伺服机器人系统介绍（下）

    伺服机器人系统介绍：

    伺服系统的技术现状，视觉伺服系统：随着机器人技术的迅猛发展，机器人承担的任务更加复杂多样，传统的检测手段往往面临着检测范围的局限性和检测手段的单一性。视觉伺服控制利用视觉信息作为反馈，对环境进行非接触式的测量，具有更大的信息量，提高了机器人系统的灵活性和精确性，在机器人控制中具有不可替代的作用。

    视觉系统由图像获取和视觉处理两部分组成，图像的获取是利用相机模型将三维空间投影到二维图像空间的过程，而视觉处理则是利用获取的图像信息得到视觉反馈的过程。视觉伺服中的视觉反馈主要有基于位置、图像特征和多视图几何的方法。

    其中，基于位置的方法将视觉系统动态隐含在了目标识别和定位中，从而简化了控制器的设计，但是一般需要已知目标物体的模型，且对图像噪声和相机标定误差较为敏感。基于图像特征的视觉反馈构造方法，其中基于特征点的方法在以往的视觉伺服中应用较为普遍，研究较为成熟，但是容易受到图像噪声和物体遮挡的影响，并且现有的特征提取方法在发生尺度和旋转变化时的重复性和精度都不是太好，在实际应用中存在较大的问题。因此，学者们提出了基于全局图像特征的视觉反馈方法，利用更多的图像信息对任务进行描述，从而增强视觉系统的鲁棒性，但是模型较为复杂，控制器的设计较为困难，且可能陷入局部极小点。目前针对这一类系统的控制器设计的研究还比较少，一般利用局部线性化模型进行控制，只能保证局部的稳定性。多视图几何描述了物体多幅图像之间的关系，间接反映了相机之间的几何关系。相比于基于图像特征的方法，多视图几何与笛卡尔空间的关系较为直接，简化了控制器的设计。常用的多视图几何包括单应性、对极几何以及三焦张量。

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