机器人视觉伺服控制半物理仿真系统的研制

为了模拟机器人在自由运动的工作状态,验证实际物理手眼视觉伺服控制算法的效果,在4台PC机的基础上,用三维图形库OpenGL开发了仿真应用软件,组建了机器人视觉伺服控制半物理仿真系统。该仿真系统利用计算机三维图形学、机器人运动学和动力学、视觉测量以及视觉伺服控制等技术,成功仿真了在空间自由运动状态中,机器人对目标物体的捕获。     

具有一种新的图像雅可比矩阵估计方法的无定标视觉伺服

对于基于图像的具有手眼或固定摄像机模式的视觉伺服,考虑机器人的运动学及动力学特性,在摄像机的内外参数未知的情况下,提出了一种直接自适应控制方案实现位置控制或轨迹跟踪;利用矩阵变换的方法使得图像雅可比矩阵的组成元素线性地出现在闭环动力学方程中,从而设计了一种新的自适应估计方法在线估计图像雅可比矩阵;利用李亚普诺夫的方法证明了图像误差的渐近收敛性。仿真结果验证了该方法的有效性。     

在线估计雅可比矩阵的视觉伺服控制算法

机器人视觉伺服系统是机器人研究领域的一个重要研究方向。以图像为基础的视觉伺服机器人模型中,有许多的不确定性,如机器人动力学模型,运动学模型,摄像机系统以及雅可比矩阵等。多数的视觉伺服系统往往只考虑某一、两个部分,而其它的不确定性依然影响定位目标的精度。在使用了神经网络的控制器中加入卡尔曼滤波,在摄像机与机器人坐标系无标定的情况下,对雅可比矩阵进行实时在线估计,从而提高了视觉伺服系统的精确性。仿真验证了本算法的可行性和有效性。

Abstract：

Robotic visual servo system is an important subject in the field of robots.Image-based visual servo model has a lot of uncertainties,for example,robot dynamics model,robot kinematics model,camera system and Jacobian matrix and so on.Most of visual servo methods always considered one or two aspects,but other uncertainties still affected the accuracy of tracking the target for the robot.Based on the traditional controller with neural network,a new control algorithm was provided in the uncalibrated camera and coordination systems with the Kalman filter that estimated Jacobian matrix on-line,thereby improving the accuracy of the system.Simulation result shows the feasibility and effectiveness of the algorithm.     

机器人/视觉系统非标定的平面运动跟踪

研究机器人与未标定关系的视觉传感系统之间的协调控制策略,其中目标运动及机器人跟踪运动均限定在二维工作平面。摄像机固定在工作区域中,它与机器人坐标系和工作平面之间的关系未知。机器人运动由摄像机观察到的上一控制周期中规划的手运动及目标当前位置决定,机器人与视觉系统之间的协调与它们两者之间的标定关系无关。文末的仿真显示了这一方法的有效性。     

图像反馈机器人视觉伺服系统仿真

机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可以直接用于机器人自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等问题中。分析了基于图像雅克比矩阵的机器人视觉伺服方法的基本原理，通过创建子系统(sub-system)使得Marlab和Simulink有机结合，基于机器人Matlab仿真工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)实现了六自由度Motoman-SV3工业机器人图像反馈视觉伺服系统的Simulink模型。采用该模型进行了机器人跟踪三维空间螺旋运动目标的仿真实验，结果验证了该方法的有效性。     

具有L2性能的视觉伺服控制器设计

对于基于图像的具有手眼或固定摄像机模式的视觉伺服,考虑视觉控制系统不确定因素对图像特征所产生的影响,提出了基于L2性能准则(γ-耗散)的方法来处理视觉伺服系统的抗干扰问题及控制器设计问题,给出了系统全局稳定的充要条件,设计了视觉伺服控制器,基于图像误差实现了定位控制;利用初始及期望深度估计值提出了深度自适应估计律,给出了深度变化过程,使得摄像机能够在有干扰存在的条件下达到其期望位置.     

开环和开闭环结合的机器人视觉伺服

为尽量减小视觉系统采样频率低对视觉伺服动态性能的影响,提出了视觉开环的机器人视觉系统,仅进行一次视觉采样,分析了系统的鲁棒性,并在二自由度机械手上进行了仿真实验研究,0.2秒就完成了调节过程;为进一步提高系统的鲁棒性和消除稳态误差,提出了开闭环结合的视觉伺服系统,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于Internet机器人视觉伺服系统仿真实现

为利用视觉伺服技术实现机器人的网络遥操作,基于所给出的仿真模型,在Robotics Toolbox for Matlab工具箱的基础上,通过Matlab数据引擎技术,实现了基于Internet机器人视觉伺服系统的仿真。为增强系统的实时性,仿真中采用了数据的同步收发和时延缓冲策略。通过给出图像特征点的方式,操作者能够利用Internet实现对虚拟的Puma560机器人进行实时遥操作。     

仿人机器人跑步运动的仿真

提出一种仿人机器人跑步运动仿真的新方法。首先建立惯性坐标系、参考坐标系和物体坐标系,在此基础上对机器人进行运动学分析。针对跑步机器人在起跳阶段和飞行阶段存在不同约束的特点,采用拉格朗日动力学方法建立机器人跑步的变拓扑结构动力学方程,并对机器人脚着地时冲击现象进行分析。在跑步运动规划的基础上根据运动学和动力学分析给出机器人跑步运动仿真的算法。最后对一个跑步动作进行仿真,实现了前向速度为1.2m/s的跑步动作,证明了这种方法的有效性。     

基于SIFT匹配算法的移动机器人单目视觉定位研究

以单目视觉为模型给出基于视觉的移动机器人目标定位系统算法,利用尺度不变特征变换匹配方法(SIFT)求得基本矩阵与本质矩阵,分解本质矩阵后进一步得到相机的运动参数,最后结合立体视觉方法以及运动恢复结构方法获得目标的深度信息,实现目标定位。给出了三维信息获取过程与计算机仿真结果。实验结果表明,算法能满足移动机器人对目标实现定位的精度要求。     

Planar Motion Tracking with an Uncalibrated Robot/Vision System

1.INTSODUCTIONtraditionallythemodelofarobothand/eyecoordinationsystemmustbeestimatedanddeterminedinadvanceforsystemcolltrol.Thisformsthetaskofsystemcalibration.Asystemcalibrationissomewhatthecombinationoftheoreticalresearchandengineeringrealization.Theaccuracyofasystemmodelismorelikelydependentonthetechniqueofengineeringrealizationthantheresearchesontheoreticalmethod.Realizationofthecalibrationmethodisthebottleneckfortheaccuracyofresultantmodelapproachingitstheoreticalvalue.Thisisthemainr…     

基于队形控制的多机器人时间最优搬运方法

从多机器人队形控制的角度出发,并以组群机器人系统结构为基础,分析设计了一类多机器人协作搬运方法--时间最优搬运方法,主要解决了在被搬运物体形状未知的情况下如何寻找最优搬运点以及各机器人时问最短到达最优搬运点的路径规划问题,并证明了稳定时间最优路径规划算法(STOPP)满足队形变换时间最优且保证队形转换过程中系统内部避碰.     

FDA-MIMO雷达目标距离、角度及未知互耦参数估计

针对频控阵-多输入多输(frequency diverse array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达阵列间存在未知互耦合情况的参数估计问题, 提出一种基于数据转换的二维多重信号分类方法。首先, 构造了存在未知互耦合影响的接收信号模型。然后，通过子空间分解的方法得到用于参数估计的谱函数, 并且采用数据转换的方法来解决谱函数由于未知耦合矩阵存在而失真的问题。最后，利用得到的目标距离和角度参数的估计值, 通过类似线性约束最小方差重构优化问题, 估计出耦合系数矩阵。仿真结果验证了所提方法的有效性，能准确估计阵列间存在未知互耦合效应时的参数和互耦合系数。     

An Algorithm for Estimating the Object Depth Accurately by Ground-Penetrating Radar

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＧｒｏｕｎｄ ｐｅｎｅｔｒａｔｉｎｇｒａｄａｒ (ＧＰＲ)ｉｓａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｏｌｆｏｒｓｈａｌｌｏｗ ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓ .Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ[1～ 4 ]ｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＧＰＲ .ＩｎＧＰＲｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ,ｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇａｎｔｅｎｎａｏｆｔｈｅｒａｄａｒｅｍｉｔｓａｎｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｐｕｌｓｅｔｈａ…     

基于激光数据配准的移动机器人自定位

提出了一种基于激光数据配准的移动机器人自定位方法。该方法避免了对激光数据进行特征提取以及点对点的对应,仅以预处理后激光数据的核密度估计作为定位依据,以核相关方法作为比较相邻两组激光数据相似性的度量准则,并在此基础上建立以旋转平移向量为参数的自定位目标函数。最后采用BFGS拟牛顿方法对目标函数进行寻优,最终实现移动机器人的自定位。对180度激光数据的仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

基于自适应观测器和自抗扰控制的PMSM直接转矩控制

提出一种新的自适应观测器,用于永磁同步电机直接转矩控制系统的定子磁链和定子电阻估计。该观测器利用静止坐标系下的电压模型估计定子磁链,采用转子坐标系下的电流模型估计定子电流,把定子电流估计误差通过增益矩阵作为反馈信号。定子电阻自适应律根据李亚普诺夫稳定性理论推出,观测器的增益矩阵采用极点配置方法得到,观测器的收敛性根据李亚普诺夫稳定性分析来保证。此外,采用自抗扰控制技术设计了速度控制器,该控制器能对负载扰动进行估计和补偿。仿真结果证明了所提自适应观测器的有效性和自抗扰控制器的抗负载扰动能力。

Abstract：

A new adaptive observer was proposed to estimate the stator flux and stator resistance in the direct torque controlled permanent magnet synchronous motor （PMSM） drive. The stator flux was estimated by using the motor voltage model in the stationary frame, and the stator currents were estimated by using the motor current model in the rotor frame. The current estimation errors were then used as feedback signals through a gain matrix. Stator resistance adaptive law was developed based on Lyapunov stability theory. The observer gain matrix was obtained by using the pole placement method. The stability of the adaptive observer was guaranteed by the Lyapunov stability analysis. In addition, a speed controller was designed based on active disturbance rejection control （ADRC） technique to estimate and compensate the load disturbance. Simulation results have confirmed both the effectiveness of the adaptive observer and the anti-load-disturbance performance of the active disturbance rejection controller.     

快速酉ESPRIT方法

酉ESPRIT方法虽然能以较小的计算代价改善标准ESPRIT方法的参数估计性能 ,但仍需计算实数矩阵的奇异值。提出了一种基于酉变换的信号子空间快速近似方法。该方法在数据矩阵酉变换的基础上 ,有理近似估计信号子空间 ,利用均匀线阵的中心对称性 ,使矩阵运算变为实数运算 ,无需奇异值分解 ,大大减小了运算量。仿真实验表明 ,该方法的参数估计性能接近酉ESPRIT方法 ,优于标准ESPRIT和有理近似ESPRIT方法。