[发明专利]一种基于轮廓边及内包圆特征的视觉伺服解耦控制方法

说明书

本发明公开了一种基于轮廓边及内包圆特征的视觉伺服解耦控制方法。在基于矩形轮廓视觉识别的眼在手机器人伺服控制应用研究中，提出基于轮廓内包圆特征和基于轮廓线特征分别控制机器人末端执行器的平移量和旋转量，并引入内包圆面积特征的矢量补偿和轮廓质心点的位置补偿，实现机器人位置和姿态的视觉伺服解耦控制。通过本发明的技术方案，能较好的克服伺服控制过程中因深度、标定误差以及图像噪声造成的不确定性问题，使机器人末端执行器运动实现较好的收敛速度和更为平滑的移动轨迹。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种基于图像的视觉伺服控制方法。

背景技术

视觉伺服是一种通过视觉信息反馈，引导机器人运动至期望位置的自动控制技术。基于图像的视觉伺服控制(IBVS)把控制误差定义在图像平面，利用图像特征偏差进行视觉信息反馈控制，构造图像特征变化与机器人运动之间的非线性映射关系，通过建立图像雅可比矩阵将这种非线性映射关系进行小范围线性化，并在系统运行过程中连续更新，从而实现视觉伺服控制。

图像特征信息的选取是影响IBVS性能的重要因素，选取合适的图像特征需要兼顾识别和控制两方面要求。由于图像矩比简单图像特征更能反映当前图像信息，在基于平面目标的视觉伺服控制器设计中，采用图像矩作为视觉特征可以增强伺服控制的鲁棒性，降低图像噪声的影响，避免伺服过程中图像雅可比矩阵发生奇异，实现控制过程的全局收敛。

发明内容

本发明的目的在于针对基于图像中识别到的目标矩形轮廓边框，提出新的视觉特征作为视觉伺服控制器输入。基于不同特征随相机平移、旋转运动后的成像变化敏感程度，利用对相机平移、旋转运动较为敏感的矩形边框内包圆、质心点以及轮廓线作为视觉特征，并引入基于视觉特征的补偿机制，引导手眼系统移动至期望位姿，确保系统满足全局渐进稳定且机器人末端移动过程中特征始终处于相机视场范围内。

本发明所述的控制方法涉及一种基于图像的眼在手机器人伺服控制系统，系统包括六自由度机器人本体、与机器人本体活动连接的机械手、以及安装在机器人末端执行器上的相机、图像处理单元、运动控制单元。图像处理单元用于图像获取、目标识别、轮廓特征提取、畸变校正、计算图像中目标的质心点坐标和轮廓内包圆面积、计算轮廓拟合直线与像素平面水平轴的夹角，所述的运动控制单元将视觉伺服控制器计算的末端平移、旋转量通过机器人逆运动学解算映射到各个关节的运动情况。

为了实现上述的技术目的，本发明的技术方案是，

一种基于轮廓边及内包圆特征的视觉伺服解耦控制方法，所述方法包括下列步骤：

S1：通过设置在六自由度机器人末端执行器上的相机采集具有矩形边框特征的目标物图像，将采集到的图像信息进行目标识别、轮廓提取和畸变校正处理，提取目标物的轮廓和位置信息；

S2：根据目标物在图像中的轮廓信息，提取轮廓中的质心点、轮廓线以及质心点为圆心，质心点到四条轮廓线中最短长度作为半径的内包圆并构建包括这些特征的雅可比矩阵，同时记当前和期望状态下质心点、轮廓线、内包圆组成的图像矩信息分别为s,s^*；

S3：根据当前和期望系统状态下的图像矩信息构建视觉特征误差向量Δs＝(s-s^*),如果Δs小于预设阈值δ，则机器人末端相机对目标物成图已达到期望图像矩值，即机器人末端达到期望位姿，视觉伺服解耦控制方法结束，否则执行步骤S4；

S4：根据步骤S2、S3构建的雅可比矩阵和视觉特征误差向量，结合视觉伺服控制器分别控制机器人末端执行器的平移量和旋转量，并引入基于内包圆面积特征矢量补偿和质心点位置补偿，实现机器人的位置和姿态解耦控制，机器人调整位姿后返回步骤S1；

所述的基于轮廓边及内包圆特征的视觉伺服解耦控制方法，所述步骤S2中以质心点、轮廓线、内包圆的特征构建雅可比矩阵以及组成的图像矩信息的方法为：