参数不确定条件下基于图像的视觉机器人鲁棒控制

作     者：王耀卿 

作者单位：燕山大学 

学位级别：硕士

导师姓名：华长春

授予年度：2013年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：机械臂 视觉伺服 无标定 滑模函数 神经网络 自适应 滤波器 

摘      要：机器人技术是20世纪以来最伟大的发明之一，改变了传统的工业生产方式，对人类的生产生活产生了巨大的影响。随着科技的发展，人们逐渐不满足于死板的传统机器人，而倾向于对带有感觉的智能机器人的研究，各国政府也开始将其列入高技术计划。在可以用于智能机器人的多种传感器中，视觉传感器凭借其强大的信息量、非接触性测量等特点脱颖而出。它的出现，提高了机器人对工作环境的适应能力，使机器人可以应用于更广阔的领域。然而，对系统的精确标定却并非易事，且基于标定的视觉伺服方法在实际应用中受到很多限制。因此，无标定视觉伺服系统应运而生，成为当前的一个热点领域。它主要研究在不预先标定机器人和摄像机参数的情况下，直接根据得到的图像误差设计控制器，驱动机器人运动，达到收敛的目的。本文就是针对此问题展开研究的。 论文的研究工作主要包括以下几个方面： (1)总结了机器人视觉伺服控制的研究背景、发展现状和意义，介绍了无标定机械臂视觉伺服跟踪控制的产生背景和主要内容。 (2)介绍了机械臂模型和摄像机模型的总体结构和性质，详细的推导了机械臂雅克比矩阵、图像雅克比矩阵和扩展雅克比矩阵。 (3)针对机械臂不确定和输入存在死区的情况设计了神经网络-滑模控制器，提高了系统的鲁棒性，达到了对目标物体进行跟踪的目的，并用计算机软件完成了对控制器的仿真验证。 (4)针对机械臂不确定和摄像机不确定同时存在的情况建立了自适应滑模控制器，降低了渐进稳定对模型的限制条件，解决了在机械臂模型未知和摄像机参数不确定情况下对三维空间目标物体的跟踪问题，并用计算机软件验证了跟踪效果。