基于神经网络的无标定视觉伺服系统仿真：Puma560在Matlab/Simulink中的应用

本文主要探讨了"基于神经网络的机器人无标定视觉伺服系统仿真"这一主题，发表于2011年的第九期应用科技期刊。研究焦点集中在解决机器人三自由度平动的视觉定位问题上。作者通过建立全局有效的非线性视觉映射关系模型，这种模型能够捕捉复杂的视觉输入与机器人动作之间的复杂联系。人工神经网络（ANN）在这个过程中扮演了关键角色，它被设计用来拟合这个非线性模型，从而实现无标定视觉伺服控制，即无需预先知道机器人与环境坐标系的精确对应关系。 在硬件结构上，研究采用了单目视觉和眼在手（eye-in-hand）配置，这种构型允许机器人直接利用自身传感器进行定位和操作，提高了系统灵活性。具体案例中，研究者选择了典型的工业机器人PUMA560作为实验平台，限制其末端姿态保持平动运动，确保了系统的稳定性和实用性。 在软件模拟方面，论文构建了基于Matlab Robotics Toolbox和Neural Network Toolbox的仿真模型，利用Simulink环境进行设计和测试。这为其他研究人员提供了宝贵的研发参考，尤其是在视觉伺服控制系统的开发过程中，可以简化实际硬件的试验和调试，节省时间和成本。 实验结果显示，该无标定视觉伺服系统在定位静态物体时表现出良好的性能，包括快速的响应时间和较高的定位精度。这对于提高工业自动化生产线的灵活性、准确性和效率具有重要意义，特别是在需要频繁调整工作对象位置的场景下。 关键词如视觉定位、人工神经网络、PUMA560以及Matlab/Simulink，都强调了论文的核心技术和工具应用。整体而言，这项研究不仅提升了机器人的自主导航能力，还展示了神经网络在机器人技术中的潜在价值，对于推动未来智能机器人技术的发展具有重要影响。