本文對機器人視覺伺服技巧停止了綜述，先容了機器人視覺伺服系統的觀點及開展過程跟分類，重點先容了基于地位的視覺伺服系統跟基于圖象的視覺伺服系統。對機器人視覺所波及的前沿問題做了歸納綜合，并指出了現階段研討中所存在的問題及此后開展標的目的。
現階段，正在全世界的制造業中，工業機器人曾經正在出產中起到了愈來愈緊張的作用。為了使機器人可能勝任更龐大的事情，機器人豈但要有更好的控制系統，借須要更多地感知情況的變更。此中機器人視覺以其信息量年夜、信息完全成為最緊張的機器人感知功用。
機器人視覺伺服系統是機械視覺跟機器人節制的無機聯合，是一個非線性、強耦合的龐大體系，其內容波及圖象處理、機器人運動學跟動力學、節制實際等研討范疇。跟著攝像設備機能價格比跟計算機信息處理速度的進步，和有關實際的日益完善，視覺伺服已具有實際使用的技巧前提，相關的技巧問題也成為以后研討的熱點。
本文對機器人視覺伺服技巧停止了綜述，先容了機器人視覺伺服系統的觀點及開展過程跟分類，重點先容了基于地位的視覺伺服系統跟基于圖象的視覺伺服系統。對機器人視覺所波及的前沿問題做了歸納綜合，并指出了現階段研討中所存在的問題及此后開展標的目的。
機器人視覺伺服系統
視覺伺服的界說：
人類關于內部的信息獲得大部分是經由過程眼睛取得的，千百年來人類始終空想著可能制造出智能機械，這類智能機械起首存在人眼的功用，可以對外部世界停止意識跟明白。人腦中有良多組織介入了視覺信息的處置懲罰，因此可能隨意馬虎的處置懲罰許多視覺問題，但是視覺認知作為一個進程，人類卻曉得的很少，從而形成了對智能機械的空想始終難以實現。跟著照相機技巧的開展跟計算機技術的呈現，存在視覺功用的智能機械起頭被人類制造出來，逐步形成了機械視覺學科跟產業。所謂機械視覺，美國制造工程師協會(smesocietyofmanufacturingengineers)機械視覺分會跟美國機器人工業協會(riaroboticindustriesassociation)的自動化視覺分會給出的界說是：
“機械視覺是經由過程光學的安裝跟非打仗的傳感器自動天吸收跟處置懲罰一個真實物體的圖象，以取得所需信息或用于節制機器人運動的安裝?！?/p>
機械視覺作為與人眼近似的機械仿生體系，從狹義角度但凡經由過程光學安裝獲得真實物體的信息和對相關信息的處置懲罰與履行皆是機械視覺，那便包羅了可見視覺和非可見視覺，以至包羅人類視覺不克不及間接窺察到的、物體外部信息的獲得與處置懲罰等。
機器人視覺開展過程
上個世紀60年月，因為機器人跟計算機技術的開展，人們起頭研討存在視覺功用的機器人。但正在這些研討中，機器人的視覺與機器人的舉措，嚴厲上講是開環的。機器人的視覺體系經由過程圖像處理，失掉方針位姿，然后依據方針位姿，計較出機械運動的位姿，正在全部進程中，視覺體系一次性天“供給”信息，然后便沒有介入進程了。正在1973年，有人將視覺體系使用于機器人控制系統，正在那一時期把那一進程稱作視覺反應(visualfeedback)。直到1979年，hill跟park提出了“視覺伺服”(visualservo)觀點。很較著，視覺反應的含意只是從視覺信息中提取反應旌旗燈號，而視覺伺服則是包羅了從視覺信號處理，到機器人節制的全過程，以是視覺伺服比視覺反應能更周全天反應機器人視覺跟節制的有關研討內容。
上個世紀80年以來，跟著計算機技術跟攝像設備的開展，機器人視覺伺服系統的技巧問題吸引了浩繁研討職員的留神。正在過來的幾年里，機器人視覺伺服無論是正在實際上仍是正在使用方面皆取得了很大希望。正在許多學術會議上，視覺伺服技巧時常列為集會的一個專題。視覺伺服已漸漸開展為跨機器人、自動控制跟圖像處理等技巧范疇的一門自力技巧。
機器人視覺伺服系統分類：
現階段，機器人視覺伺服控制系統有以下幾種分類方法：
●依照攝像機的數量的分歧，可分為單目視覺伺服系統、雙目視覺伺服系統和多目視覺伺服系統
單目視覺體系只能失掉二維立體圖象，沒法間接失掉方針的深度信息;多目視覺伺服系統可以獲得方針多標的目的的圖象，失掉的信息豐碩，但圖象的信息處理量年夜，且攝像機越多越難以保證系統的穩定性。以后的視覺伺服系統次要采取雙目視覺。
快遞分揀機器人帶來好處和壞處●依照攝像機安排地位的分歧，可以分為手眼體系(eyeinhand)跟流動攝像機體系(eyetohand或standalone)
正在實際上手眼體系可能實現正確節制，但對系統的標定偏差跟機器人運動偏差敏感;流動攝像機系統對機器人的運動學偏差沒有敏感，但一致環境下失掉的方針位姿信息的精度不如手眼體系，以是控制精度絕對也低。
電動自行車分揀機器人●依照機器人的空間地位或圖象特點，視覺伺服系統分為基于地位的視覺伺服系統跟基于圖象的視覺伺服系統
圖1基于地位節制的靜態lookandmove體系
分揀機器人的缺點國外快遞分揀機器人正在基于地位的視覺伺服系統(如圖1所示)中，對圖象停止處置懲罰后計較出方針絕對于攝像機跟機器人的位姿，以是那便要求對攝像機、方針跟機器人的模子停止校準，校準精度影響控制精度，這是這類方式的難點。節制時將須要變更的位姿轉化成機器人樞紐遷移轉變的角度，由樞紐控制器去節制機器人樞紐遷移轉變。
圖2基于圖象節制的directvisualservo體系
正在基于圖象的視覺伺服系統(如圖2所示)中，節制偏差信息來自于方針圖象特點與期冀圖象特點之間的差別。關于這類節制方式，要害的問題是若何樹立反應圖象差別變更與機械手位姿速率變更之間關聯的圖象俗可比矩陣;此外一個問題是，圖象是二維的，計較圖象俗可比矩陣須要估量方針深度(三維信息)，而深度估量始終是計算機視覺中的難點。
俗可比矩陣的計算方法有公式推導法、標定法、估量方式和學習方式等，前者可以依據模子推導或標定失掉，后者可以在線估量，學習方式次要應用神經網絡方式。
●依照采取閉環樞紐控制器的機器人，視覺伺服系統分為靜態窺察-挪動體系跟間接視覺伺服
前者采取機器人樞紐反應內環不變機器臂，由圖像處理模塊計較出攝像機應存在的速率或地位增量，反應至機器人樞紐控制器;后者則由圖像處理模塊間接計較機器人手臂各樞紐運動的節制量。
視覺伺服所面對的次要問題
視覺伺服的研討到現階段已有近20年的汗青，可是因為視覺伺服所波及的學科浩繁，以是其開展有賴于這些學科的開展，現階段正在視覺伺服的研討中依然有良多問題不很好地解決。
●圖像處理的方式正在實際跟實際計較處理速度上皆是圖象伺服最大的難點;
●正在圖像處理實現后，圖象特點與機器人樞紐運動之間模子的樹立是圖象伺服的另一難點;
●現階段的許多節制方式皆不克不及保證系統正在事情時是年夜規模不變的，以是對有關節制方式的研討也是需要的。
視覺伺服的發展前景
將來視覺伺服的研討標的目的次要有以下多少方面：
●正在實際情況下快捷、魯棒天獲得圖象特點是視覺伺服系統的關鍵問題
因為圖像處理的信息量年夜跟可編程器件技巧的開展，近期把通用算法硬件化，以放慢信息處理的速率的方式能夠會使那一問題的研討取得希望。
●樹立得當機器人視覺體系的有關實際跟軟件
現階段的許多機器人視覺伺服系統的圖像處理方式皆不是針對機器人視覺體系的，若是有如許的公用的軟件平臺，正在實現視覺伺服使命時，便可以削減工作量，以至可以經由過程視覺信息處理硬件化來進步視覺伺服系統的機能。
●將各類人工智能方式使用于機器人視覺伺服系統
雖然神經網絡正在機器人視覺伺服中已失掉使用，但許多智能方式正在機器人視覺伺服系統中借不失掉充足天使用，并且，現階段研討有過于依附數學建模跟數學計算的偏向，那使得機器人視覺伺服系統正在事情時計較量太大，現階段計算機的處理速度很難知足體系快速性的要求，可是人類正在實現有關的功用時并不是經由過程大批的計較去實現的，那便開導各人是不是可以用人工智能的方式降低數學計算量，以知足體系快速性的要求。
●將自動視覺技巧使用于機器人視覺伺服系統
自動視覺是現今計算機視覺跟機械視覺研討范疇中的一個熱點，正在這里視覺體系能自動天感知情況，按必然劃定規矩自動天提取須要的圖象特點，那使得正在普通環境下難以解決的問題得以辦理。
●將視覺傳感器與別的內部傳感器聯合起來
為了使機器人可能更周全天感知情況，特殊是對機器人視覺體系起信息增補，可以將多種傳感器參加機器人視覺體系，如許做可以克制機器人視覺體系的一些難題，但多傳感器的引入，便須要辦理機器人視覺體系的信息融會跟信息冗余問題。
結語
近年來，機器人視覺伺服技巧有了很大開展，海內、中機器人視覺體系的實際使用也愈來愈多，許多技術難題皆有愿望正在近期的研討中取得希望。正在將來一段時間內，機器人視覺伺服系統將正在機器人技巧中占領突出的位置，機器人視覺伺服系統將會愈來愈多地使用于工業生產中。
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