动态无标定视觉伺服控制算法在‘眼在手上’系统中的应用

"不需要标定系统模型的“眼在手上”视觉伺服控制技术 (2007年)" 本文主要探讨了一种新型的视觉伺服控制算法，该算法适用于“眼在手上”(eye-in-hand)的配置，即摄像头安装在机器人手臂上，用于实时跟踪和定位运动物体。在传统的视觉伺服控制中，精确的摄像机和机器人模型标定是必不可少的步骤，但在实际工业应用中，这种标定往往难以做到完全精确。鉴于此，作者提出了一种动态无标定的视觉伺服控制方法，该方法无需预先标定摄像机或机器人的运动学模型。 该方法的核心在于利用非线性目标函数的最小化来实现视觉信息的跟踪。通过不断调整控制输入，使得目标物体在图像中的位置偏差减小，从而达到跟踪的目的。针对“眼在手上”系统中复合雅克比矩阵随时间变化无法精确计算的问题，作者提出了一种估计图像雅克比矩阵变化的方法。这种方法能够在每个时间增量上估计矩阵的变化，从而动态地更新控制策略。 在实际应用中，由于环境和机械臂的动态特性，雅克比矩阵会随着时间不断改变。传统的控制算法可能难以适应这种快速变化，而本文提出的估计方法能够有效地处理这一问题。通过仿真验证，该方法表现出了良好的正确性和有效性，证明了即使没有精确的系统模型，也能实现稳定且准确的视觉伺服控制。 关键词：无标定视觉伺服控制；复合图像雅克比矩阵逼近；雅克比矩阵差分 这项研究对于提高工业机器人在复杂环境下的自主导航和精密操作能力具有重要意义。它降低了对系统标定的依赖，简化了视觉伺服控制的实施过程，为实际应用提供了更灵活的解决方案。此外，该方法的创新性在于其适应性和鲁棒性，能够在不确定性较大的环境中保持控制性能，这对于提升机器人在制造业、物流、医疗等领域的应用潜力具有重大价值。