无标定视觉伺服系统在灵巧手抓取目标时的应用.pdfVIP

学兔兔 第6期(总第175期) 机 械 工 程 与 自动 化 NO．6 2012年 12月 MECHANICAL ENGINEERING ＆ AUT()MATION Dec． 文章编号：1672—6413(2012)06-0137—02 无标定视觉伺服系统在灵巧手抓取目标时的应用来 欧阳格，王家序，徐 超，邹 凯 (重庆大学 机械传动国家重点实验室，重庆 400044) 摘要：基于无标定机器人系统和视觉伺服建立一种新的目标追踪模式，该追踪模式是使用跟踪器追踪物体轮 廓边界，通过与输入模型对比进行分析，不再需要计算图像雅可比逆矩阵，从而避免了图像雅可比矩的奇异 性问题，最后实现控制机械臂和灵巧手对目标的抓取，并且通过实验证明此种方法的可行性。 关键词：多特征目标；无标定；视觉伺服；灵巧手 中图分类号：TP242 文献标识码：A 0 引言 f(q， )一，(g)一 (￡)。 …………………… (1) 视觉伺服可以使机器人通过视觉传感器的反馈建 控制关节轨迹q( )使机械手的末端执行器尝试抓取 立闭环反馈系统[1]，但传统机器人的视觉伺服系统需 目标，最后要使得目标函数F(q， )为零。目标函数为： 要标定技术，其中包括摄像机标定、机器人运动学标 F(q， )一寺／ (q，￡)·f(q，￡)。…………… (2) 定、手眼标定等。但当实际环境难以做出精确标定时， 需要避开视觉伺服这一缺陷，其方法的核心是在手跟 本文采用伪高斯一牛顿算法 ： 关系和摄像机未知模型的条件下，在线估计图像雅可 q 一 一1一( T_ × 一 )一 T-1(^一1+ h。)= 比矩阵 ]，并利用视觉反馈误差控制机器人运动，进而 完成视觉伺服。由于视觉传感本身固有的特点只能反 q 一 一 (^一 + 。)。…………………… (3) 馈两维信息，于是就始终存在着对深度信息的估计问 题，因此如何实时而准确地获取深度信息是急需解决 其中：( × 一 )．1 T_，∈R ， 一。为是一1时刻的 的关键而困难的问题 ]。 雅克比正矩阵；h 为机械臂的法向向量。 本文在无标定的情况下，根据目标对象的图像采集 对于不动目标，图像特征的速度误差项为零，即 位置和相机的相对位置，建立内在的运动关系，并利用单 一0，这时为了保证开始时图像雅可比矩阵伪逆 眼视觉伺服控制手臂的每个关节的角度变化，从而进行 抓取。实验环境为MOTOMAN制造的型号为NXIO0／ 收敛于实际值，通常采用以下比例控制算法： HP200的机械臂和哈尔滨工业大学制造的灵巧手。 q^q,一 一 ( 一 一 一2)。 …………… (4) 1 视觉伺服 其中： 为图像雅可比伪逆矩阵 在愚一1时刻的