视觉伺服控制基础：MATLAB实现的机器人技术

"本书是Peter Corke的《Robotics: Vision and Control Fundamental Algorithms in MATLAB》的第15章，主题是基于视觉的控制，主要探讨了机器人如何利用视觉信息进行精确控制。书中深入介绍了机器人学、机器视觉以及机器人控制领域的核心算法，并提供了MATLAB机器人工具箱和机器视觉工具箱的实际应用代码，适合初学者入门学习。" 在机器人的视觉伺服控制领域，有两个基本的策略：位置基视觉伺服（PBVS）和图像基视觉伺服（IBVS）。位置基视觉伺服，如图15.2a所示，依赖于观测到的视觉特征、校准的相机以及目标的已知几何模型来确定目标相对于相机的位置。然后，机器人会向这个目标位置移动，控制过程通常在SE(3)任务空间中执行。虽然存在有效的姿态估计算法，但这种方法计算量较大，且对相机校准的准确性和目标物体几何模型的精度有高度依赖。第15.1节将详细讨论PBVS。 视觉基控制，如图15.1所示，是另一种控制方式。它分为两种配置：末端闭环（eye-in-hand）和末端开环。在末端闭环配置中，相机安装在机器人的末端执行器上，形成一个闭环控制系统；而在末端开环配置中，相机独立于机器人，机器人根据相机捕捉的图像信息调整其运动。 IBVS，如图15.2b所示，直接使用图像中的特征作为反馈来控制机器人的运动，而不需先估计目标的精确位置。这种方法可以减轻对精确几何模型的依赖，计算上相对较为高效，但可能会受到图像质量、光照条件等因素的影响。IBVS的优势在于它可以处理未知或复杂的环境，因为它直接操作图像像素，而无需预先知道目标的具体三维坐标。然而，这也带来了额外的挑战，例如如何选择合适的图像特征，如何处理这些特征的变化等。 在实际应用中，视觉伺服控制技术被广泛应用于机器人导航、精密装配、抓取等任务，特别是在自动化和智能制造领域。通过结合视觉信息与机器人控制理论，可以实现高精度和自主性的机器人操作。本书中的内容不仅涵盖了理论基础，还提供了MATLAB实现，对于理解和实践这一技术非常有价值。