移动机器人视觉伺服：基于图像的新算法研究

"移动机器人视觉伺服技术是人工智能和机器学习领域中的一个重要研究方向，涉及机器人导航、环境感知和智能控制等多个方面。" 移动机器人视觉伺服技术是现代机器人学中不可或缺的一部分，它利用摄像头作为感知模块，使机器人能够通过视觉信息进行自主导航和定位。这种技术模仿了人类视觉系统，使机器人能够理解和解析周围环境，并基于这些信息进行动态决策和行为控制。视觉伺服系统通常分为基于位置的视觉伺服（PBVS）、基于图像的视觉伺服（IBVS）以及2-1/2-D混合视觉伺服三种类型。其中，基于图像的视觉伺服因为无需预先知道三维场景结构和相机校准参数，而成为实际应用中更具灵活性的选择。 在基于图像的视觉伺服控制中，传统方法常常依赖于线性输入输出控制法，这种方法可能会因近似处理和位置距离估计误差导致控制精度下降。为了提高控制的准确性和鲁棒性，本文提出了一个新的控制算法，该算法结合极线几何和三角几何理论，避免了近似处理，同时无需估算初始位置与目标位置之间的距离，从而提升了任务完成的成功率。 针孔相机是视觉伺服系统中常见的传感器，但其有限的视场可能导致关键特征点丢失，影响任务执行。为了解决这一问题，文章探讨了全景相机在视觉伺服中的应用，全景相机可以提供更广阔的视野，减少特征点丢失的风险，从而提高系统的稳定性和可靠性。 实验仿真结果显示，本文提出的基于图像的视觉伺服控制算法在效果上优于传统的算法，证明了新算法的有效性和实用性。关键词包括基于图像的视觉伺服、极线几何、三角几何、针孔相机和全景相机，这些是理解本文研究核心的关键概念。 中图分类号：TP242.6，表明这篇文献属于计算机科学技术中的自动控制技术，具体为机器人视觉伺服控制的理论与实践。这项研究对于推动人工智能在军事、太空探索、工业自动化等领域的广泛应用具有重要的理论价值和实际意义。