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基于视觉的移动机器人地面轨线跟踪导航研究

机器人 2003年第5期25卷 432-437页

作者：尚文马旭东戴先中王栋耀东南大学自动控制系江苏南京210096

地面轨线跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一 .文中针对曲率变化较大的地面轨线跟踪提出了一种新的状态控制方法 .该方法从图像中提取参考轨线的方向和幅度参数作为状态控制的输入 ,调整速度和转速实现跟踪控制 .为改善控制性能 ,当... 详细信息

地面轨线跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一 .文中针对曲率变化较大的地面轨线跟踪提出了一种新的状态控制方法 .该方法从图像中提取参考轨线的方向和幅度参数作为状态控制的输入 ,调整速度和转速实现跟踪控制 .为改善控制性能 ,当由于摄像机倾角较大而引起的图像畸变较大时 ,利用射影变换把参考轨线参数从图像坐标系映射到机器人坐标系 ,而无须提供位置、曲率等参数 .

关键词：移动机器人视觉导航轨线跟踪移动控制

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牵引车-拖车轨线跟踪的最优控制

牵引车-拖车轨线跟踪的最优控制

1995中国控制与决策学术年会

作者：刘德满范振地尹朝万东北大学自控系东北大学计算中心中国科学院沈阳自动化研究所

为具有前轮导向的牵引车-拖车提出了一种最优控制法．这种最优控制法是基于位置误差和方向误差及导向角的二次性能指标为最小．

关键词：最优控制轨线跟踪牵引车-拖车线性化

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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基于机器视觉的切割机轨线实时跟踪算法

机器人 1998年第2期20卷 93-97页

作者：王志刚裴仁清汪晓钢上海大学机械电子工程学院

本文从视觉跟踪系统的特点出发，研究了各种跟踪算法，提出了切向追踪、法向靠近的视觉跟踪算法．通过对法向距离的有效控制，提高了系统的跟踪精度和跟踪速度，实验结果表明该算法具有良好的跟踪性能．

关键词：机器人视觉切割机轨线跟踪算法金属切割

层叠CMAC补偿的并联机器人变结构控制研究

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系统仿真学报 2002年第8期14卷 1045-1048,1068页

作者：李世敬王解法冯祖仁西安交通大学系统工程研究所陕西西安710049

针对复杂机器人系统的不确定性,提出一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同滑模变结构控制相结合的控制策略。首先利用改进CMAC学习机器人系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,再通过滑模变结构控制器消除C... 详细信息

针对复杂机器人系统的不确定性,提出一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同滑模变结构控制相结合的控制策略。首先利用改进CMAC学习机器人系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,再通过滑模变结构控制器消除CMAC网络的逼近误差和不可重复随机干扰的影响。采用Lyapunov直接法进行控制律选取,分析表明系统可实现全局渐近稳定。在6-6并联机器人的轨线跟踪仿真试验中显示了良好的鲁棒性和精确性.

关键词：层叠CMAS补偿并联机器人变结构控制轨线跟踪动力学

Stewart平台的鲁棒变结构运动控制研究

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机床与液压 2003年第2期31卷 70-72页

作者：李世敬方浩冯祖仁西安交通大学陕西西安710049

本文针对Stewart平台系统的参数不确定性,将变结构理论应用于Stewart平台运动控制。采用Lyapunov直接法进行控制律选取,以确保系统实现全局渐近稳定。通过采用动态饱和函数方法,消减变结构控制中的控制输出抖振。仿真结果表明,在系统存... 详细信息

本文针对Stewart平台系统的参数不确定性,将变结构理论应用于Stewart平台运动控制。采用Lyapunov直接法进行控制律选取,以确保系统实现全局渐近稳定。通过采用动态饱和函数方法,消减变结构控制中的控制输出抖振。仿真结果表明,在系统存在有界的不确定参数和随机干扰时,可以获得满意的鲁棒性和精确性。

关键词： Stewart平台鲁棒控制变结构控制轨线跟踪运动控制并联机构

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移动机器人视觉信息提取与路径规划研究

移动机器人视觉信息提取与路径规划研究

作者：魏崇竹大连海事大学

学位级别：硕士

自主式移动机器人技术近年来得到了迅速的发展，移动机器人是具有感知、决策和运动能力的智能机构，该技术体现了信息技术和人工智能技术的发展水平。移动机器人首先需要像人类一样建立周围环境地图模型，然后根据所建立地图模型来确定... 详细信息

自主式移动机器人技术近年来得到了迅速的发展，移动机器人是具有感知、决策和运动能力的智能机构，该技术体现了信息技术和人工智能技术的发展水平。移动机器人首先需要像人类一样建立周围环境地图模型，然后根据所建立地图模型来确定到达目标位置的最优路径，并对自己的运动做出合理的规划，即路径规划问题。视觉是人类获得绝大部分环境信息的源泉，本文通过对单目和双目视觉信息的提取来获得周围环境信息并在环境模型已知的条件下获取机器人运动的最佳路径。摄像机标定是计算机视觉研究的基础，摄像机内外参数标定的准确性直接影响移动机器人定位的精度。第二章根据实际的应用背景舍弃了常规的以三维立体模板为基础的线性透视投影摄像机标定方法，采用了张正友提出的标定方法。该方法采用平面棋盘标定模板，工程上易于实现并且能够获得摄像机的畸变参数。在第三章地面轨线跟踪实验中，利用单目摄像机来提取导航线信息。为了有效地解决目标和背景分离过程中由于周围环境等因素仍然存在大量的噪声信号问题。我们采用了接近人眼的HIS颜色模型，融合了二值化、滤波、腐蚀、膨胀、Hough变换等各种图像手段，最终从视觉图像中提取了较好的导航线信息。现实世界是立体的三维世界，摄像机在获取图像的过程中丢失了环境的深度信息是摄像机来提取导航线信息过程中所存在的问题之一。为了真实地复现世界中客观存的三维信息，第四章采用了双目摄像机恢复环境的深度信息方案。路径规划是移动机器人智能化的体现。本文最后一章阐述了多种路径规划算法，分析了各种算法优缺点。在总结前人经验的基础上，对可视图方法进行了改进，大大降低了可视图的复杂性，减少了机器人对最优路径的搜索时间，提高了路径规划的实时性。

关键词：移动机器人摄像机标定轨线跟踪立体视觉路径规划

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基于地面轨线的单目机器人视觉导航系统设计

基于地面轨线的单目机器人视觉导航系统设计

作者：杨春晖苏州大学

学位级别：硕士

地面轨线检测与跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一。本文构建了一个由摄像头、数字信号控制器(DSC)以及由步进电机驱动的移动机构所组成的单目机器人视觉导航系统,在轨线参数未知的情况下,根据实时拍摄的JPEG图像,实现机器人对地面... 详细信息

地面轨线检测与跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一。本文构建了一个由摄像头、数字信号控制器(DSC)以及由步进电机驱动的移动机构所组成的单目机器人视觉导航系统,在轨线参数未知的情况下,根据实时拍摄的JPEG图像,实现机器人对地面轨线的跟踪导航。 JPEG图像解码采用了基于查表法的二维8×8离散余弦逆变换(IDCT),算法的设计消除了IDCT中所需的乘法运算,并利用图像数据的特点和基本图像的对称性大大减少加法的次数,提高了计算速度。为消除图像中的噪声干扰,采用了改进的中值滤波算法。算法不需要排序,有效降低了中值滤波的时间复杂度,满足了图像实时处理的要求。为能够有效解决参考轨线实时提取问题,根据轨线的宽度在图像中具有均匀一致的特性,提出了一种快速的参考轨线检测算法。结合基元检测法,改进Hough变换算法,得到轨线的直线方程在参数空间的映射参数。系统从图像数据中提取参考轨线的方向偏差参数和距离偏差参数作为系统状态控制的输入,并根据方向偏差参数的值将机器人的运动分为调整态和稳定态,对两个运动状态采取不同的控制策略,从而实现了对移动机器人的运动控制。为改善控制性能,利用射影变换把参考轨线参数从图像坐标系映射到机器人坐标系,以消除由于摄像机倾角较大而引起的图像畸变。经过在实际场地进行的运行试验表明,该系统能够对任意形状的参考轨线进行满意地跟踪,达到了预期的效果。

关键词： JPEG 视觉导航轨线跟踪状态偏差基元

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基于双目视觉切割轨迹跟踪

基于双目视觉切割轨迹跟踪

作者：汪波哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着工业的发展，对工业自动化的程度要求越来越高。高精度、高效率的机器人被广泛应用工业生产中。切割机器人也被广泛应用于核电、造船、化工、汽车等行业制造加工中。目前切割机器人主要采用示教再现及离线编程的方法，当待加工的工... 详细信息

随着工业的发展，对工业自动化的程度要求越来越高。高精度、高效率的机器人被广泛应用工业生产中。切割机器人也被广泛应用于核电、造船、化工、汽车等行业制造加工中。目前切割机器人主要采用示教再现及离线编程的方法，当待加工的工件摆放不同或者其他外部环境变化时，需要重新编程或者再次示教，而且不能实时监测出当前的切割质量，本文充分利用离线编程的优点，同时采用视觉反馈对切割中质量进行实时反馈，这样有效的提高切割质量。本文以实际工程项目为背景，针对大型钢板切割过程中遇到的轨线跟踪问题，对所涉及的轨线处理以及轨线信息获取进行了以下研究：首先完成对双目视觉跟踪系统的硬件选型和搭建，并对主要硬件的选型进行详细介绍，同时对各个器件在系统中的作用也进行了相关的阐述，从而完成对视觉跟踪系统的设计，为下一步的研究提供相应的平台和实验基础。在确定了双目跟踪系统后，对立体视觉原理进行讲解，讲述了摄像机的成像模型，图像匹配和图像校正的方法，并给出了在已校正图像基础上简易的计算空间点的三维信息的方法。结合实际项目环境和精度要求，通过比较选择张正友标定方法，并对该方法改进。针对钢板切割轨迹进行图像处理算法的设计，在噪声处理后应用图像增强提高轨线对比度，对光线差异性提出自适应Otsu分割算法，并给出了形态学处理处理方法。经过图像预处理后，给出几种轨线提取算法，最后我们选取了应用hough变换进行初始定位，再通过最小二乘拟合得到精确的轨线信息。文中对不同情况下轨线进行了相应提取进行试验，对轨线提取的算法也进行了验证。最后对钢板轨线提取过程中遇到的特殊情况，如弧光、铁锈、边缘出的铁渣干扰等情况也进行了相应的分析，然后轨线进行提取。本文对实际切割过程中的直口、上坡口切割进行了跟踪实验。并对钢板上的校验线和切割边缘进行提取后，并对它们进行三维重建，给出重建后的效果图和轨线参数，并对一些情况下的轨线偏差进行总结。给出跟踪调节偏差算法，通过串口通信给下位机进行偏差调节。通过实验表明，本文提出的双目视觉切割轨线跟踪系统中的基本原理、图像处理算法和跟踪策略是有效可行的，可对切割边缘进行跟踪，然后对得到的切割偏差进行跟踪调节，提高了切割机器人的控制精度。

关键词：双目视觉切割机器人轨线跟踪轨线提取

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基于机器视觉的二维图纸线条跟踪系统的研究

基于机器视觉的二维图纸线条跟踪系统的研究

作者：徐世杰哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

机器视觉技术主要用于机器人轨迹跟踪，自治车辆的导航和自动焊接设备上对焊的跟踪。把机器视觉引入切割机的控制过程，可以提高切割机的智能和产品的高技术含量。引入机器视觉后，只需将要切割工件的图纸放在跟踪平台上，由摄像机自动... 详细信息

机器视觉技术主要用于机器人轨迹跟踪，自治车辆的导航和自动焊接设备上对焊的跟踪。把机器视觉引入切割机的控制过程，可以提高切割机的智能和产品的高技术含量。引入机器视觉后，只需将要切割工件的图纸放在跟踪平台上，由摄像机自动跟踪切割，无需编程，简化了对操作工人的要求。本文针对视觉引导的机器人轨线跟踪控制问题，结合视觉传感器的测量特点，介绍了基于位置式视觉伺服的CCD摄像机轨线跟踪系统研究中的成果。借鉴模式识别的思想提出了对待跟踪线段局部开小窗后进行模式分析，以得到跟踪切向和法向偏差的方法，对已有的切向靠近、法向跟踪的跟踪算法改进后，对抓持摄像机的机械手发出控制指令完成跟踪。并围绕机器人轨线跟踪控制问题，介绍了数字图像处理中的中值滤波、最佳阈值分割等手段;研究了摄像机的投影畸变和标定算法的MATLAB语言实现：分析和讨论了视觉伺服系统中的两种控制方式，最后对已有的轨线跟踪算法，进行了改进和实验，为以后进一步研究奠定了基础。

关键词：机器视觉摄像机标定视觉伺服模式识别轨线跟踪