机器人视觉伺服轨迹规划：基于人工势能场法

"1机器人任务空间中摄像机轨迹的表达-labview中的webservice和网络功能" 本文探讨的是机器人视觉伺服轨迹规划方法，特别是在基于人工势能场法的机器人视觉伺服控制算法的应用。这一方法旨在通过设置吸力和排斥势能场来确保机器人能够有效地跟踪目标物体，同时满足特定的约束条件。在描述中，提到了三个关键约束：1) 摄像机获取的每帧图像必须对应有效的机器人位姿；2) 物体特征点需保持在摄像机视野内；3) 遵守机器人关节空间的结构约束，避免奇异点。 首先，轨迹规划在3D任务空间中进行，然后映射到图像空间，以确保每个图像帧与有效的机器人位置和姿态相对应。吸引势能E被定义在机器人3D任务坐标系中，以驱动机器人向目标移动。而排斥势能函数则在图像空间（用于保持目标在视野内）和关节空间（防止奇异点）中定义，以满足其他约束。总势能函数可以通过调整加权因子y和z来优化，防止系统陷入局部最小值。 为了实施这种规划算法，需要对基于图像的机器人视觉伺服控制算法进行重新建模。这涉及到已知的摄像机定标模型、目标物体3D模型，以及如何从图像特征点计算出摄像机在不同位置的位姿。文章提到了通过转动和平动矩阵来描述摄像机在不同任务空间位置的转换。 标签“机器视觉”和“伺服控制”反映了文章的核心内容，即机器人如何通过视觉反馈实现精确的伺服控制。作者王宏杰在2002年的博士学位论文中阐述了这些概念，并建立了一个实验平台，该平台结合了ABB工业机器人和基于TCP/IP的网络通信机制，用于研究机器人视觉伺服控制系统。此外，论文还涉及了基于位置的视觉伺服控制算法，包括位置跟踪和姿态跟踪模型的建立，通过实验验证了算法的性能。 这篇论文深入研究了机器人视觉伺服控制的重要技术，包括轨迹规划、约束满足和系统建模，这些都是实现机器人自主、智能任务的关键步骤。通过结合理论研究和实验验证，作者为机器人视觉伺服控制领域提供了有价值的贡献。