机械臂视觉伺服控制：非线性约束与自适应算法

"论文研究-Dynamic Visual Servoing Control for Manipulator with Nonlinear Constraint.pdf" 本文探讨了在带有非线性约束的机械臂视觉伺服控制领域的创新方法，由王福杰、刘治和章云共同撰写，来自广东工业大学自动化学院。传统的视觉伺服机械臂控制系统往往忽视执行器间隙对系统动态性能的影响，而该文提出了一种新的控制策略，针对这种未知执行器间隙的非线性问题。 作者提出了一种自适应的间隙逆模型，旨在补偿执行器间隙带来的影响。执行器间隙是机器人系统中常见的非线性因素，它能显著降低机械系统的动态性能。通过这种自适应间隙逆模型，系统能够实时调整以减少间隙对控制精度的负面影响。 此外，为了估计未知的间隙参数，该文还引入了一种基于视觉伺服的自适应算法。这种算法能够动态地学习和更新这些参数，从而提高控制的准确性。视觉伺服是通过摄像头捕获的图像信息来引导机器人的运动，使得目标对象在图像坐标系中的位置或特征保持不变或按预定轨迹变化。 为了确保整个闭环系统的全局稳定性，研究中构建了一个基于图像的视觉伺服控制器。利用李雅普诺夫稳定性理论，可以证明这个动态系统的稳定性，并且图像误差会渐进地收敛到零，即达到控制目标。这表明了所设计的控制器在理论上和实际应用中的有效性。 关键词涵盖了自动控制技术、间隙非线性、视觉伺服、自适应控制以及手眼结构。自动控制技术是实现这一控制策略的基础，而间隙非线性是需要解决的主要挑战。视觉伺服允许精确的定位和跟踪，自适应控制则提供了应对不确定性（如执行器间隙）的能力。手眼结构是指摄像头与机械臂的相对配置，对于实现视觉伺服至关重要。 这篇论文提出了一种新颖的、适应性强的视觉伺服控制方案，不仅解决了执行器间隙的问题，而且提高了机器人系统的整体性能。仿真结果证实了这种方法的可行性，为进一步优化和应用在实际机器人系统中提供了理论基础。