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
作 者:罗永超 李石朋 李迪[2] LUO Yong-chao;LI Shi-peng;LI Di
机构地区:[1]华南理工大学广州学院电气工程学院,广州5108002 [2]华南理工大学机械工程学院,广州510006
出 处:《制造业自动化》2020年第11期148-151,共4页Manufacturing Automation
基 金:国家重点研发计划资助项目(2018YFB1700500);广东省科技计划资助项目(2017B090914002)。
摘 要:传统的机器人视觉伺服大都是基于系统标定实现的,由于标定工作需要专门的技术,标定精度易受外部环境影响,在复杂的工作环境下,常常无法进行有效的标定,且标定精度对于系统最终性能影响很大。因此,根据工业环境下对视觉伺服性能的要求,在总结当前无标定机器人视觉伺服研究的基础上,对基于图像无标定的视觉伺服控制系统跟踪目标的运动轨迹,收敛速度和抗扰能力进行了研究,通过搭建MATLAB仿真平台,对基于位置的视觉伺服,基于图像的视觉伺服和基于图像无标定的视觉伺服三种控制系统进行了仿真对比分析,仿真结果表明,基于图像无标定的视觉伺服控制系统只在收敛速度上表现最优,为进一步对基于图像无标定的视觉伺服控制系统进行优化提供了思路和理论基础。
分 类 号:TH242[机械工程—机械制造及自动化]
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