机器人视觉在伺服控制中的应用 视觉技术广泛应用于机器人的伺服控制当中，实现机器人的末端执行器和目标物体之间的相对位姿检测。焊接机器人结合双目立体视觉技术可实现焊接目标视觉导航、机器人位姿的视觉控制。从误差控制信号的类型可以分为基于位置的伺服控制和基于图像的伺服控制 1 基于位置的伺服控制 基于位置的视觉伺服又称3D视觉伺服，根据双目视觉传感系统得到的图像，由目标的几何模型和摄像机模型计算出目标的位置。当前机器人的末端位姿和计算的坐标位姿的误差作为误差控制信号，通过视觉控制器进行误差调节。如图1-3所示，基于位置的误差信号定义在笛卡尔空间。 基于位置的伺服控制，优点在于误差信号和机器人控制器的输入信号都是空间位姿，视觉控制调节器设计简单，容易实现;缺点是控制精度依赖摄像机及机器人的标定精度，对标定参数误差敏感，伺服控制的精度有很大影响。机器人手眼系统中采用基于位置的视觉伺服控制结构。William, Carol, Gregory等人应用安装在机器人末端的摄像机，获取工件坐标系相对于摄像机坐标系的位置和姿态，利用基于位置的视觉伺服原理获得笛卡尔空间的控制误差信号进行机器人定位控制 2 基于图像的伺服控制 基于图像的误差信号定义在二维图像空间，又称2D视觉伺服，直接计算图像误差，产生相应控制信号。但需要计算图像的雅克比矩阵，如图1-4所示为基于图像方法的视觉伺服控制结构框图。 基于图像的伺服控制优点是对标定误差不敏感，误差影响较小。缺点是需要实时估计位姿的变化量与图像平面特征变化量之间的图像雅克比矩阵，该矩阵是摄像机与目标距离随时间变化的函数，伺服过程容易进入图像雅克比矩阵的奇异点，视觉伺服控制器设计复杂。国内，郭振民等人提出了基于动态估算图像雅克比矩阵的伺服控制方法，该方法避免了目标的三维重建，直接利用摄像机获取的图像特征与期望图像特征的偏差作为机器人关节控制器输入信号控制机器人运动。上海交大的潘且鲁等人建立了图像平面与机器人运动空间之间的非线性视觉映射关系模型，该模型无需对机器人手眼关系以及摄像机的成像模型进行标定。根据该模型设计的人工神经网络视觉跟踪控制器在图像平面进行轨迹规划，将规划结果映射到机器人运动空间完成二维运动目标的跟踪任务。

• 上一篇：焊接机器人双目立体视觉组成简介
• 下一篇：焊接机器人焊缝检测与跟踪发展现状