基于预测控制的机械臂约束视觉伺服研究

发布时间：2021-07-12 00:29

　　视觉伺服控制技术已经广泛应用于机器人领域,能够使得机器人系统更加灵活和快速。视觉伺服控制方法使用图像特征作为反馈信号并设计控制律,将计算得到的控制信号用来驱动机械臂的运动,通过使用视觉信息来引导机械臂到达期望的位姿。反馈控制的优势在于,它对系统中存在的各种误差具有一定的鲁棒性。很多传统的视觉伺服控制方法没有考虑系统中存在的约束问题,视觉伺服控制系统常常面临目标可见性约束和执行器饱和约束等问题,预测控制的显著优势之一就是能够显式处理约束问题,因此,研究基于预测控制的约束视觉伺服控制方法具有重要意义,本文使用预测控制方法对基于图像的约束视觉伺服控制进行了更深入的研究。本文研究的对象是单目eye-in-hand和eye-to-hand视觉系统,首先建立了基于深度独立雅可比矩阵的视觉伺服运动学预测模型,设计了带有终端集约束的视觉伺服预测控制方法,能够处理控制系统的输入输出约束,并通过在视觉伺服预测控制的约束优化问题中加入终端集约束和终端代价函数,分析了视觉伺服控制系统的稳定性。现有的大部分基于预测控制的视觉伺服方法没有考虑视觉伺服系统中存在的无标定问题,摄像机的标定是一个繁琐且易于出错的过程,... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：119 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

–1摄像机透视投影成像

在视觉伺服控制系统中,根据摄像机安装的位置,视觉伺服系统可以分为eye-in-hand视觉系统和eye-to-hand视觉系统。在eye-in-hand视觉系统中,摄像机安装在机械臂末端执行器上;在eye-to-hand视觉系统中,摄像机安装在机械臂附近环境的固定位置。下面给出两种视觉系统下的视觉伺服运动学模型。Eye-in-hand视觉系统的坐标系设置如图2-2所示。表示机械臂末端执行器坐标系相对于机械臂基坐标系的齐次变换矩阵。表示机械臂末端执行器坐标系相对于摄像机坐标系的齐次变换矩阵。表示视觉特征点在机械臂基坐标系下的位置坐标。pEc∈?3×1表示视觉特征点在摄像机坐标系下的位置坐标。pEe∈?3×1表示视觉特征点在机械臂末端执行器坐标系下的位置坐标。得到如下关系

把式(2-15)带入式(2-14),得到视觉特征点的图像位置变化率和机械臂关节速度之间的关系其中AE(yE,q(t))为eye-in-hand视觉系统下的深度独立雅可比矩阵,表示为


本文编号：3278814