The invention relates to the field of visual servo system, in particular relates to a visual servo system of eye in hand structure PD SMC control method based on. The invention aims at the problems of the existing visual servo system control methods, such as the uncertainty and the large amount of calculation. The invention first set the desired image, the desired image feature point set as the desired visual feature set; the system is initialized, the current state of the relative pose of the camera and the target as a benchmark for the projection transformation on the desired target image, get the camera's current image; in the visual servo controller part of the proposed PD SMC method part, joint controller using the proportional control method; and then from the current visual feature extraction image set, calculating the Jacobian matrix, then calculate the amount of u camera control in Cartesian space; the calculation of the pose of the camera coordinates of the target, as the current position, repeat the above operation, until the error is 0. The invention can be applied to the target grabbing equipment.
【技术实现步骤摘要】
一种基于眼在手上结构的视觉伺服系统的PD-SMC控制方法
本专利技术涉及视觉伺服系统领域,具体涉及一种基于眼在手上结构的视觉伺服系统的PD-SMC控制方法。
技术介绍
随着制造业领域对机械加工设备的灵活性、有效性的需求越来越高,视觉反馈被引入控制环路中来处理执行机构与环境间的动态相互作用以此满足多种自动化加工任务。摄像机作为视觉传感器应用于反馈系统中使其形成一个视觉伺服系统,视觉伺服按其反馈信息的不同可分为基于位置的视觉伺服(PBVS)和基于图像的视觉伺服(IBVS)。PBVS系统使用由图像信息转换成的目标相对于执行机构末端的位姿信息作为反馈信息,给出机构在直角坐标空间中的运动指令并传给其关节控制器完成控制任务。该方式属于在笛卡尔空间中描述任务,符合机器人学习习惯,然而该方式需要对摄像机进行标定并对目标体建模,控制精度依赖于从图像到位姿的估计精度、摄像机的成像几何模型及标定精度,保证这一过程的准确性很难,同时需求解机器人逆运动学方程,增大了计算量。IBVS系统直接使用图像特征作为反馈信息,由图像特征误差信号计算得到控制量,驱动执行机构完成伺服任务。该方式减少了位姿估计环节,缩减了计算量,同时也对摄像机模型误差和运动学标定误差相对不敏感。然而该方式需要实时对执行机构末端的变化量与图像特征变化量之间的图像雅可比矩阵进行估计,可能受到内参数及外参数不确定而带来的影响,摄像机内参包括焦距、主点、比例系数,外参指图像雅可比矩阵中的估计深度,深度估计属于计算机视觉中的难点。因此,需提出一种便捷有效的方式来克服以上不足,使IBVS系统得到更广泛的应用。比例积分微分控制( ...
【技术保护点】
一种基于眼在手上结构的视觉伺服系统上实现的PD‑SMC控制方法,所应用的基于眼在手上结构的视觉伺服系统,包括视觉伺服控制部分和关节控制部分;所述视觉伺服控制部分包括摄像机,第一计算机和第二计算机;所述关节控制部分包括控制器和六自由度机械臂(Denso机器人),摄像机安装在六自由度机械臂末端;第一计算机通过控制器连接六自由度机械臂,并通过通信网将命令传递给第二计算机,第二计算机连接六自由度机械臂并获得图像数据,再将图像数据传递回第一计算机,形成运动‑反馈‑运动循环,其特征在于,具体步骤包括:步骤a、捕捉目标图像,首先确定摄像机和目标体的相对位姿,采集此时的图像作为目标期望图像,将期望图像的特征点集合作为期望视觉特征集;步骤b、初始化操作,令六自由度机械臂处于初始位置,重新设定摄像机和目标体的相对位姿作为当前状态,以当前状态作为基准对目标期望图像作仿射变换,得到所述摄像机当前成像图像,同时计算出所述摄像机在坐标系中的控制量;步骤c、从当前成像图像中提取视觉特征集,计算出图像雅克比矩阵,进而计算出摄像机在笛卡尔空间中的控制量u,再将u转化为驱动摄像机运动到下一位姿的机械臂的各关节控制量,并控 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于眼在手上结构的视觉伺服系统上实现的PD-SMC控制方法,所应用的基于眼在手上结构的视觉伺服系统,包括视觉伺服控制部分和关节控制部分;所述视觉伺服控制部分包括摄像机,第一计算机和第二计算机;所述关节控制部分包括控制器和六自由度机械臂(Denso机器人),摄像机安装在六自由度机械臂末端;第一计算机通过控制器连接六自由度机械臂,并通过通信网将命令传递给第二计算机,第二计算机连接六自由度机械臂并获得图像数据,再将图像数据传递回第一计算机,形成运动-反馈-运动循环,其特征在于,具体步骤包括:步骤a、捕捉目标图像,首先确定摄像机和目标体的相对位姿,采集此时的图像作为目标期望图像,将期望图像的特征点集合作为期望视觉特征集;步骤b、初始化操作,令六自由度机械臂处于初始位置,重新设定摄像机和目标体的相对位姿作为当前状态,以当前状态作为基准对目标期望图像作仿射变换,得到所述摄像机当前成像图像,同时计算出所述摄像机在坐标系中的控制量;步骤c、从当前成像图像中提取视觉特征集,计算出图像雅克比矩阵,进而计算出摄像机在笛卡尔空间中的控制量u,再将u转化为驱动摄像机运动到下一位姿的机械臂的各关节控制量,并控制机械臂运动;步骤d、计算此时摄像机坐标系中目标体的位姿,将其作为当前位姿,判断图像特征误差是否为0,如果:是,则结束;否,则返回步骤2。2.根据权利要求1所述的PD-SMC控制方法,其特征在于,步骤c中从当前成像图像中提取视觉...
【专利技术属性】
技术研发人员:李抒桐,高延滨,谢文芳,管练武,王刚,
申请(专利权)人:哈尔滨工程大学,哈尔滨航士科技发展有限公司,上海航士海洋科技有限公司,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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