【摘 要】
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本文首先建立了机器人视觉伺服系统的运动学模型，推导了图像雅可比矩阵；基于视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确的原则，本文选用了图像的形心作为视觉反馈中要提取的
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本文首先建立了机器人视觉伺服系统的运动学模型，推导了图像雅可比矩阵；基于视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确的原则，本文选用了图像的形心作为视觉反馈中要提取的图像特征。给出了一种机器人视觉伺服系统的控制方案，用人工神经网络(BP网络)替代了机器人的图像雅克比矩阵，在此基础上设计了模糊控制器，实现了神经网络与模糊控制的有机结合。实验结果表明此方案控制效果好，具有一定的实际应用价值。另外，考虑到在实际控制系统中实时控制的需要，结合小脑模型关节控制器神经网络的特点，本文探讨了基于CMAC神经网络的在线学习控制结构，仿真结果证明了该方法的可行性、有效性。
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