基于人工势能场的机器人视觉伺服轨迹规划与应用

本研究论文深入探讨了"机器人视觉饲服轨迹规划方法的研究-labview中的webservice和网络功能"这一主题，特别是在第六章中，作者针对机器人视觉伺服控制算法的稳定性问题进行了重点分析。传统的基于位置的视觉伺服控制算法，由于摄像机定标模型和投射模型的误差，可能导致控制性能下降和控制发散，关键在于确保目标物体特征点始终在摄像机视野内以维持系统的稳定性。这提出了一个约束条件，即在视觉伺服控制算法的可行跟踪轨迹中找到一条最优路径，使得所有目标物体特征点保持可见。 作者提出了一种创新的方法，即基于人工势能场的机器人视觉伺服轨迹规划，该方法旨在寻找从初始点到目标点的机器人运动轨迹，确保在伺服控制过程中所有目标物体特征点始终保持在摄像机视野范围内。这种方法有效地提高了视觉伺服控制算法的稳定性，避免了位置跟踪和姿态跟踪中的误差积累，以及由于视觉伺服反馈误差函数定义在图像空间导致的奇异性问题。 论文进一步明确了机器人视觉伺服控制算法轨迹规划的定义，将机器人系统状态和摄像机获取的图像特征结合，形成一个函数，通过数学模型（如式6-1）描述。同时，论文区分了不同区域的空间定义，如摄像机可见区域、障碍物占据区和不可见区域，以此来限制轨迹规划的范围。 此外，研究者还构建了一个实验平台，结合成熟的ABB工业机器人和TCP/IP网络通信机制，解决了机器人视觉系统在实际应用中的不稳定性和实用性问题。他们对网络通讯、实时编程以及视觉伺服控制系统的软件设计进行了深入研究，确保了系统的高效运行和任务的闭环执行。 对于基于位置的视觉伺服控制算法，作者在实验室中实施了三维构件模型的视觉伺服跟踪实验，验证了所提算法的有效性和准确性。通过这些实证研究，论文为机器人在结构环境中精确位置和姿态控制提供了新的思路和技术支持，为机器人视觉伺服控制领域的进一步发展奠定了坚实的基础。