两阶段视觉跟踪轨迹规划：确保连续平滑的机器人运动

本文档深入探讨了"机器人视觉跟踪轨迹的分级规划方法"这一主题，发表在2004年11月的《控制工程》杂志上。作者刘科、王刚和王国栋针对机器人视觉跟踪中的关键需求，即实时性、连续性和跟踪误差的减小，提出了一个创新的两级规划策略。 首先，该方法分为两个阶段。在第一阶段，作者们在图像平面上进行规划，通过处理图像获取离散的规划点。这个过程利用了窗口技术和边缘检测技术，提高了图像处理的实时性能，使得系统能够适应高速运动物体的跟踪需求。这种在图像空间的规划减少了对三维景物恢复技术的依赖，降低了计算负担。 在第二阶段，这些离散的图像空间点被映射到机器人的关节空间。作者们采用三次样条函数来连接这些点，这种方法的优点是可以生成平滑的运动轨迹，避免了基于位置方法中因图像雅克比矩阵奇异点导致的跟踪振荡问题。三次样条函数提供了连续的数学模型，有助于保证跟踪运动的平滑性。 整个系统的目的是建立一个能有效跟踪二维平面运动物体（例如随运输带移动的物体）的机器人视觉控制系统。实验结果显示，通过这种方法，跟踪误差可以逐渐减小至可接受的范围内，证明了这种分级规划方法的有效性和实用性。 总结来说，本文的核心知识点包括： 1. 机器人视觉跟踪的实时性与连续性需求 2. 图像平面与关节空间的双重规划策略 3. 窗口技术和边缘特征抽取的图像处理技术 4. 三次样条函数在关节空间中的应用，以消除运动规划中的奇异点问题 5. 实时的机器人视觉跟踪控制系统的构建与验证 这个研究不仅提升了机器人视觉跟踪的性能，也为其他领域的机器人控制策略提供了新的思考方向。随着科技的发展，机器人视觉跟踪技术在未来将有更广泛的应用，特别是在自动化生产线、无人驾驶等领域。