移动机器人视觉伺服鲁棒模型预测控制策略研究
发布时间：2021-07-12 05:07
作为观察世界与认识世界的重要手段,80%外部世界信息通过视觉获取。随着信息技术、图像处理技术的发展,可以赋予移动机器人以视觉认知功能,使其具有通过图像认识世界的能力。近年来,随着移动机器人应用场景不断增加,利用视觉信息对其进行控制即视觉伺服控制具有重要的理论意义与潜在应用前景。考虑到移动机器人所具有的非完整约束以视觉伺服领域的视觉可见性约束,本文利用模型预测控制（MPC）设计视觉伺服控制器。所研究的问题及取得的主要成果如下:（1）考虑移动机器人的视觉可见性约束与动力约束,提出了移动机器人视觉伺服镇定双步预测控制策略。该控制策略分为两部分:转向预测控制器与直线预测控制器,其中,转向预测控制器控制机器人转向朝向目标位置处,使得特征点出现在视野范围内;直线预测控制器控制机器人沿直线运动,使其到达目标点。（2）考虑移动机器人模型的不确定性,提出了移动机器人视觉伺服quasi-minmax预测控制策略。采用线性参数时变（linear parameter varying,LPV）模型描述移动机器人视觉伺服模型的不确定性,利用quasi-min-max建立视觉伺服滚动时域优化问题,通过线性矩阵不等式...
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 视觉伺服研究现状
1.2.2 基于预测控制的视觉伺服研究现状
1.3 本文的研究内容安排
第二章 移动机器人视觉镇定双步预测控制
2.1 引言
2.2 系统模型
2.2.1 问题描述
2.2.2 移动机器人运动学模型
2.2.3 摄像机成像模型
2.2.4 机器人-相机-目标点模型
2.3 控制器设计
2.3.1 转向预测控制器设计
2.3.2 直线预测控制器设计
2.3.3 优化方法设计
2.4 仿真验证
2.4.1 转向预测控制器
2.4.2 直线预测控制器
2.5 本章小结
第三章 移动机器人视觉伺服quasi-min-max预测控制
3.1 引言
3.2 系统描述
3.2.1 移动机器人视觉伺服镇定误差模型
3.2.2 移动机器人视觉伺服镇定LPV模型
3.3 控制器设计与性能分析
3.3.1 基于常规MPC方法的视觉伺服镇定控制器设计
3.3.2 基于quasi-min-max预测控制的视觉伺服镇定控制器设计
3.3.3 控制器性能分析
3.4 仿真验证
3.5 本章小结
第四章 移动机器人视觉伺服高效quasi-min-max预测控制
4.1 引言
4.2 控制器设计与性能分析
4.2.1 基于改进quasi-min-max预测控制视觉伺服控制器设计
4.2.2 控制器性能分析
4.3 移动机器人视觉伺服quasi-min-max预测控制离线策略
4.3.1 离线策略设计
4.3.2 离线策略性能分析
4.4 仿真验证
4.5 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
1 作者简历
2 攻读硕士学位期间发表的学术论文
3 参与的科研项目及获奖情况
4 发明专利
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能水下机器人的发展现状及在军事上的应用[J]. 曹少华,张春晓,王广洲,潘水艳,罗文,李森. 船舶工程. 2019(02)
[2]单目视觉伺服研究综述[J]. 徐德. 自动化学报. 2018(10)
[3]服务机器人关键技术与发展趋势研究[J]. 黄人薇,洪洲. 科技与创新. 2018(15)
[4]消防机器人的研究现状综述与展望[J]. 倪银堂,吕迪洋,王振豪. 自动化应用. 2017(02)
[5]机器人视觉伺服研究进展:视觉系统与控制策略[J]. 贾丙西,刘山,张凯祥,陈剑. 自动化学报. 2015(05)
[6]视觉导航技术发展综述[J]. 管叙军,王新龙. 航空兵器. 2014(05)
[7]基于2D三焦点张量的移动机器人视觉伺服镇定控制[J]. 李宝全,方勇纯,张雪波. 自动化学报. 2014(12)
[8]结合深度信息的视觉伺服准最小最大MPC方法[J]. 王婷婷,刘国栋. 控制与决策. 2013(07)
[9]移动机器人技术研究现状与未来[J]. 曹凯. 信息系统工程. 2013(05)
[10]非线性系统模型预测控制若干基本特点与主题回顾[J]. 何德峰,丁宝苍,于树友. 控制理论与应用. 2013(03)
本文编号：3279266
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 视觉伺服研究现状
1.2.2 基于预测控制的视觉伺服研究现状
1.3 本文的研究内容安排
第二章 移动机器人视觉镇定双步预测控制
2.1 引言
2.2 系统模型
2.2.1 问题描述
2.2.2 移动机器人运动学模型
2.2.3 摄像机成像模型
2.2.4 机器人-相机-目标点模型
2.3 控制器设计
2.3.1 转向预测控制器设计
2.3.2 直线预测控制器设计
2.3.3 优化方法设计
2.4 仿真验证
2.4.1 转向预测控制器
2.4.2 直线预测控制器
2.5 本章小结
第三章 移动机器人视觉伺服quasi-min-max预测控制
3.1 引言
3.2 系统描述
3.2.1 移动机器人视觉伺服镇定误差模型
3.2.2 移动机器人视觉伺服镇定LPV模型
3.3 控制器设计与性能分析
3.3.1 基于常规MPC方法的视觉伺服镇定控制器设计
3.3.2 基于quasi-min-max预测控制的视觉伺服镇定控制器设计
3.3.3 控制器性能分析
3.4 仿真验证
3.5 本章小结
第四章 移动机器人视觉伺服高效quasi-min-max预测控制
4.1 引言
4.2 控制器设计与性能分析
4.2.1 基于改进quasi-min-max预测控制视觉伺服控制器设计
4.2.2 控制器性能分析
4.3 移动机器人视觉伺服quasi-min-max预测控制离线策略
4.3.1 离线策略设计
4.3.2 离线策略性能分析
4.4 仿真验证
4.5 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
1 作者简历
2 攻读硕士学位期间发表的学术论文
3 参与的科研项目及获奖情况
4 发明专利
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能水下机器人的发展现状及在军事上的应用[J]. 曹少华,张春晓,王广洲,潘水艳,罗文,李森. 船舶工程. 2019(02)
[2]单目视觉伺服研究综述[J]. 徐德. 自动化学报. 2018(10)
[3]服务机器人关键技术与发展趋势研究[J]. 黄人薇,洪洲. 科技与创新. 2018(15)
[4]消防机器人的研究现状综述与展望[J]. 倪银堂,吕迪洋,王振豪. 自动化应用. 2017(02)
[5]机器人视觉伺服研究进展:视觉系统与控制策略[J]. 贾丙西,刘山,张凯祥,陈剑. 自动化学报. 2015(05)
[6]视觉导航技术发展综述[J]. 管叙军,王新龙. 航空兵器. 2014(05)
[7]基于2D三焦点张量的移动机器人视觉伺服镇定控制[J]. 李宝全,方勇纯,张雪波. 自动化学报. 2014(12)
[8]结合深度信息的视觉伺服准最小最大MPC方法[J]. 王婷婷,刘国栋. 控制与决策. 2013(07)
[9]移动机器人技术研究现状与未来[J]. 曹凯. 信息系统工程. 2013(05)
[10]非线性系统模型预测控制若干基本特点与主题回顾[J]. 何德峰,丁宝苍,于树友. 控制理论与应用. 2013(03)
本文编号：3279266
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3279266.html
