基于模糊行为和神经网络的机器人视觉伺服控制.pdfVIP

th Proceedings of the 25 Chinese Control Conference 7-11 August, 2006, Harbin, Heilongjiang 基于模糊行为和神经网络的机器人视觉伺服控制 刘晓玉，方康玲 武汉科技大学信息学院, 武汉 430081 E-mail: liu_autumn@ 摘 要: 提出一种新的机器人视觉伺服控制方法，该方法参照人的抓取动作，首先根据物体在图像中的位置 信息，利用模糊逻辑将机器人的手爪移动到物体附近，然后再根据物体当前图像和参考图像之差，利用局部 神经网络对手爪的位姿进行精确调整。整个过程无需机器人和摄像机的标定，能有效利用人的控制经验，伺 服速度快，控制精度高。仿真结果说明本方法的有效性。 关键词: 模糊逻辑, 神经网络, 视觉伺服, 标定 A Visual Servoing Control for Robot Based on Fuzzy Behavior and Neural Networks Xiaoyu Liu, Kangling Fang Information Science and Engineering, Wuhan College of Science and Technology, Wuhan 430081 E-mail: liu_autumn@ Abstract: A new visual servoing control schemes is proposed for the robot arm movements, which is similar to the pick behavior of human. Firstly a visual servoing controller based on fuzzy logic is used to move the gripper into the neighborhood of the object. Then one local neural network uses image error to position and orientate the gripper exactly. The whole control, which needs no calibration of the robot and the cameras and can utilize humans’ experience, has fast speed and high precision. Simulation results show the validity and effectiveness of the proposed control scheme. Key Words: Fuzzy Logic, Neural Networks, Visual Servoing, Calibration 而由一个自组织映射网根据机械手的当前位置来决定 1 引言(Introduction) 哪一个神经元被激活；文[3]用多个CMAC组成分层结 构，由管理层根据输入参数选择一个执行层，以控制 将神经网络应用到机器人的视觉伺服，可省去基