[发明专利]一种基于图像混合矩的机器人视觉伺服控制方法有效

专利信息
申请号: 201711345292.2 申请日: 2017-12-15
公开(公告)号: CN107901041B 公开(公告)日: 2021-06-15
发明(设计)人: 徐德刚;周雷;沈添天;洪松涛;阳春华;桂卫华 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: B25J9/16 分类号: B25J9/16
代理公司: 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 代理人: 欧阳迪奇
地址: 410083 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 图像 混合 机器人 视觉 伺服 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于图像混合矩的机器人视觉伺服控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1:建立一个包含眼在手机器人活动区域的空间坐标系,通过图像处理识别目标物在机器人末端所持相机运动过程中的实时成像位置,并提取图像中的目标物轮廓,给出机器人任意位姿下目标图像的特征信息;

S2:根据机器人期望位姿下目标图像的特征信息得到期望混合矩s*,再根据步骤S1中得到的机器人当前任意位姿下目标图像的特征信息构建实时混合矩s,并计算图像偏差Δs=(s-s*),如果Δs小于预设阈值δ,则机器人末端所持相机对目标物成图已达到期望混合矩值,也即机器人达到期望位姿,控制流程结束,否则执行步骤S3;

S3:利用步骤S2中得到的实时混合矩s,构建基于实时混合矩的雅克比矩阵Ls

S4:根据步骤S2中得到的图像偏差Δs和步骤S3中得到的雅克比矩阵Ls,结合视觉伺服控制器调整机器人末端的位姿;

S5:获取调整姿态后的机器人末端相机拍摄到的目标图像的特征信息,返回步骤S2。

2.根据权利要求1中所述的基于图像混合矩的机器人视觉伺服控制方法,其特征在于,所述步骤S2中构建混合矩的方法为:

S201:根据步骤S1中提取的由一系列像素点组成的目标物轮廓及灰度值,计算目标物成像区域的重心点坐标O(xg,yg)以及轮廓拟合边线的一般表达式li:aixi+biyi+ci=0,其中i=1,2,3,…,n;(xi,yi)表示位于第i条拟合边线上的像素点坐标,ai,bi,ci为第i条拟合边的一般式直线方程参数,且有以重心点O为圆心,重心点到多条拟合边线的最短距离d=min{di}为半径,在图像面目标物投射区域轮廓内作内切圆,其中计算内切圆面积ag=πd2

S202:将机器人调整到期望位姿下对目标物成图,并根据步骤S201中所述方法得到目标物期望图像的重心坐标和内切圆面积,记作和据此构建期望混合矩和机器人任意位姿下对目标物成图的实时混合矩s=[βxg/f,βyg/f,β],其中f为相机焦距,

3.根据权利要求2所述的基于图像混合矩的机器人视觉伺服控制方法,其特征在于,所述的步骤S201中,计算重心坐标O(xg,yg)的方法为:

其中,Ω为目标在相机中的成像区域,(x,y)为Ω中的像素点坐标,f(x,y)为(x,y)像素坐标处的灰度值。

4.根据权利要求3中所述的基于图像混合矩的机器人视觉伺服控制方法,其特征在于,所述步骤S3中与实时混合矩相关的雅克比矩阵计算方法为:

S401:根据步骤S201中获得的重心坐标O(xg,yg)特征和内切圆面积ag特征,构建相关的图像雅克比矩阵

S402:根据实时混合矩s=[βxg/f,βyg/f,β],则有图像雅克比矩阵

因此有

5.根据权利要求4中所述的基于图像混合矩的机器人视觉伺服控制方法,其特征在于,根据步骤S202中构建的混合矩和步骤S402中推导的雅克比矩阵,通过视觉伺服控制器计算机器人末端相机的运动速度vcamera,用于指导机器人的瞬时运动,其中λ为控制器增益,为Ls的广义逆矩阵。

6.根据权利要求1-5中任一所述的基于图像混合矩的机器人视觉伺服控制方法,其特征在于,所述的眼在手机器人包括设有多个机械臂和用于连接机械臂的关节的机器人、工业相机、运动控制单元和图像处理单元,其中所述的机器人末端安装工业相机,所述的运动控制单元将机器人末端位移速度和方向指令映射到各个关节的旋转速度和角度,所述的图像处理单元用于计算图像中目标的重心点坐标和内切圆面积。

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