西安理工大学博士学位论文基于图像的智能机器人视觉伺服系统姓名：杨延西申请学位级别：博士专业：电力电子与电力传动指导教师：刘丁20030101脚甲月一日论文作者签名：垃趱导师熊名保护知识产权声明独创性声明论文作者签名：主乏挺．匣≥吗年9月妒日秉承学校严谨的作风和优良的科学道德，本人声明所呈芟的学位论交除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，不包含本人或他人已申请学位或其他用途使用过申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任毕业离校后，发表论文或使用论文成果时署名单位仍然为西安理工大学。是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示致跗。本人完全了解西安理工大学有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期间，论文工作的知识产权单位属西安理工大学。本人保证学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分农容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)，基于图像的智能机器人视觉伺服系统摘要学科名称：电力电子与电力传动杨延西刘丁教授(签名博士生：导师：Matrix)及其逆矩阵。但是，图像雅可比矩阵智能机器人视觉伺服控制是实时图像处理、机器人运动学、控制理论、计算机技术以及实时计算等领域的融合，是计算机视觉研究前沿的一个重要分支。目前，机器人视觉伺服系统根据视觉反馈信号表示的是3D空间坐标值或是幽像特征值而分为基于位置的(position-based)和基丁=-图像的(image—based)视觉闭环反馈两种方式。基于位置的控制方式根据已知的目标几何模型和摄像机模掰来估计目标相对丁^摄像机的位姿，其主要缺陷在于控制精度依赖于摄像机的标定精度，而标定精度义受环境的制约。基于图像的控制方式误差信号直接用图像特征F来定义，直接利削剀像特征进行视觉信息反馈伺服控制。该方法可以减少计算延时，并且对摄像机和机械臂的校准误差和目标模裂误差具有较强的鲁棒性。其主耍缺点有两点：1)为了求得图像特征参数的变化同机器人位姿变化的关系，基丁图像的视觉伺服方法必需计算图像雅可比矩阵J(Image通常与机械手到图像平面的垂直距离(也称为深度)有关，对于单目视觉伺服系统，深度信息的精确估计是比较困难的。许多文献采用固定雅克比矩阵的方法实现机器人视觉伺服，但是这种方法只能在局部任务空间有效。2)跟踪过程中图像雅克比矩阵可能存在奇异性问题，导致系统不稳定。本文在总结了目前机器人视觉伺服系统发展状况的基础上，通过构建新的非线性Jacobian西安理工大学博士学位论文御觉映射模1Iu将蚓像特征空问’o机器^、运葫空问紧密地联系起来提⋯j7然j人；缉{捉i11了模糊趋近律变结构控制方法．该方法基丁模糊逻辑住线调整趋近律参数，爿将该方法用丁了全数字交流伺服系统中。实验结果表明系统小仅具n良盯的动态品质而且人人减弱r抖动。提⋯J’基f改进GA的相关匹配算法和基于GA的改进不变矩匹配算法，J1进行了大量实验研究，实验结果验证了以上方法的有效性。摹丁嘲像雅可比矩阵的视觉伺服基本原理，采用小运动量F近似图像雅克比矩阵的方法设计了视觉定位控制器，并钳对MOTOMAN-SV3机器人进行了仿真针对基于图像雅可比矩阵的机器人手眼平动视觉跟踪问题，建立了新的视觉映射模型，提出了基于BP．GA混合学习算法的人1二神经网络机器人平动视觉跟踪方法，仿真结果表明该方法控制F系统跟踪误差快速趋近T：零。针对平而3自由度视觉伺服问题．构建了新的视觉映射模型，并基丁ANFIS建立r视觉伺服控制系统，仿真表明该方法控制F系统可以实现对运动日标的跟踪。建立了MOTOMAN—SV3机器人视觉伺服系统硬件实验环境：针对摄像机成像误著校正问题，提出了基于RBF网络的校正方法，实验验证了方法的有效性；针对立体视觉定位问题，提出了基于恒定旋转矩阵的机器人手眼立体视觉定位方法，大人简化了摄像机内外参数标定过程。并取得了良好实验结果：针对本文提出的新的视觉伺服方法，进行了平面运动目标跟踪实验研究．分析了控制系统的性能，并为进一步改善系统性能提出新思路。关键词MOTOMAN—SV3机器人，视觉伺服，ANFIS，模糊趋近律变结构控制，BP—GA混合学习算法簧网络的视觉伺服方法，阼进行了夫蕈的仿真__f【I实验。具体r作有以L-儿个习而针对所研究对象MOTOMAN—SV3六自阳度机器人，卸究r葭机器久o¨I7逆运动学问题，提出了新的逆运动学求解方法，建立了其数学模型。研究。(：{)【1)(5)(6)jr!)parametersSYSTEMlMAGEELI。lGENTRoBo