深度信息视觉伺服下的准最小最大MPC方法：稳定性与轨迹规划

本文主要探讨了一种结合深度信息的视觉伺服准最小最大模型预测控制（Quasi-min-max MPC）方法。在这个方法中，研究者将视觉特征点的深度信息与像素坐标相结合，以此来提升视觉伺服系统的性能。相比于传统的视觉伺服控制技术，这种新型算法通过在线求解线性矩阵不等式的凸优化问题，能够实时获取机器人的控制信号。这个优化过程确保了系统的闭环稳定性，使得控制策略在满足执行器机械限制的同时，能有效地规划特征点的图像轨迹。 传统的视觉伺服控制通常依赖于像素坐标进行位置跟踪，而深度信息的引入提供了额外的三维信息，这对于改善摄像机的三维轨迹控制有着显著的效果。这种方法的优势在于它能够更好地处理系统的约束条件，确保机器人在执行任务时不会超出其机械能力范围，同时还能实现更精确的运动规划。 准最小最大模型预测控制（MPC）是一种动态规划技术，它在系统建模的基础上，通过预测未来状态并优化控制策略，以实现长期最优性能。在视觉伺服系统中，通过将深度信息纳入模型，该算法能够在复杂的环境中实时调整机器人的动作，确保其对目标的精确追踪。 文章通过六自由度工业机器人手眼系统的仿真结果验证了这种结合深度信息的视觉伺服准最小最大MPC方法的有效性和实用性。仿真结果表明，与传统方法相比，这种方法在保持稳定性和准确性的同时，还能够提高摄像机的运动精度和轨迹规划能力。 总结来说，本文的主要贡献是提出了一种新颖的视觉伺服控制策略，它利用深度信息增强控制决策，并通过准最小最大MPC算法实现了在线优化。这种技术对于提升工业机器人在复杂任务中的性能具有重要意义，为视觉伺服系统的未来发展开辟了新的研究方向。