检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]哈尔滨工业大学机器人研究所,黑龙江哈尔滨150080
出 处:《智能系统学报》2007年第6期60-64,共5页CAAI Transactions on Intelligent Systems
基 金:长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT0423);中国高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z245).
摘 要:工业实践中不可能精确地标定摄像机和机器人模型,但当前的视觉伺服控制都需要标定系统模型.针对这一现象,提出一种新颖的、能应用于"眼在手上"视觉伺服控制结构的动态无标定的视觉伺服控制算法,无需标定摄像机和机器人运动学模型即可跟踪运动物体,通过将非线性目标函数最小化,以视觉信息跟踪动态图像.针对目前视觉伺服控制系统中"眼在手上"系统的复合雅克比矩阵随每个时间增量的变化无法计算的现象,提出了对每一时间增量时刻的图像雅克比矩阵的变化做出估计的方法,仿真实验证明了上述方法的正确性和有效性.It is impossible to precisely calibrate cameras and robotic models in industrial practice, but most of the current visual servoing systems must calibrate their system model. Therefore, a novel dynamic uncalibrated eye-in-hand visual servoing system is proposed, which can track moving targets without needing to calibrate the camera and the kinematic model of the robot. A vision guiding algorithm for tracking dynamic images was developed by minimizing the nonlinear objective function. In current eye-in-hand visual servoing systems, it is impossible to calculate changes to the composite Jacobian matrix with every time in- crement. To solve this problem, in this paper, we propose a method to estimate this change. Simulation results demonstrated the effectiveness of the approach.
关 键 词:无标定视觉伺服控制 复合网像雅克比矩阵逼近 雅克比矩阵差分
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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