2014-2-18 15:28:29瀏覽：112
目前，在全世界的製造業中，工業機械人已經在生產中起到了越來越重要的作用。為了使機械人能夠勝任更複雜的工作，機械人不但要有更好的控制系統，還需要更多地感知環境的變化。其中機械人視覺以其資訊量大、資訊完整成為最重要的機械人感知功能。
機械人視覺伺服系統是機器視覺和機械人控制的有機結合，是乙個非線性、強耦合的複雜系統，其內容涉及圖象處理、機械人運動學和動力學、控制理論等研究領域。隨著攝像裝置效能**比和計算機資訊處理速度的提高，以及有關理論的日益完善，視覺伺服已具備實際應用的技術條件，相關的技術問題也成為當前研究的熱點。
本文對機械人視覺伺服技術進行了綜述，介紹了機械人視覺伺服系統的概念及發展歷程和分類，重點介紹了基於位置的視覺伺服系統和基於影象的視覺伺服系統。對機械人視覺所涉及的前沿問題做了概括，並指出了目前研究中所存在的問題及今後發展方向。
機械人視覺伺服系統視覺伺服的定義：
人類對於外部的資訊獲取大部分是通過眼睛獲得的，千百年來人類一直夢想著能夠製造出智慧型機器，這種智慧型機器首先具有人眼的功能，可以對外部世界進行認識和理解。人腦中有很多組織參與了視覺資訊的處理，因而能夠輕易的處理許多視覺問題，可是視覺認知作為乙個過程，人類卻知道的很少，從而造成了對智慧型機器的夢想一直難以實現。隨著照相機技術的發展和計算機技術的出現，具有視覺功能的智慧型機器開始被人類製造出來，逐步形成了機器視覺學科和產業。
所謂機器視覺，美國製造工程師協會(sme society of manufacturing engineers)機器視覺分會和美國機械人工業協會(ria robotic industries association)的自動化視覺分會給出的定義是：
「機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的感測器自動地接收和處理乙個真實物體的影象，以獲得所需資訊或用於控制機械人運動的裝置。」
機器視覺作為與人眼類似的機器仿生系統，從廣義角度凡是通過光學裝置獲取真實物體的資訊以及對相關資訊的處理與執行都是機器視覺，這就包括了可見視覺以及非可見視覺，甚至包括人類視覺不能直接觀察到的、物體內部資訊的獲取與處理等。
機械人視覺發展歷程上個世紀60年代，由於機械人和計算機技術的發展，人們開始研究具有視覺功能的機械人。但在這些研究中，機械人的視覺與機械人的動作，嚴格上講是開環的。機械人的視覺系統通過影象處理，得到目標位姿，然後根據目標位姿，計算出機器運動的位姿，在整個過程中，視覺系統一次性地「提供」資訊，然後就不參與過程了。
在2023年，有人將視覺系統應用於機械人控制系統，在這一時期把這一過程稱作視覺反饋(visual feedback)。直到2023年，hill和park提出了「視覺伺服」(visual servo)概念。很明顯，視覺反饋的含義只是從視覺資訊中提取反饋訊號，而視覺伺服則是包括了從視覺訊號處理，到機械人控制的全過程，所以視覺伺服比視覺反饋能更全面地反映機械人視覺和控制的有關研究內容。
上個世紀80年以來，隨著計算機技術和攝像裝置的發展，機械人視覺伺服系統的技術問題吸引了眾多研究人員的注意。在過去的幾年裡，機械人視覺伺服無論是在理論上還是在應用方面都取得了很大進展。在許多學術會議上，視覺伺服技術經常列為會議的乙個專題。
視覺伺服已逐漸發展為跨機械人、自動控制和影象
處理等技術領域的一門獨立技術。機械人視覺伺服系統分類：
目前，機械人視覺伺服控制系統有以下幾種分類方式：
·按照攝像機的數目的不同，可分為單目視覺伺服系統、雙目視覺伺服系統以及多目視覺伺服系統
單目視覺系統只能得到二維平面影象，無法直接得到目標的深度資訊;多目視覺伺服系統可以獲取目標多方向的影象，得到的資訊豐富，但影象的資訊處理量大，且攝像機越多越難以保證系統的穩定性。當前的視覺伺服系統主要採用雙目視覺。
·按照攝像機放置位置的不同，可以分為手眼系統(eye in hand)和固定攝像機系統(eye to hand或stand alone)在理論上手眼系統能夠實現精確控制，但對系統的標定誤差和機械人運動誤差敏感;固定攝像機系統對機械人的運動學誤差不敏感，但同等情況下得到的目標位姿資訊的精度不如手眼系統，所以控制精度相對也低。·按照機械人的空間位置或影象特徵，視覺伺服系統分為基於位置的視覺伺服系統和基於影象的視覺伺服系統
圖1基於位置控制的動態look and move系統
在基於位置的視覺伺服系統(如圖1所示)中，對影象進行處理後計算出目標相對於攝像機和機械人的位姿，所以這就要求對攝像機、目標和機械人的模型進行校準，校準精度影響控制精度，這是這種方法的難點。控制時將需要變化的位姿轉化成機械人關節轉動的角度，由關節控制器來控制機械人關節轉動。
在基於影象的視覺伺服系統(如圖2所示)中，控制誤差資訊來自於目標影象特徵與期望影象特徵之間的差異。對於這種控制方法，關鍵的問題是如何建立反映影象差異變化與機器手位姿速度變化之間關係的影象雅可比矩陣；另外乙個問題是，影象是二維的，計算影象雅可比矩陣需要估計目標深度(三維資訊)，而深度估計一直是計算機視覺中的難點。
圖2基於影象控制的direct visual servo系統
雅可比矩陣的計算方法有公式推導法、標定法、估計方法以及學習方法等，前者可以根據模型推導或標定得到，後者可以**估計，學習方法主要利用神經網路方法。
·按照採用閉環關節控制器的機械人，視覺伺服系統分為動態觀察-移動系統和直接伺服
前者採用機械人關節反饋內環穩定機械臂，由影象處理模組計算出攝像機應具有的速度或位置增量，反饋至機械人關節控制器；後者則由影象處理模組直接計算機械人手臂各關節運動的控制量。
視覺伺服所面臨的主要問題
視覺伺服的研究到目前已有近20年的歷史，但是由於視覺伺服所涉及的學科眾多，所以其發展有賴於這些學科的發展，目前在視覺伺服的研究中仍然有很多問題沒有很好地解決。
·影象處理的方法在理論和實際計算處理速度上都是影象伺服最大的難點；
·在影象處理完成後，影象特徵與機械人關節運動之間模型的建立是影象伺服的另一難點；
·目前的許多控制方法都不能保證系統在工作時是大範圍穩定的，所以對有關控制方法的研究也是必要的。
視覺伺服的發展前景
未來視覺伺服的研究方向主要有以下幾方面：
·在實際環境下快速、魯棒地獲取影象特徵是視覺伺服系統的關鍵問題
由於影象處理的資訊量大和可程式設計器件技術的發展，近期把通用演算法硬體化，以加快資訊處理的速度的方法可能會使這一問題的研究取得進展。
·建立適合機械人視覺系統的有關理論和軟體
目前的許多機械人視覺伺服系統的影象處理方法都不是針對機械人視覺系統的，如果有這樣的專用的軟體平台，在完成視覺伺服任務時，就可以減少工作量，甚至可以通過視覺資訊處理硬體化來提高視覺伺服系統的效能。
·將各種人工智慧方法應用於機械人視覺伺服系統
雖然神經網路在機械人視覺伺服中已得到應用，但許多智慧型方法在機械人視覺伺服系統中還沒有得到充分地應用，而且，目前研究有過於依賴數學建模和數學計算的傾向，這使得機械人視覺伺服系統在工作時計算量太大，目前計算機的處理速度很難滿足系統快速性的要求，但是人類在實現有關的功能時並不是通過大量的計算來完成的，這就啟發大家是否可以用人工智慧的方法降低數學計算量，以滿足系統快速性的要求。·將主動視覺技術應用於機械人視覺伺服系統
主動視覺是當今計算機視覺和機器視覺研究領域中的乙個熱點，在這裡視覺系統能主動地感知環境，按一定規則主動地提取需要的影象特徵，這使得在一般情況下難以解決的問題得以解決。·將視覺感測器與其它外部感測器結合起來
為了使機械人能夠更全面地感知環境，特別是對機械人視覺系統起資訊補充，可以將多種感測器加入機械人視覺系統，這樣做可以克服機械人視覺系統的一些困難，但多感測器的引入，就需要解決機械人視覺系統的資訊融合和資訊冗餘問題。結語
近年來，機械人視覺伺服技術有了很大發展，國內、外機械人視覺系統的實際應用也越來越多，許多技術難題都有希望在近期的研究中取得進展。在未來一段時間內，機械人視覺伺服系統將在機械人技術中占有突出的地位，機械人視覺伺服系統將會越來越多地應用於工業生產中。
視覺人形機械人接線說明
北京俊原恆泰科技 第 1 頁共 6 頁視覺人形機械人接線說明1 視覺模組 a 介面 北京俊原恆泰科技 第 2 頁共 6 頁 b 通訊介面 作用 通過此介面視覺模組與機械人進行資料互動位置 圖中藍色矩形框所示注 需要 程式時，應拔下此介面上面的4p 通訊線，斷開模組與機械人之間的連線，並插上短路帽 如...
機械人整理
機械人定義 由各種外部感測器引導的，帶有乙個或多個末端執行器，通過可程式設計運動，在其工作空間內對真實物體進行操作的，軟體可控制的機械裝置。機械人由三大部分組成。機械部分 用於實現各種動作 感測部分 用於感知內部和外部的資訊 控制部分 控制機械人完成各種動作 機械結構系統由機身 手臂 末端執行器三大...
機械人實驗
關節的長度為110mm，單元體長度約為220mm，蛇體的總長度大約為1760mm。由於舵機自身的約束條件限制，每個舵機的轉角範圍被限制在 90 90度。為了減少機器蛇運動中的摩擦阻力，在機器蛇兩側設計了可裝拆從動輪，可以實現蛇體的平穩游動。採用輕型耐磨塑料製造蛇形機械人的主要結構，在很大程度上減輕了...