变电站机器人视觉伺服系统研究

变电站巡检机器人替代人工巡检变电站设备,主要是机器人携带CCD摄像仪和红外成像仪,在固定点对目标设备的状态进行检测。由于机器人的定位误差和机器人本体自由度的误差,会造成机器人到固定点取图像时巡检目标偏移甚至丢失。采用Adaboost图像识别分类方法和光学成像原理组成视觉伺服控制系统,对机器人进行调整,使巡检目标保持在图像的中心位置。实验结果表明,机器人视觉伺服系统能有效避免机器人定位和自身误差带来巡检目标偏移和丢失的影响。     

基于模糊控制的机器人视觉伺服系统

将模糊控制应用于机器人视觉伺服系统,利用模糊控制不依赖于对象模型和鲁棒性强的优点来克服机器人视觉伺服系统的时变性、强耦合和非线性等因素的影响。实验结果表明基于模糊控制的机器人视觉伺服系统具有较快的响应速度和较强的鲁棒性。     

机器人无标定视觉伺服系统及离散仿真

为了研究机器人无标定视觉伺服离散仿真,本文在介绍了机器人无标定视觉伺服控制的基础上,基于Simulink软件,首次建立了一种具有图像雅可比矩阵伪逆在线估计的无标定视觉伺服系统离散仿真模型,并以此完成了二关节机器人、Puma560机器人无标定视觉伺服系统离散仿真模型的建立.文中对固定图像目标定位跟踪的仿真结果表明,提出的无标定视觉伺服系统Simulink离散仿真模型是正确的.这对无标定视觉伺服系统控制算法的研究具有积极意义.     

基于神经网络的机器人无标定视觉伺服系统仿真

针对机器人三自由度平动的视觉定位问题,建立全局有效的非线性视觉映射关系模型,并设计人工神经网络（ANN）Xff其拟合,从而实现无标定视觉伺服．伺服系统的物理结构采用单目视觉和眼在手上（eye。in。hand）构型．机器人系统采用典型工业机器人puma560,并限定末端姿态使其保持平动．基于机器人工具箱（roboticstoolboxforMatlab）和神经网络工具箱,在Matlab／Simulink环境下建立仿真模型,对系统的开发具有重要的参考意义．仿真结果表明,该系统对静态物体的定位能够达到较快的响应和较高的精度．     

搬运机器人伺服系统的研究

为实现搬运机器人高精度位置伺服控制,采用了现代数字伺服技术,包括交流驱动、分级控制、数字信号处理(DSP)、总线通讯及系统软硬件保护等新技术,使机器人运行可靠,达到了精度高、速度快及平稳性好的控制要求。该文重点介绍伺服系统设计方案及特点,并针对伺服系统位置环、速度环、电流环参数以及伺服周期的确定方法进行了较为全面的讨论,最后介绍了伺服系统软硬件保护措施。     

一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器

提出了一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于参数自适应模糊控制器的机器人视觉伺服系统的性能较一般模糊控制机器人视觉伺服系统有了较大的改善。     

基于模糊高斯基函数神经网络控制的机器人视觉伺服系统

针对机器人视觉伺服控制系统中存在的不确定性问题,将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络视觉伺服控制器,该控制器不仅具有定性知识的表达能力,而且具有很强的在线学习能力。将所提方法用于三关节机器人"手-眼"视觉伺服系统的控制中,取得了很好的控制效果。     

机器人彩色视觉研究

本文介绍了一种适合于智能机器人的新的颜色识别方法以及根据该方法所研制的一套颜色识别系统,同时给出了初步的实验数据。该方法采用了先进的CCD图像传感器,并且利用了着色物体表面的色功率谱的积分来进行颜色识别。实验结果令人满意。     

双目视觉机器人精确定位研究

如何实时鲁棒地进行移动机器人精确定位是一个挑战性的问题,人工路标有助于解决视觉定位中的数据关联难题,双目视觉有助于提高定位的精度,本文提出一种结合双目视觉和人工路标的方法来实现移动机器人的精确定位,实验结果验证了本方法的有效性。     

基于MatlabRTW的机器人伺服系统

本文提出一种基于MatlabRTW的机器人伺服系统的设计方案。基于五自由度排爆机器人,通过SIMULINK软件设计出机器人控制系统框图,并通过xPC目标系统编译,生成可运行于X86的实时控制系统。该系统采用一组PID复合控制器,具有专家特性。运行结果表明,该方案能取得良好的效果: 在较大载荷范围内,机器人都能运动平稳,系统具有很好的鲁棒性,实时性。     

A hybrid Jacobian control for uncalibrated robot visual servoing

Visualservocontrolhasbeenanactiveareaofre searchformanyyears.Since1973,therehasbeen significantprogressonvisualservoingcontrol[1],and severalspecialissuesonvisualservoinghavebeen published[2,3].Therearetwobasicapproachestovi sualservocontrol[1]:Position BasedVisualServoing(PBVS)andImage BasedVisualServoing(IBVS).InPBVSsystem,theobject’s3Dposeisrecovered throughcomputervisionandtheerrorbetweenthe currentposeandthedesiredposeiscomputedinthe Cartesiantaskspace.Estimationof3Dmotionsfrom…     

A dual working mode mobile robot system based on visual guiding and visual servoing

A dual operational modes mobile robot system based on visual guiding and visual servo control is presented.This system consists of a mobile robot with a two-axis manipulator and a tele-operation station.In the visual guiding mode,for the robot works in an open loop visual servo control mode,the manipulating burden of the operator is reduced largely.In the visual servo mode the robot can locate the position of the target assigned by the operator and pick it up by its manipulator.With the help of the operator,the difficult problems of finding and handling a target in a complicated environment by the robot Can be solved easily.     

Robust visual servoing based Chinese calligraphy on a humanoid robot

A robust visual servoing system is investigated on a humanoid robot which grasps a brush in Chinese calligraphy task.The system is implemented based on uncalibrated visual servoing controller utilizing Kalman-Bucy filter, with the help of an object detector by continuously adaptive MeanShift ( CAMShift) algorithm.Under this control scheme, a humanoid robot can satisfactorily grasp a brush without system modeling.The proposed method is shown to be robust and effective through a Chinese calligraphy task on a NAO robot.     

一种新的双目立体视觉伺服控制模型及实验研究

针对目前手眼视觉伺服系统模型中普遍存在深度信息估计的问题,提出了一种用于双目视觉伺服控制的模型,该模型避免了深度值的测量与估计,提高了系统的控制性能,从而解决了未知物点的深度信息估计的问题。本文应用此模型,单独考虑机器人的运动学特性,设计了机器人末端执行器进行定位控制的控制器,仿真结果验证了该模型与控制算法的有效性;进一步提出了模型使用的改进算法,使该模型更具有宽泛的实用性;并且,进行了基于MOTOMAN UP6型机器人的双目视觉伺服控制实验,实验结果验证了该模型在实际控制工程中的有效性、可行性。     

基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航实现

提出了一种基于移动机器人双目摄像头的图像视觉伺服方法,实现了基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航.当匹配图像特征点时,采取KLT算法和基于Harris算子角点检测与匹配算法相结合的方法,大幅优化了整个工程的运行时间,并结合RANSAC算法剔除误匹配的特征点对,使机器人能够精确地定位.实验结果证明该方法有效、正确.     

基于改进Smith预估器的显微视觉伺服

提出了一种改进Smith预估器的模糊白适应PID显微视觉伺服控制策略.该策略用于改善视觉伺服系统的控制品质.针对视觉迟延问题,建立了视觉伺服系统的分时模型.在对基于位置的动态“look and move”视觉伺服系统特性分析的基础上,建立了基于改进的Smith预估器的模糊自适应PID控制的视觉伺服系统结构.在微操作机器人平台上进行了微小零件的自动定位与抓取实验.实验与仿真结果表明,提出的视觉控制结构的伺服系统具有很好的控制品质,满足微操作应用要求.     

基于视觉伺服的不确定系统的指数镇定

基于运动学模型和状态变换,研究了一类带有未知参数的不确定系统的镇定问题.运用辅助变量和控制输入两种方法分别设计控制器,使系统状态指数收敛.两种方法克服了系统初始状态不为零的限制.理论分析展示了两种控制器的高度统一性,仿真结果验证了两种控制方法的有效性.     

基于视觉伺服的小型四旋翼无人机自主飞行控制研究进展

 在GPS信号较弱甚至失效的环境下,视觉伺服能够通过视觉信息控制自主飞行,因此近年来视觉伺服在自主飞行控制领域受到广泛关注。根据获取的图像信息不同,可将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。与基于图像的视觉伺服相比,基于位置的视觉伺服位姿估计稳定,可直观地在直角坐标空间定义机器人运动,符合机器人工作方式,且控制器设计简单,但控制精度受摄像机和机器人标定精度的影响,且计算量较大。对于小型四旋翼无人机自主飞行控制的应用研究中,视觉伺服的实时性、精确性和鲁棒性尚待提高,且小型四旋翼无人机的智能化不高,在室内室外模式转换及室内协同控制方面还有广阔的发展空间。     

专用焊接打磨机器人视觉系统的研究

针对水轮机修复专用机器人视觉系统进行了系统地描述,并对其硬件与图像处理方法作了较详细地阐述.采用主动视觉检测法,利用CCD摄像机等相关硬件获取图像和小波变换对获取后图像进行处理,实现了对叶片表面缺陷的识别并且引导机器人焊枪跟踪焊缝,实时调整焊枪姿态,以完成补焊及焊后打磨工作.     

壁面爬行机器人“脚”的研究

利用壁虎爬墙的原理,制造出能和壁虎的脚功能相近的材料,把壁虎的爬墙功能和现有的真空吸盘式爬墙系统结合起来,弥补现有设备的缺陷。在吸盘底部不规则方向布置仿刚毛材料,合理设计吸盘吸气的气道,保留吸盘组的高吸附力,可以制作出快捷、灵活的爬墙机器人。