本文關(guān)鍵詞：機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)中圖像雅可比矩陣的在線估計方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機(jī)器人視覺伺服是機(jī)器人領(lǐng)域的一個重要研究方向。在基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)中,使用圖像雅可比矩陣來描述圖像特征變化與機(jī)器人位姿變化之間的映射關(guān)系,這個關(guān)系是高度非線性的,需要在機(jī)器人運(yùn)動過程中實(shí)時更新。傳統(tǒng)視覺伺服方法獲取圖像雅可比矩陣需要精確的攝像機(jī)標(biāo)定模型和機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型,但實(shí)際中由于種種原因難以實(shí)現(xiàn)。因此,在無標(biāo)定環(huán)境下在線估計圖像雅可比矩陣的視覺伺服方法成為一個研究熱點(diǎn)方向。無標(biāo)定視覺伺服避免了傳統(tǒng)基于標(biāo)定視覺伺服中復(fù)雜耗時的系統(tǒng)標(biāo)定過程,具有重要的理論研究意義及廣闊的工業(yè)應(yīng)用前景。本文在總結(jié)了機(jī)器人無標(biāo)定視覺伺服國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,從基于濾波器方法和基于非線性視覺映射模型估計方法兩個方向,深入研究了無標(biāo)定視覺伺服系統(tǒng)中圖像雅可比矩陣的在線估計方法。主要研究工作包括：(1)針對傳統(tǒng)圖像雅可比矩陣在線估計方法在處理非線性問題上存在不足,提出了一種基于平方根無跡卡爾曼濾波的圖像雅可比矩陣在線估計方法。該方法以圖像雅可比矩陣的元素作為系統(tǒng)狀態(tài),將問題轉(zhuǎn)變?yōu)閷ο到y(tǒng)狀態(tài)的估計,再引入能處理非線性問題的平方根無跡卡爾曼濾波對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計,從而實(shí)現(xiàn)對圖像雅可比矩陣的在線估計,避免了復(fù)雜的系統(tǒng)標(biāo)定過程。(2)提出了基于在線支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線估計方法。由于常規(guī)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量回歸的智能學(xué)習(xí)方法需要離線學(xué)習(xí),如果模型發(fā)生變化則需要整體重新訓(xùn)練,很難適應(yīng)實(shí)際情況,因此提出了基于在線支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線估計方法。該方法采用可在線學(xué)習(xí)非線性映射模型的在線支持向量回歸算法不斷學(xué)習(xí)圖像特征空間與機(jī)器人關(guān)節(jié)空間之間的映射關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)對圖像雅可比矩陣的在線估計,避免了常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量回歸算法重新訓(xùn)練時的復(fù)雜運(yùn)算。(3)搭建了機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺。基于MOTOMAN-MH12工業(yè)機(jī)器人、Smartek工業(yè)相機(jī)、主控計算機(jī)等構(gòu)建了硬件系統(tǒng)；在Windows系統(tǒng)下的Visual Studio 2010開發(fā)環(huán)境中基于MFC開發(fā)了集成軟件平臺,包括圖像采集處理與圖像特征提取、機(jī)器人運(yùn)動控制、無標(biāo)定視覺伺服算法和人機(jī)交互界面等模塊。對于本文提出的圖像雅可比矩陣在線估計方法在Matlab平臺上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)、在機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺上進(jìn)行了實(shí)物實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的兩種方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器人 無標(biāo)定視覺伺服 圖像雅可比矩陣 平方根無跡卡爾曼濾波 在線支持向量回歸
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 機(jī)器人視覺伺服13-17
• 1.2.1 機(jī)器人視覺伺服發(fā)展概述13-14
• 1.2.2 機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)分類14-17
• 1.3 機(jī)器人無標(biāo)定視覺伺服17-20
• 1.3.1 問題的提出17
• 1.3.2 機(jī)器人無標(biāo)定視覺伺服國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.4 論文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排20-22
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容20-21
• 1.4.2 結(jié)構(gòu)安排21-22
• 第2章 基于圖像的無標(biāo)定視覺伺服22-32
• 2.1 機(jī)器人視覺伺服基礎(chǔ)知識22-26
• 2.1.1 坐標(biāo)系關(guān)系22
• 2.1.2 攝像機(jī)模型22-24
• 2.1.3 機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型24-25
• 2.1.4 機(jī)器人雅可比矩陣25
• 2.1.5 圖像特征的選取25-26
• 2.2 圖像雅可比矩陣26-28
• 2.2.1 圖像雅可比矩陣的定義26-27
• 2.2.2 圖像雅可比矩陣的推導(dǎo)實(shí)例27-28
• 2.3 無標(biāo)定視覺伺服算法28-31
• 2.3.1 非線性方差最小化法求解關(guān)節(jié)角29-30
• 2.3.2 Broyden法估計圖像雅可比矩陣30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于平方根無跡卡爾曼濾波的圖像雅可比矩陣在線估計方法32-42
• 3.1 引言32-33
• 3.2 平方根無跡卡爾曼濾波算法原理33-36
• 3.2.1 無跡變換(Unscented Transform)33-34
• 3.2.2 平方根無跡卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)步驟34-36
• 3.3 基于SR-UKF的圖像雅可比矩陣在線估計36-38
• 3.3.1 總圖像雅可比矩陣36-37
• 3.3.2 基于SR-UKF的總圖像雅可比矩陣在線估計37-38
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)38-41
• 3.4.1 跟蹤圓周運(yùn)動目標(biāo)38-39
• 3.4.2 跟蹤方形運(yùn)動目標(biāo)39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于在線支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線估計方法42-55
• 4.1 引言42-43
• 4.2 在線支持向量回歸算法原理43-48
• 4.2.1 支持向量回歸43-46
• 4.2.2 基于增量學(xué)習(xí)的OL-SVR46-48
• 4.3 基于在線支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線估計48-50
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)50-54
• 4.4.1 定位靜止目標(biāo)50-52
• 4.4.2 跟蹤運(yùn)動目標(biāo)52-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第5章 基于圖像雅可比矩陣的無標(biāo)定視覺伺服實(shí)驗(yàn)研究55-69
• 5.1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)55-58
• 5.1.1 工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)56-57
• 5.1.2 工業(yè)相機(jī)57-58
• 5.1.3 主控計算機(jī)58
• 5.2 系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)58-62
• 5.2.1 圖像采集處理與圖像特征提取59-60
• 5.2.2 機(jī)器人控制60
• 5.2.3 人機(jī)交互界面60-62
• 5.3 三自由度無標(biāo)定視覺定位實(shí)驗(yàn)62-68
• 5.3.1 基于平方根無跡卡爾曼濾波的無標(biāo)定視覺定位實(shí)驗(yàn)62-65
• 5.3.2 基于在線支持向量回歸的無標(biāo)定視覺定位實(shí)驗(yàn)65-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論與展望69-71
• 論文總結(jié)69-70
• 論文不足及展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 致謝75-76
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)成果76

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  本文關(guān)鍵詞：機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)中圖像雅可比矩陣的在線估計方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：429930