了求得图像特征参数的变化同机器人位姿变化的关系，图像的视觉伺服方法必需计算图像雅可比矩阵J(Image Jacobian Matrix)及其逆矩阵。
但是，图像雅可比矩阵通常与机械手到图像平面的垂直距离(也称为深度)有关，对于单目视觉伺服系统，深度信息的精确估计是比较困难的。
许多文献采用固定雅克比矩阵的方法实现机器人视觉伺服，但是这种方法只能在局部任务空间有效。
2)跟踪过程中图像雅克比矩阵可能存在奇异性问题，导致系统不稳定。
针对基于图像的机器人视觉伺服控制算法的研究，首先研究了基于目标物体点特征、复杂图像特征的视觉伺服控制算法图像雅可比矩阵J，的计算方法；接着，建立了本文机器人视觉系统平台上，基于图像的机器人视觉伺服控制算法模型，实现了基于复杂图像特征的机器人视觉伺服控制算法仿真实验，并以实验验证了算法的有效性，为结构环境中的目标物体位姿跟踪找到了一种基于图像的机器人视觉伺服控制算法解决途径。
针对基于图像的机器人视觉伺服控制算法中图像特征组选择的重要性，研究了基于全局图像性能指标GPI的图像特征组性能评价标准和选择方法，摆脱了以往图像特征组选择的主观性，提供了一种有效且可行的判断依据。
文中还推导了全局图像性能指标理论计算方法；针对全局图像性能指标理论计算复杂性，作者还研究了一种简单、实用的估算方法。
最后，以仿真实验验证了本文研究的主要内容。
关键词：机器人视觉，视觉伺服控制方法，图像雅可比矩阵，图像特征性能评价ABSTRACTRobot vision，which gives robot system functions of perceiving world outside as human vision and makes the robot system solve problems effectively like human being，is the key technology of intelligent robot system and one of great challenges to robot research．As vision sensors can get mass information of outside through untouchable way ,researching and developing of robot vision system will not only improve the intelligence of robot system，but also extend the study and application field of robot intelligent sensor and control system．One major classification of robot visual servoing system distinguishes position—based control form image—based control based on the error signal is defined in 3D coordinates or directly in terms of image features．In position—based control，features are extracted from image and used in conjunction with a geometric model of the target and the know camera model to estimate the pose of the target with respect to tile camera The primary disadvantage of position—based control is that it is often highly calibration dependent The impact of calibration dependency often depends on the situation In image。