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第７卷第２３期２００７年１２月科学技术与工程Ｖｏ１．７Ｎｏ．２３Ｄｅｃ．２０ｏ７
１６７１—１８１９（２００７）２３—６０５０—０５ＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＠２００７Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｎｇ．
计算机技术
基于模糊高斯基函数神经网络控制的
机器人视觉伺服系统
孙洪淋孙炜石玉秋徐航
（湖南信息职业技术学院，长沙４１０２００；湖南大学电气与信息工程学院，长沙４１００８２；广西２１２学院，柳州５４５００６）
摘要针对机器人视觉伺服控制系统中存在的不确定性问题，将模糊控制与神经网络相结合，用神经网络来实现模糊推
理，提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络视觉伺服控制器，该控制器不仅具有定性知识的表达能力，而且
具有很强的在线学习能力。将所提方法用于三关节机器人“手．眼”视觉伺服系统的控制中，取得了很好的控制效果。
关键词模糊神经网络高斯基函数机器人视觉伺服系统
中图法分类号ＴＰ２４２．６；文献标识码Ａ
机器人视觉伺服系统在生产制造、国防及航空未知任务的适应性较差Ｊ，而模糊控制模拟人类
航天领域具有广泛的应用前景，是当今机器人技术的视觉跟踪经验进行控制，对环境和任务的适应性
的热门研究课题。不确定性问题（标定误差、摩擦、较强。但是，当目标特征和机器人关节数目较多
负载变化）是影响机器人视觉伺服系统性能提高的时，由于系统变量之间的耦合作用增强，模糊控制
关键问题，近年来受到了国内外研究人员的广泛规则往往难以总结Ｊ。
关注。针对以上问题，本文将神经网络技术与模糊
众所周知，智能控制模拟了人类的智能，是处控制结合，设计基于模糊神经网络的视觉伺服控
理不确定系统的有效工具。因此，智能控制方法理制器，并研究其在线学习方法，使其不仅具有模糊
所当然地也被用于机器人视觉伺服系统的鲁棒性控制定性表达人类控制经验的优点，而且还具有
设计当中。目前应用于机器人视觉伺服系统的智在线进行自组织修正模糊规则和实现全局优化的
能控制方法主要有神经网络控制方法和模糊控制
能力。以此增强系统对不确定环境和任务的适应
方法。在基于图像的机器人视觉伺服系统中，神经
能力。
网络和模糊控制可以被用于替代图像雅可比矩阵
来获得目标图像特征和机器人关节运动之间的２Ｄ／１系统结构
３Ｄ变换关系，从而对摄像机标定误差不敏感，提高
了系统的鲁棒性。但是，在以往的研究中，神经网
针对三关节机器人抓取物体的任务，设计一种
络往往只根据特定区域执行特定任务的历史数据
基于模糊高斯基神经网络控制器的机器人视觉伺
进行离线训练或间歇式训练，因此对不确定环境和
服系统。该系统采用ｅｙｅ．ｉｎ—ｈａｎｄ方式，如图１所
示，基于图像特征构成视觉反馈来进行视觉伺服
２００７年８月２３日收到湖南省自然科学基金资助项目
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