双臂模糊自适应轨迹跟踪控制：基于图像的解决方案

"基于图像的双臂模糊自适应轨迹跟踪控制是本文的研究主题，该研究主要探讨了在固定相机监控下的双臂系统如何对随机位姿的目标物体进行轨迹跟踪控制。在这一过程中，需要解决由目标物体随机位姿引发的运动学和动力学不确定性问题，以及双臂间的协同控制问题。作者提出了采用自适应方法来估计目标物体质心和特征点的位置信息，利用模糊逻辑系统来逼近系统的动力学模型，并通过分散控制策略处理双臂协作。最终，设计了一种基于位置/力混合控制的双臂模糊自适应轨迹跟踪控制器，并运用李亚普诺夫方法证明了系统稳定性。仿真实验结果验证了控制器的有效性。关键词包括视觉伺服、双臂系统、协同控制和轨迹跟踪控制。" 详细说明： 1. 视觉伺服：这是一种控制技术，通过摄像头获取的图像信息反馈来调整机器人的运动，以实现精确的定位和跟踪。 2. 双臂系统：由两个机械臂组成的机器人系统，可以进行复杂的协同操作，如同时抓取和移动物体。 3. 协同控制：在双臂系统中，每个机械臂需要协同工作以完成任务，这涉及到复杂的控制策略，确保它们的动作协调一致。 4. 轨迹跟踪控制：目标物体需要按照预设的轨迹进行移动，控制系统需要实时调整双臂的运动以确保轨迹的准确跟踪。 5. 自适应方法：根据环境或系统变化动态调整参数的控制策略，这里用于估计目标物体的位置信息。 6. 模糊逻辑系统：一种近似推理工具，能处理不确定性和模糊信息，用于逼近动力学模型。 7. 分散控制策略：将控制任务分解为多个子任务，分别由不同部件或模块独立处理，以提高系统的灵活性和效率。 8. 位置/力混合控制：结合位置控制和力控制，既能保证轨迹精度，又能实现精细的力矩控制，防止过度约束或碰撞。 9. 李亚普诺夫方法：稳定性分析工具，通过构建李亚普诺夫函数来证明系统状态能够稳定在期望值附近。 10. 仿真实验：在计算机模拟环境中进行的实验，用于验证理论设计的可行性和有效性。 本文的研究集中在如何在复杂环境下，通过双臂系统的视觉伺服控制，克服不确定性并实现精确的轨迹跟踪。通过自适应方法和模糊逻辑系统，解决了目标物体随机位姿带来的问题，而分散控制策略则优化了双臂的协同行为。设计的控制器经仿真实验验证，证明了其在实际应用中的潜力。