目标:通过视觉伺服控制机械臂,使图像特征点坐标 s 收敛到期望坐标 s_d ,同时满足关节速度约束 \omega \in \Omega 。 关键方程: - 图像误差: e = s - s_d - 误差动态:要求误差指数收敛,即 \dot{e} = -\kappa_1 e - \kappa_2 \int e \, d\tau ,引入积分项以消除稳态误差。 2. 视觉伺服动力学
视觉伺服作为机器人系统的重要控制手段,利用视觉信息作为反馈对环境进行非接触式的测量,可以极大的提高机器人系统的灵活性与精确性,在轮式机器人、机械臂、无人机控制上都有广泛应用。 视觉伺服按相机安装位置可分为Eye-in-hand、Eye-to-hand两种,按特征类型可分为基于图像特征的视觉伺服、基于位置的视觉...
1. 基本原理： 基于图像特征的视觉伺服主要通过提取图像中的几何特征来进行控制。 这些特征在相机坐标系与图像物理坐标系之间进行转换，通过定义图像雅克比矩阵来设计控制律。2. 技术难点： 噪声处理：图像特征提取过程中可能受到噪声干扰，需要采用卡尔曼滤波、粒子滤波等观测器降低噪声影响。 动态性能提升：...
基于图像点特征的视觉伺服原理涉及相机坐标系与图像物理坐标系的转换，通过定义图像雅克比矩阵（交互矩阵）设计控制律。面对噪声、动态性能的挑战，采用卡尔曼滤波、粒子滤波等观测器降低影响，并增强提取特征的鲁棒性。通过加权处理提升特征可靠性。深度Z值的准确估计对于视觉伺服性能至关重要，可采用多视点深度...
视觉伺服系统是一种通过图像识别和处理技术实现自动控制的机械系统,包括传感器、图像采集卡、处理器、控制器和执行器等部分。本文将介绍基于图像处理的视觉伺服系统的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。 一、研究现状 基于图像处理的视觉伺服系统是近年来研究的热点之一。通过图像识别和处理技术,系统可以实现对目标物体的...
基于视觉伺服和NMPC 控制实现四旋翼无人机无定位自主飞行 n视觉伺服 视觉伺服(Visual servo)主要应用于机器人控制领域,其中机械臂应用的最为广泛。主要原理为从视觉图像信息提取特征,根据图像特征值来反馈期望的位置、速度等信息进行伺服控制,是机器控制领域不可或缺的一环。
机器人视觉伺服系统组成部分 机器人系统及研究内容 图1是本实验的机器人系统硬件图。二自由度平面机器人的第一关节垂直固定于工作平台上,2个关节均由松下交流伺服电机驱动,且只能在水平平面内转动,固定于第二根杆末端的摄像头为单目ccd摄像头,用dsp图像处理系统完成图像采集、处理,提取目标特征值作为视觉信息反馈量。
在传统的视觉伺服图像处理系统中，采用了大量的硬件器件来实现对被测物体的图像信息采集和处理。该系统在进行信息采集时，需要占用大量的硬件资源，为了满足生产需求，我们需要大量地使用 DSP等嵌入式处理器来实现对被测物体信息的处理。此外，在进行信息处理时，传统的视觉伺服图像处理系统大多采用 DSP等嵌入式处理器，...
六自由度机械臂+模型预测控制MPC+倒立摆+二自由度机械臂 飞舞的哲 机器人传送带视觉伺服动态抓取 辰星dawn 1:04:44 基于图像的视觉伺服-1 陆门马lu 14640 44:12 模型预测控制(2022春)lecture 1-1 Unconstrained MPC 诸兵 8:39:09 【古月居】ROS机械臂开发:从入门到实战 04:51...
本项目主要模拟四种机械手控制算法: 线性相机空间操作 ( LCSM ) 具有单目视觉系统的基于图像的视觉伺服系统(单目 IBVS) 具有双目视觉系统的基于图像的视觉伺服系统(双目 IBVS) 具有双目视觉系统的基于位置的视觉伺服系统(双目 PBVS) 这些算法适用于使用 Robotics Toolbox 的 6R PUMA 机器人机械手。