图像反馈机器人视觉伺服系统理论与实验研究

对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一,其研究成果可应用在机器人自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等问题中。本文分析了基于图像雅克比矩阵的机器人视觉伺服方法的基本原理,采用了基于图像的视觉伺服方法,直接利用图像特征来控制机器人运动,构建了自由度GRB-400工业机器人图像反馈视觉伺服系统。采用该系统进行了机器人跟踪两维平面运动目标的实验,结果验证了该方法的有效性。     

基于ARM移动机器人视觉系统的设计

在嵌入式ARM+Linux平台开发了基于ARM移动机器人的视觉系统,使移动机器人脱离PC机平台,因此,机器人运动相对方便,运动范围也相对扩大.视觉系统的软件实现基于OpenCV,使系统开发方便,开发周期短.视觉系统可通过实时获取和处理图像来不断调整机器人运动位置,使跟踪定位精确.     

基于仿生双目机械云台的图像跟踪技术研究

现有的机器人视觉系统在振动、颠簸环境中难以满足应用要求,往往会出现跟踪视频图像的跳动、图像模糊以及跟踪目标的丢失等问题,文中基于仿生双目视觉平台提出了一种图像跟踪算法。介绍了该仿生双目平台系统的各硬件组成部分、相应功能及其相互间的接口,并详细描述了算法的推导及软件实现过程。     

基于单目视觉的自主牵引机器人研究

采用单目相机设计了一种在空间内能够跟踪靶标的自主移动机器人系统,它主要包括单目视觉系统、移动机器人平台、无线模块、上位机及控制软件。上位机控制软件首先对通过无线图像采集模块获得图像进行图像处理与特征提取,获得靶标的在图像坐标系下的当前位置信息,然后与靶标的目标位置进行比对,获得机器人的运动控制量,进而控制机器人始终跟踪靶标,从而实现了基于图像的机器人在空间位置控制过程。     

一种视觉示教与纠偏的焊缝跟踪方法

提出一种基于结构光视觉传感器的示教及纠偏的机器人焊缝跟踪方法,探讨了图像特征提取方法和机器人跟踪控制的策略.机器人移动的同时,视觉传感器定时对焊缝上各特征点坐标进行测量记录,完成示教;再现时,基于图像模板匹配测出实际特征点位置与示教点的偏差,控制机器人根据偏差对跟踪路径实时调整,从而实现自动跟踪.     

基于CMAC神经网络的机器人平面视觉跟踪

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,为将视觉跟踪问题转化为图像特征空间中的定位问题,设计了基于CMAC神经网络的视觉跟踪控制方案,并与PD控制器相并联构成视觉反馈控制。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,算法简单,易于实时实现。     

视觉引导下机器人任意轨迹跟踪试验研究

建立一种实用的视觉引导下的工业机器人对一般形状、任意轨迹运动物体的跟踪系统。视觉系统采用合作目标识别的方法从图像中提取出目标物体,基于直接线性变换方法实时计算得到运动物体的位置信息。利用机器人关节空间的路径规划和路径修正命令实现对物体跟踪。     

基于图像特征的运动目标识别与伺服跟踪

本文研究了一种在室内相对复杂背景下机器人的运动目标识别与跟踪方法.基于Intel的计算机视觉库OpenCV进行图像处理与特征提取,采用图像的区域特征--图像矩作为特征信息,在有干扰的情况下,实现运动目标的形状识别和基于特征的视觉伺服跟踪控制.为提高系统性能,建立曲线拟合模型来预测运动目标的动态趋势和特征.实验结果表明,系统在不需要摄像机精确标定、背景有干扰的情况下,能够实现对运动目标进行实时稳定快速的识别和跟踪.     

基于切换控制的双相机视觉伺服方法

针对家电产品机器视觉在线检测应用场景中基于图像的视觉伺服不能保证全局收敛和单目视觉反馈不佳的问题，提出一种基于切换控制的双相机视觉伺服方法。首先使用全局相机估计目标位姿，引导机器人运动到期望位姿附近，确保视觉伺服方法能够收敛；然后根据机器人手上相机提供的图像偏差和深度信息，以及全局相机提供的目标速度和姿态实现双相机视觉伺服控制。相对于使用单应性矩阵的位置视觉伺服和混合视觉伺服方法，该方法能够定位与跟踪无标记目标，大幅提升跟踪的精度和稳定性。实验表明，基于切换控制的双相机视觉伺服方法可将控制周期缩短至33 ms,满足传送带速度在0.17 m/s范围内的机器人可获取清晰图像，实现实时跟踪检测。     

基于改进PID算法的机器人双目视觉跟踪系统

概述了自主研制的机器人双目视觉跟踪系统，重点描述了所设计的基于单片机的目标速度反馈PID控制算法，并通过实验检验了该视觉跟踪系统的控制性能。实验证明该系统解决了普通图像直接反馈控制方法由于非线性原因而产生控制效果差的问题，基于目标速度反馈的PID控制算法优于普通图像直接反馈的控制算法。     

基于LabVIEW的机器人视觉伺服及模糊控制研究

本文研究了一种构造分布式机器人视觉伺服系统的方法。借用分布式系统的概念,运用NI公司（美国国家仪器公司）的LabVIEW,将四自由度机器人系统和实时图像采集系统连接起来,构成了基于LabVIEW的分布式机器人视觉伺服系统,推导了视觉伺服机器人系统的图像雅克比矩阵,用LabVIEW语言写了基于逆模型的控制算法,给出了比例控制和模糊控制的实施结果。     

基于虚拟仪器技术的分布式机器人视觉伺服系统

研究一种构造分布式机器人视觉伺服系统的方法。在分布式机器人视觉伺服系统的基础上,运用NI公司(美国国家仪器公司)的LabVIEW,将四自由度机器人系统和实时图像采集系统连接起来,构成了基于LabVIEW的分布式机器人视觉伺服系统。推导了视觉伺服机器人系统的图像雅克比矩阵,用LabVIEW语言编写了基于逆模型的控制算法,给出了实验结果。     

图像拼接技术在爬壁机器人位置伺服控制系统中的应用

针对传统爬壁机器人对裂缝图像拼接效果差而导致位置控制结果不精准、工作效率较差的问题,提出基于图像拼接的爬壁机器人位置伺服控制系统.选取 STM３２F１０３RCT６ 为主控芯片,采用气动方式设计机械气动结构,利用 PLC 位置伺服控制器实现故障电路检测.设计视觉控制平台,避免强电磁场影响.软件部分依据 CCD 相机实现机器人视觉监测,采用图像拼接技术删除相邻图像的边缘处重叠部分,实现对墙壁裂缝的准确监测,利用机器人运动速度及机器人预设位置轨迹计算爬壁机器人的位置伺服控制值,将该值传输至系统硬件,实现位置伺服控制.由实验结果可知,所设计系统对裂缝全景图像拼接的精准度较高,机器人的位置伺服控制准确率为 ９７．５％ .     

A robust visual servo control system for narrow seam double head welding robot

In this paper, an image-based visual servo control system is developed and integrated into a double head welding robot for CO₂ gas shielded arc welding, which is mainly used to weld the narrow seam whose width is generally less than 0.2 mm. Firstly, a robust and reliable image processing algorithm is presented to reliably extract the seam feature during the welding. A statistic-based filter method is proposed to effectively weaken the image noises caused by various disturbances. The region of interest (ROI) of the image is determined to improve the efficiency and reliability of the image processing. The feature line of the narrow seam is extracted by combining the technique of the least-square line fitting with the Hough transform method. Secondly, a visual servo control system is designed to realize accurate tracking and initial point localization of the narrow seam. Moreover, an image error filter and output pulse verification are utilized to guarantee the reliability and stability of the control system. Finally, a series of experiments with real welding robots are conducted in the production line of a container manufacturing factory, demonstrating the satisfactory performance and high welding quality of the proposed visual servo control system.     

Arc welding robot system with seam tracking and weld pool control based on passive vision

The automatic control in square-wave alternating current (AC) gas tungsten arc welding (GTAW) is significant for a “teach and playback” robot to overcome the variation of the seam trajectory and the seam gap in the welding process. This paper presents a welding robot system based on the real-time visual measurement in the different levels of the welding current. The primary objective is to measure the offset of the torch to the seam center and the size of seam gap by passive vision, track the seam and control the weld pool in real time. A novel visual image analysis algorithm was developed for seam tracking and seam gap measuring, free from robot calibration. The control algorithm based on the knowledge base was established to control the weld formation by regulating the welding current and wire feed rate. The welding practice for the rocket storage tank demonstrates the efficiency of the proposed system.     

基于图像矩的视觉伺服控制及应用

传统的基于图像的视觉伺服控制中,雅可比矩阵的奇异性将影响到控制系统的稳定性和鲁棒性,利用图像矩作为特征可以保证矩阵为满质的,并且由于该雅可比矩阵为上三角型,能够将平移和转动运动部分解耦,因此简化了控制器设计。在视觉控制器的设计中,基于遗传算法优化的最优PD控制策略能够获得比常用的P控制策略更好的综合动态特性。在物体平面和图像平面平行时,通过微轴孔的精密对准试验验证了上述基于图像矩的视觉伺服控制的有效性。     

基于双目视觉的六自由度工业机器人控制系统研究

目前机器人视觉系统正越来越广泛地应用于视觉检测、视觉引导和视觉装配领域。为了使机器人能够快速准确地识别、检测、抓取工作台上的工件,该文设计了一套双目视觉的六自由度工业机器人控制系统。文中以张正友摄像机标定法为理论依据研究双目视觉合成技术,利用MATLAB摄像机标定工具箱分别获取左右摄像机的内外参数;通过建立机器人用户坐标系、摄像机坐标系以及世界坐标系实现了空间坐标转换;由OpenCV图像处理算法获得工件坐标位置,控制系统驱动机器人实现工件抓取。     

机器人视觉伺服系统的研究与发展

论述机器人视觉伺服的发展历史、方向和研究背景,系统介绍了机器人视觉伺服系统的基本分类,重点介绍三种现有的控制结构、动态LookandMove系统、视觉直接伺服系统以及实现视觉伺服系统各个环节的主要问题。对智能控制在机器人视觉伺服系统中的应用作了介绍,并对控制系统实时性进行分析。展望今后的发展方向。