本文選題：視覺伺服 + 圖像矩　； 參考：《華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：針對平面圖像特征選擇,提出一種結(jié)合學(xué)習(xí)特征的改進圖像矩視覺伺服方法,以解決不變圖像矩特征存在的交互矩陣奇異問題并獲得更優(yōu)的運動特性.該方法首先基于不變矩特征具有的TRS(2D平移、2D旋轉(zhuǎn)及尺度變化)不變特性,利用非線性支持向量機回歸算法,對不變矩特征與攝像機X軸、Y軸轉(zhuǎn)角的關(guān)系進行分別學(xué)習(xí)建模;然后利用兩個模型的估計值(即學(xué)習(xí)特征)作為針對X軸旋轉(zhuǎn)及Y軸旋轉(zhuǎn)運動的圖像特征,其交互矩陣具有完全解耦及線性特性,且對于任意平面目標(biāo)不存在奇異問題;進而結(jié)合目標(biāo)圖像重心點坐標(biāo)和面積的歸一化特征及圖像方向角特征,實現(xiàn)攝像機在任務(wù)空間的平移及旋轉(zhuǎn)六自由度控制;最后通過仿真驗證了文中方法的有效性.
[Abstract]:An improved image moment visual servo method based on learning features is proposed to solve the interaction matrix singularity problem of invariant image moment features and obtain better motion characteristics. Firstly, based on the TRS(2D translation 2D rotation and scale variation of the moment invariant feature, the nonlinear support vector machine regression algorithm is used to model the relationship between the moment invariant feature and the camera X axis Y axis rotation angle. Then, the estimated values (learning characteristics) of the two models are used as the image features for X-axis rotation and Y-axis rotation. The interaction matrix is completely decoupled and linear, and there is no singular problem for any planar target. Combined with the normalized feature of the center of gravity point coordinate and area of the target image and the direction angle feature of the image, the translation and rotation of the camera in the task space can be controlled with six degrees of freedom. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by simulation.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)機械與汽車工程學(xué)院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)項目(2015AA043005) 廣東省數(shù)控一代機械產(chǎn)品創(chuàng)新應(yīng)用示范工程專項資金資助項目(2013B011301026)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1784610