基于自抗扰控制器的机器人无标定手眼协调

研究机器人无标定手眼协调问题.分析了图像空间到机器人操作空间之间的非线性映射关系,并把非线性的映射关系看成是系统的未建模动态.基于自抗扰控制器思想,通过对系统未建模动态和外扰的补偿,完成了不依赖于任务的无标定手眼协调控制器的设计,实现了广泛意义的机器人无标定手眼协调控制.仿真和实验结果表明了该方法的有效性.     

基于遗传优化自抗扰控制器的机器人无标定手眼协调

研究机器人无标定手眼协调控制,提出了自适应遗传算法(AGA)选取与优化自抗扰控制器(ADRC)参数的方法,较好地解决了其过多参数难以调节的问题．采用两个结构相同的一阶ADRC实现了六自由度机器人的无标定视觉跟踪控制,以及Motoman-SV3XL机器人的视觉定位．实验结果验证了算法的可行性和有效性．     

基于耦合ADRC原理的机器人无标定手眼协调

研究机器人的无标定手眼协调问题．基于耦合的自抗扰控制器思想,通过对系统建模的不确定性及其未知外扰进行非线性补偿,完成了相互耦合的不依赖于系统特定任务的无标定手眼协调控制器的设计,实现了广泛意义的机器人无标定手眼协调,最后的仿真和实验说明了该方法的可行性．     

基于自适应免疫整定的机器人无标定自抗扰视觉伺服控制

研究了机器人无标定自抗扰视觉伺服控制问题. 针对系统中所用的自抗扰控制器参数选取困难问题, 提出了基于自适应免疫算法的自抗扰控制器参数整定方法. 证明了系统中所用的非线性离散二阶扩张状态观测器稳定的充要条件, 并将该条件应用在参数整定过程中. 6 自由度工业机器人的实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于立体视觉的机器人手眼无标定三维视觉跟踪

本文在未标定手眼关系及摄像机模型的情况下,建立了机器人立体视觉跟踪问题非线性视觉映射关系模型,并据此设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制器．仿真结果表明该算法能完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现．     

眼在手上机器人手眼无标定三维视觉跟踪

在未标定手眼关系及摄像机模型的情况下,建立了机器人三维视觉跟踪问题非线性视觉映射关系模型,并据此设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制器.仿真结果表明该算法能完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现.     

一种新的双环结构机器人无标定自抗扰视觉伺服控制方法

在研究基于自抗扰控制器的机器人无标定视觉伺服方法的基础上,提出了一种新的双环结构机器人无标定自抗扰视觉伺服控制方法．内环采用Kalm an滤波算法进行图像雅可比矩阵的在线辨识,可较好地逼近真实模型;外环采用自抗扰控制器,利用非线性观测器实时估计系统相对于当前估计模型的总扰动,并在控制中加以动态补偿．针对六自由度工业机器人进行了二维运动目标的跟踪实验,实验结果表明了该方法的可行性和有效性．     

基于神经网络的机器人手眼无标定平面视觉跟踪

在手眼关系及摄像机模型完全未知的情况下,建立了眼在手上机器人平面视觉跟踪问题的非线性视觉映射模型,将图像特征空间和机器人工作空间紧密地联系起来.在此基础上,设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制方案,将视觉跟踪问题转化为图像特征空间中的定位问题.仿真结果表明该算法能完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现.     

ADRC理论和技术在机器人无标定视觉伺服中的应用和发展

针对Active disturbance rejection controller (ADRC) 理论和方法在机器人无标定视觉伺服研究领域中的应用及取得的成果进行综述. 剖析了机器人无标定视觉伺服研究的本质特性和关键问题, 说明其与ADRC理论和思想在方法论上的一致性, 特别以机器人无标定手眼协调这一典型应用为例, 展示了ADRC理论和技术用于处理机器人无标定手眼协调问题的合理性. 给出了控制器的基本设计过程, 并在已有成果的基础上讨论了控制器的收敛性以及ADRC设计中的参数整定方法. 最后讨论了一些尚未解决的问题, 指出了今后继续研究的方向.     

一种机器人手眼关系自标定方法

设计了一种基于场景中单个景物点的机器人手眼关系标定方法．精确控制机械手末端执行器做5 次以上平移运动和2 次以上旋转运动,摄像机对场景中的单个景物点进行成像．通过景物点的视差及深度值反映摄像机的运动,建立机械手末端执行器与摄像机两坐标系之间相对位置的约束方程组,线性求得摄像机内参数及手眼关系．标定过程中只需提取场景中的一个景物点,无需匹配,无需正交运动,对机械手的运动控制操作方便、算法实现简洁．模拟数据实验与真实图像数据实验结果表明该方法可行、有效．     

机器人手眼协调的图象直接反馈方法*

本文从视觉与控制集成观点出发,提出了一种机械人手眼协调的新方法,利用手部机于期望抓取（操作）位置获取待待抓（加工）物体图象,以此作为期望图象,而后可以对任意位置的同类物体进行实时抓取,首先将期望图象与实时采样图象进行比较生成差图象,从而依据差图象进行实时伺服反馈,最终达到消除图象差的目的。     

二阶自抗扰控制器的参数简化

为了克服PID控制器自身具有的缺陷,在PID的基础上提出了自抗扰控制器（ADRC）。该控制器由跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈三部分组成,其控制效果优于经典PID控制器,但是参数众多、调节复杂。通过线性简化和参数整合建立简化的线性自抗扰控制器。MATLAB仿真表明,简化的线性自抗扰控制器参数调节过程大大简化,而控制性能并未受到明显影响。     

测试转台的自抗扰控制器设计

工程上通常采用经典控制方法对测试转台进行控制,但往往很难保测量结果的高精度和强抗扰性。本文用自抗扰控制器来控制测试转台。仿真结果表明系统响应快,超调小,精度高,抗扰能力强,最后与经典控制的对比,进一步证明了自抗扰控制器是适用于测试转台控制的理想控制器。     

自抗扰控制器在某型伺服跟踪装置中的应用

针对某型伺服跟踪装置对伺服系统跟踪精度高、跟踪速度快及稳定度高的要求以及跟踪装置伺服系统中运动控制卡和驱动器的模型难以建立等问题,本文给出了无模型控制方法-自抗扰控制器在某型伺服跟踪装置伺服控制系统中的设计方法,实现了对伺服控制系统的自抗扰控制.实际应用表明,这种自抗扰控制器不依赖于系统的精确模型,且抗扰性和鲁棒性均优于传统的PID控制器.本文的研究结果对自抗扰控制器应用于实际工程具有重要价值.