机器人无标定视觉伺服中的特征完备性与鲁棒控制

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机器人视觉伺服控制将视觉传感信息引入机器人控制闭环,从控制系统外部感知系统的状态,在视觉空间中描述整个任务,将视觉特征集从初始状态引导至期望状态,从而完成控制目标。无标定视觉伺服在摄像机参数未标定的情况下完成这一过程。现有工作针对各种具体视觉伺服任务提出了不同特征集,达到不同任务效果,也有部分工作提出一般的理论,评价不同特征集的性能。任务可完成是提升其性能的前提,因此需要一般的系统性理论,从视觉伺服任务可完成性角度,设计和挑选视觉特征集,并在此基础上建立手眼关系,优化系统性能。机器人无标定视觉伺服任务在视觉空间中予以描述,通过引导机器人的执行机构在工作空间中完成相应操作来实现,因此要求视觉特征充分表征机器人的所有控制自由度。另一方面,对于复杂的视觉伺服任务,除了利用视觉传感信息引导每一步的控制,还需要刻画更高层次的任务目标和完成状态。因此,本文从视觉伺服任务的微观控制和宏观优化层面对特征集进行考察,首先从任务可完成性角度,提出了完备特征集的概念,包括完备微观特征集和完备宏观特征集;其次,分别具体给出微观特征集和宏观特特征集的完备性判定方法以及完备微观特征集的性能评价准则,研究如何获取并使用完备特征集;最后,在完备视觉特征集的基础上,设计高性能鲁棒控制器,以最优的方式完成视觉伺服任务。本文的主要研究工作和创新点包括:(1)提出机器人视觉伺服中的特征完备性概念,并从具体控制层面提出完备微观特征集的判定方法,以人形机器人抓毛笔任务为背景,研究完备微观特征集的获取以及使用方法。本文关注基于特征的二维视觉伺服控制,基于这个前提,第二章在利用图像雅克比矩阵描述微观特征集所对应的手眼映射关系的基础上,通过计算图像雅克比矩阵的秩来判断微观特征集是否能够表征所有控制自由度,即判断微观特征集的完备性。利用CAMShift(Continuously Adaptive MeanShift)方法跟踪运动目标,鲁棒地提取完备微观特征集,在此基础上,通过基于Kalman-Bucy滤波器的视觉伺服方法,利用获取到的完备微观特征集引导视觉伺服任务的完成。(2)从机器人视觉伺服任务的整体目的和约束层面,定义完备宏观特征集,以机器人中国书法任务为背景,研究完备宏观特征集的获取和使用。定义能够完全刻画一个视觉伺服任务宏观目的与约束的视觉特征集为完备宏观特征集。由于任务的复杂性,完备宏观特征集的一部分特征直接从图像中获取,另外一部分特征通过推理的方式从图像中得到。提出基于笔画描述指标的C4.5决策树方法,确定基于视觉伺服的机器人中国书法任务中的一部分宏观特征——笔画方向;提出启发式的分层推理算法,确定另一部分宏观特征——笔画顺序。在获取到的完备宏观集的基础上,通过基于美感评价的在线书法规划方法,最优地完成机器人中国书法任务。(3)在提取完备视觉特征集,保证任务可完成的基础上,提出基于干扰观测器的鲁棒无标定视觉伺服策略,高性能地完成视觉伺服任务。针对传统无标定视觉伺服算法中存在的奇异值、局部极小值和鲁棒性不足等问题,提出一种新的无标定视觉伺服方法,构造基于干扰观测器的双闭环视觉伺服结构,通过基于Q-滤波器的干扰观测器保证系统的闭环稳定性,同时估计并消除由手眼映射模型不确定性、被控机器人输入干扰和检测噪声组成的等效干扰,得到对外呈现出标称模型的内环结构,进而根据标称模型设计外环控制器,实现系统动态性能和鲁棒性的最佳表现,最优地完成视觉伺服任务。
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