基于CMAC神经网络的机器人平面视觉跟踪.pdfVIP

· 62 · 工业仪表与 自动化装置 2013年第6期 基于CMAC神经网络的机器人平面视觉跟踪 戴 艳 (甘肃靖远煤电股份有限公司职fi-．培训处，甘肃 白银 730900) 摘要：在手眼关系及摄像机模型完全未知的情况下，建立了眼在手上机器人平面视觉跟踪问题 的非线性视觉映射模型，将 图像特征空间和机器人工作空间紧密地联系起来。在此基础上，为将视 觉跟踪问题转化为图像特征空间中的定位 问题，设计 了基于CMAC神经网络的视觉跟踪控制方 案，并与PD控制器相并联构成视觉反馈控制。仿真结果表明该算法能完全消除稳态跟踪误差，具 有很强的环境适应性，算法简单，易于实时实现。 关键词：视觉跟踪 ；CMAC神经网络 ；无标定 ；手眼协调 中图分类号：TP183 文献标志码 ：A 文章编号：1000—0682(2013)06—0062—04 2D roboticvisualtrackingbasedonCMAC neuralnetwork DAIYan (GansuJingyuanCoalCorporationstaffTraining，GansuBaiyin730900，China) Abstract：Inthispaper，withoutexplicitexternaland internalcalibration，weproposeanonlinear visualmappingmodelfortheeye—in—handroboticvisualtrackingproblem，whichconnectstheimage featurespacewiththeroboticworkspacetightly．Moreover，anewvisualcontrolschemebasedonCMAC neuralnetworkisdesigned，whichisparalleltothePD controller，thevisualtrackingproblem isconvened intoaservoproblem inimagefeaturespace．Simulationresultsshow thatthismethodcandrivethestatic trackingerrortozeroquicklyandkeepgoodrobustnessandadaptabilityatthesametime．Additionally， thealgorithm isveryeasytobeimplementedwithlow computationalcomplexity． Keywords：visualtracking；CMAC neuralnetwork；calibrationfree；hand—eyecoordination 踪运动 目标时对图像特征的依赖性很大，图像特征 0 引言 的稍微变化可能导致图像雅可比矩阵的奇异，导致 近年来，无标定方法引起各国学者的广泛关 控制系统失控。潘且鲁等提出用神经网络逼近一种 注 ¨|3，其核心是在不精确或未知手眼关系条件 新的非线性视觉映射模型实现机器人手眼无标定视 下，利用视觉反馈误差规划机器人运动，从而完成视 觉跟踪任务的方法 J，以图像平面上 目标点投影的 觉伺服、跟踪任务。由于采用了闭环反馈控制策略， 位置、速度、加速度和机器人空间中手爪加速度数据 从根本上消除了模型准确度对机械臂定位精度的影 为学习样本，对 BP网络进行离线训练，实现从 图像 响。但问题的关键在于如何将视觉空间误差信息映 空问信息到机器人空间控制信息的映射关系，从而 射到机械臂所在的三维运动空间中去。对于眼在手 克服了基于图