【摘 要】
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在KJ系列接触网绝缘子带电水冲洗装置的视觉伺服研究中,由于依靠低层特征的绝缘子目标连续定位方法难以在复杂背景图像中工作,而且现有视觉控制器方法需要精确地系统建模。为改善现有研究的不足,对装置的视觉控制系统进行了研究。首先,为确定装置的视觉伺服控制策略,对装置的作业工况、机械结构和系统控制要求进行了分析。根据分析结果,选择了基于图像的视觉伺服控制策略和眼在手的构型。同时,为得到深度确定了单目测距模型
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在KJ系列接触网绝缘子带电水冲洗装置的视觉伺服研究中,由于依靠低层特征的绝缘子目标连续定位方法难以在复杂背景图像中工作,而且现有视觉控制器方法需要精确地系统建模。为改善现有研究的不足,对装置的视觉控制系统进行了研究。首先,为确定装置的视觉伺服控制策略,对装置的作业工况、机械结构和系统控制要求进行了分析。根据分析结果,选择了基于图像的视觉伺服控制策略和眼在手的构型。同时,为得到深度确定了单目测距模型。在此基础上考虑双率控制和姿态隔离的问题,完成了装置视觉伺服控制系统的总体设计,设计了系统硬件和软件的框架,并完成系统部分硬件选型。其次,为获取装置视觉伺服系统的控制偏差,需要完成绝缘子目标连续定位。作为绝缘子目标连续定位的前期任务,本文对绝缘子目标检测进行了研究,使用DPM（Deformable Part Model）和YOLOv3（You Look Only Once v3）分别进行了检测模型的训练与测试。结果表明,两者的检测速度都不理想,难以满足系统控制要求。在对DPM改进中,引入特征插值估计得到了加速Cascade-DPM检测模型。测试结果表明,该模型大幅提升了检测速度,但检测精度有所降低。在对YOLOv3改进中,结合轻量化网络架构和改进的瓶颈层模块得到了轻量化YOLOv3目标检测模型。测试结果表明,该模型能够大幅降低模型参数量、计算量和模型大小,提升模型的检测速度和精度。两者相比,不同构型的轻量化YOLOv3目标检测模型能够提供优于加速Cascade-DPM模型的检测性能。然后,完成绝缘子目标连续定位除了检测绝缘子,还要确定被检测目标的身份,因此需要进行目标跟踪。为平衡跟踪的速度与精度,结合多目标和单目标跟踪分别进行了绝缘子目标检测跟踪一体化算法研究。使用SORT（Simple Online and Realtime Tracking）多目标跟踪器和轻量化YOLOv3检测器完成了基于检测跟踪路线的一体化算法,测试结果表明算法能够快速完成多个目标的跟踪。使用ECO-HC（Efficient Convolution Operators-Hand Craft）单目标跟踪器和YOLOv3检测器完成了无检测跟踪路线的一体化算法,测试结果表明算法能够在CPU计算平台上较为精确地完成少数目标的同时跟踪。在此基础上,设计了绝缘子外形拟合处理算法及上位机图像处理软件,实现了实时和目标特征之间偏差的计算和数据传送,为后续视觉控制器方法研究奠定了基础。最后,完成绝缘子目标连续定位可以得到图像偏差,要想完成控制任务,需要对IBVS控制器算法进行研究。考虑到系统对控制量鲁棒性的要求,在对装置进行运动学建模分析的基础上,基于自适应平方根无迹卡尔曼滤波模型设计了动态拟牛顿法视觉伺服控制器,基于径向基神经网络设计了自适应神经网络PID法视觉伺服控制器。通过Peter Corke的机器人和视觉MATLAB工具箱建立模型,完成了上面两种算法的仿真对比。结果表明,后者计算简单、误差更小。
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