【摘 要】
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该文利用现有的PUMA562型工业机器人、微型CCD摄像机及自制图像采集处理板,与IBM/PC组成了智能空间机器人"手-眼"协调视觉伺服控制实验系统,为视觉伺服控制系统的理论研究与
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该文利用现有的PUMA562型工业机器人、微型CCD摄像机及自制图像采集处理板,与IBM/PC组成了智能空间机器人"手-眼"协调视觉伺服控制实验系统,为视觉伺服控制系统的理论研究与模拟实验创造了硬件环境.该文采用基于图像特征的机器人视觉伺服控制方法,实现了机器人"手-眼"协调视觉伺服控制.在基于图像特征的机器人视觉伺服控制方法中可以通过特征配准的方法估计上述非线性映射关系.通过适当的选取图像特征,可以实现在摄像机工作空间运动目标跟踪的视觉伺服任务.该文给出了考虑机器人动力学模型及视觉采样和机器人控制时滞因素的机器人视觉伺服控制系统结构,并采用扩展Kalman滤波控制方法完成机器人视觉伺服控制.该文对所建立的空间机器人"手-眼"协调视觉伺服实验系统,以机器人抓取目标物体为背景典型目标跟踪、抓取的空间机器人"手-眼"协调视觉伺服控制为任务,进行了大量模拟试验.验证了图像特征反馈视觉伺服方法的正确性,并验证了扩展Kalman最优滤波控制方式的鲁棒性.总之,该文意在以机器人"手-眼"协调系统为背景,研究机器人视觉伺服控制的基本方法,尽管是在假定简单特定目标、单一背景的条件下针对目标的平移运动进行了大量实验,简化了低层次图像处理问题,集中考虑基于图像特征的视觉伺服控制的基本问题,它是多目标、自然背景机器人视觉伺服控制的基础,然而实验结果仍可以初步反映出该文提出的视觉伺服控制方法及利用扩展Kalman最优滤波控制方法进行机器人"手-眼"协调视觉伺服控制的可行性,对今后进一步的研究具有重要的参考意义.
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