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基于图像的机械臂视觉伺服定位及跟踪控制方法研究

任晓琳  
【摘要】:近年来,随着机器视觉等相关领域的研究不断深入,基于图像信息对机械臂进行视觉伺服控制,不仅加强了机械臂获取信息的多样性,拓展了机械臂的空间认知力和适应性,还提高了机械臂的精确识别与精细操作的能力。除了在工业和医疗领域的应用,机械臂视觉伺服已拓展至作业空间更复杂的领域,如深海探测、爆炸物处理、灾区勘探等。传统的工业机器人按照指定的程序完成伺服任务,然而受限于工作环境的变化,其无法做出有效的决策。由此可见,能够提取精确的图像信息并制定良好的运动决策是机械臂需要掌握的技能之一,也是机械臂视觉在目标定位和跟踪控制中经常面临的一个问题。因此,针对具有自主定位和跟踪能力的机械臂进行研究具有重要现实意义。在机械臂视觉伺服系统中,由于相机在成像过程中参数不能精确获取,标定过程繁琐且容易产生误差,获得的图像本身含有大量噪声,因此图像信息的获取过程需要高效的算法作为辅助;此外,由于相机成像范围存在约束、工作环境照明强度的变化以及图像遮挡等情况,可能导致伺服任务失败;进一步地,机械臂和相机都是复杂非线性系统,且存在强耦合性和动态不确定性。综合上述分析,本文考虑环境噪声、图像特征扰动、视野约束和综合能耗等因素,对机械臂视觉伺服系统的定位与跟踪控制方法进行了深入研究。主要内容包括:考虑图像噪声的机械臂视觉伺服定位及跟踪控制方法、基于面向图像特征约束的机械臂视觉伺服混合定位控制方法、基于受图像遮挡/干扰的机械臂视觉伺服双闭环跟踪控制方法以及基于自适应动态规划的机械臂视觉伺服最优跟踪控制方法,具体研究内容如下:(1)针对视觉伺服系统的运行精度易受环境噪声和外界干扰影响的问题,本文提出了基于改进的卡尔曼滤波的图像雅克比矩阵在线估计策略。在噪声统计特性未知的情况下,利用递推估计状态模型噪声协方差矩阵,选取三段函数描述的学习统计量作为自适应因子,采用自适应抗差卡尔曼滤波(ARKF)动态调整滤波增益。在非高斯噪声条件下,利用基于最大相关熵的卡尔曼滤波(MCKF)估计图像雅可比矩阵,提高了图像特征轨迹的跟踪性能。针对静态目标的定位控制及移动目标的跟踪控制进行了数值仿真及对比分析,进一步验证了系统性能的优越性。(2)为了解决基于图像的视觉伺服控制中的视野约束和噪声干扰而带来的伺服任务失败和系统发散的问题,提出了联合光滑变结构滤波器(SVSF)与双向极限学习机(B-ELM)的混合定位控制算法。该算法估计了交互矩阵,采用B-ELM算法估计图像特征与交互矩阵之间的非线性映射函数,进而提出SVSF算法对B-ELM算法的输出矩阵重新估计,提高了控制系统对噪声的鲁棒性。进一步地,考虑超椭圆边界平滑视觉约束边界,基于双曲正切函数设计了一种新的约束函数,通过划分不同的区域来动态调整运动速度,保证图像特征在运动过程中实时可见性。(3)针对视觉伺服控制中图像遮挡和特征干扰的问题,分析了图像特征被遮挡或出现干扰图像点的多种情行。通过双自适应强跟踪卡尔曼滤波器(ASTKF)调整图像观测数据,有效估计遮挡/干扰的视觉状态和图像雅可比矩阵,便于应用于实际的机械臂平台。同时,综合考虑机械臂视觉伺服的运动学和动力学行为,结合相机不确定性及机械臂模型不确定性等因素,分别设计比例微分和滑模(PD-SMC)算法的外环速度控制器和基于自适应滑模(ASMC)算法的内环关节控制器,提出了基于遮挡/干扰的双闭环图像跟踪控制方法,进一步提高视觉跟踪精度和鲁棒性。(4)针对机械臂视觉伺服系统的能耗优化问题,研究了基于自适应动态规划(ADP)算法的图像跟踪控制方法。基于图像与力矩的映射关系,建立了一个完备的系统模型,利用评判网络获得面向最优图像特征误差的反馈控制律,进而与理想跟踪控制律结合,实现视觉跟踪控制。设计状态观测器对包括建模动力学、外部干扰、关节摩擦等的总体不确定项进行实时观测,将观测值引入代价函数对其进行改进。然后,通过ADP算法提出最优图像特征跟踪误差控制策略,同时结合理想控制律,实现机械臂视觉伺服的图像轨迹的最优控制,并利用Lyapunov稳定性定理保证了机械臂视觉伺服系统的稳定性。


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