基于未校准摄像机的非完整机器人视觉伺服自适应镇定策略

本文主要探讨了未校准摄像机下非完整移动机器人（wheeled mobile robot）的自适应镇定问题。研究的背景是，在实际应用中，机器人可能配备有未经校准的摄像机，这会引入视觉信息的不准确性和机械动力学参数的不确定性，对机器人的精确运动控制构成挑战。 首先，研究者从标准机器人运动学模型出发，结合视觉空间与工作空间之间的转换，构建了视觉平面上的机器人运动学模型。这个模型允许通过摄像头获取的视觉信息来推导机器人的运动状态，尽管存在摄像机参数的不确定性。这一步是至关重要的，因为它为后续的控制设计提供了基础框架。 接着，针对视觉空间中运动学速度误差，研究人员设计了一种自适应控制器。该控制器的核心在于其鲁棒性，通过一个鲁棒项函数来抵消动力学扰动的影响。鲁棒控制的设计目的是提高系统在参数不精确或外部干扰下的稳定性，确保机器人在非理想条件下的性能。 为了处理摄像机参数和动力学参数的不确定性，文中还提及了参数估计的方法。通过实时估计摄像机参数，可以减小视觉信息的不准确性；而利用动力学惯性参数的估计，可以减少动力学参数的不确定性对控制性能的影响。这些参数估计技术是实现自适应控制的关键环节，它们使得控制器能够动态适应环境的变化。 稳定性分析方面，作者运用李雅普诺夫定理来证明控制系统的稳定性以及参数估计值的有界性。这是一种常用的方法，用来验证控制系统在数学上的稳定性和收敛性，确保在实际运行中不会出现不稳定的行为。 最后，通过计算机仿真结果验证了提出的控制律的有效性。这些仿真结果展示了在考虑摄像机校准问题和动力学参数不确定性的情况下，机器人如何成功地实现位置和姿态的自适应镇定，即保持稳定且精确的运动轨迹。 本文的研究重点是解决在非完整移动机器人视觉伺服控制中，由于摄像机未校准和动力学参数不确定性带来的挑战，通过自适应控制策略和参数估计方法，确保机器人在复杂环境中实现稳定的运动控制。这项工作对于提高机器人的导航精度和鲁棒性具有重要意义。