非完整移动机器人的视觉反馈跟踪

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3.0 高德中 2024-11-19 4 4 3.35MB 98 页 15积分
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摘 要
视觉传感器在机器人相关领域的应用越来越广泛，机器人的视觉伺服控制问
题也成为研究的热点。机器人从摄像机获得图像，进行处理和识别，再利用得到
的信息对机器人进行控制。
本文首先概述了目前国内外机器人视觉伺服控制的发展概况、方向及存在的
主要问题。机器人视觉伺服控制一直是移动机器人研究的一个热点，然而，机器
人视觉伺服控制方法针对非完整约束下跟踪问题的研究还不充分，基于图像特征
的机器人视觉伺服控制一直未能达到令人满意的程度。本文以非完整移动机器人
作为研究对象，主要讨论基于单目视觉的非完整移动机器人视觉反馈镇定的问题。
由于单目车载摄像机在应用于控制时缺乏重要的深度信息，这给伺服控制带来了
很大的难度。本文研究了单目摄像机下的空间几何关系以及对控制所带来的影响，
根据仿射和投影几何理论，应用巧妙的空间变换，削除了传统控制算法对深度信
息的依赖性。然后重建了应用于单目视觉的移动机器人误差模型，设计了用于速
度控制的伺服控制器，并给出了证明和仿真。
文中的视觉部分采用了 Intel 的开源视觉库 OpenCV，用于图像点的处理和识
别。通过自主设计的非完整移动机器人实验平台，编写了相应的控制软件并驱动
机器人做了控制实验，验证了伺服控制器的有效性和稳定性。
关键词：非完整 移动机器人 视觉伺服 同形矩阵 OpenCV
Abstract
Visual sensors have been paid more attention for two decades because of their
merits such as vast information, high efficiency, non-touch measurement, etc. Visual
servoing feedback becomes a focus in the field of mobile robots. The images can be
taken from cameras, after being processed and recognized, they are used to control the
behavior of robots.
In this thesis, first, the domestic and international development in robot visual
servoing fields is investigated. Because of the deficiency of the depth information,
monocular vision servoing control has always been a difficult problem. A robust
stabilizing controller was proposed for nonholonomic mobile robots with a monocular
camera attached. By comparing corresponding target points of an object from two
different camera images, geometric relationships are exploited to derive a
transformation that relates the actual position and orientation of the mobile robot to a
reference position and orientation. This transformation is used to synthesize a rotation
and translation error system from the current position and orientation to the fixed
reference position and orientation. Lyapunov-based techniques are used to construct a
robust controller to stabilize the error system with a constant, immeasurable depth
parameter.
The contribution of this paper is that Lyapunov techniques are used to construct a
robust controller that makes mobile robot position and orientation converge to the
desired configuration despite the lack of an object model and the lack of depth
information. Simulation and experimentation results are provided to illustrate the
performance of the controller.
Key Word：Nonholonomic，Wheeled Mobile Robot，Visual Servoing，
Homography, Robust control，OpenCV
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 .................................................................................................................... 1
§1.1 课题来源及研究目的和意义 .......................................................................... 1
§1.2 机器人系统 ...................................................................................................... 1
§1.3 移动机器人系统 .............................................................................................. 3
§1.3.1 移动机器人简述 .................................................................................... 3
§1.3.2 非完整移动机器人系统 ........................................................................ 3
§1.3.3 非完整移动机器人运动学模型 ............................................................ 6
§1.3.4 非完整移动机器人动力学模型 ............................................................ 6
§1.4 基于视觉伺服的移动机器人系统 .................................................................. 7
§1.4.1 视觉伺服技术的历史与现状 ................................................................ 7
§1.5 本文研究的主要内容 ...................................................................................... 9
第二章 非完整移动机器人视觉空间模型 ...................................................................11
§2.1 引言 .................................................................................................................11
§2.2 摄像机模型 .....................................................................................................11
§2.2.1 摄像机针孔模型成像坐标 .................................................................. 12
§2.2.1 坐标系变换关系 .................................................................................. 13
§2.3 移动机器人视觉平面表示 ............................................................................ 15
§2.3.1 任务空间内的 WMR 运动学模型 ..................................................... 15
§2.3.2 图像空间内的 WMR 运动学模型 ..................................................... 16
第三章 非完整移动机器人视觉反馈控制算法和仿真 .............................................. 19
§3.1 同形矩阵求解 ................................................................................................ 19
§3.1.1 解析方法求解同形矩阵 ...................................................................... 19
§3.1.2 奇异值分解法求解同形矩阵 .............................................................. 21
§3.2 视觉反馈控制算法 ........................................................................................ 23
§3.2.1 视觉反馈控制器设计 .......................................................................... 24
§3.2.2 视觉反馈控制器稳定性证明 .............................................................. 26
§3.3 视觉反馈控制算法仿真 ................................................................................ 29
§3.3.1 初始状态 r1(0)≠0................................................................................ 29
§3.3.2 初始状态 r1(0)=0.................................................................................. 30
第四章 摄像机标定 ...................................................................................................... 31
§4.1 引言 ................................................................................................................ 31
§4.2 摄像机标定技术 ............................................................................................ 31
§4.3 摄像机标定实验 ............................................................................................ 32
§4.3.1 实时标定程序 ...................................................................................... 33
§4.3.2 标定数据 .............................................................................................. 35
第五章 非完整移动机器人平台 .................................................................................. 37
§5.1 移动机器人系统实验平台概述 .................................................................... 37
§5.2 机器人各模块设计 ........................................................................................ 40
§5.2.1 电源模块设计 ...................................................................................... 40
§5.2.2 测距模块设计 ....................................................................................... 40
§5.3 图像信息处理模块 ........................................................................................ 42
§5.3.1 图像信息处理模块的构成 .................................................................. 42
§5.3.2 图像采集模块的工作流程 .................................................................. 42
§5.4 Open CV 简介................................................................................................. 43
第六章 视觉反馈控制实验 .......................................................................................... 45
§6.1 机器人视觉伺服控制实验概述 .................................................................... 45
§6.2 机器人视觉伺服控制软件分析 .................................................................... 46
§6.2.1 控制程序软件流程 .............................................................................. 46
§6.2.2 控制软件关键线程 .............................................................................. 48
§6.3 机器人视觉伺服控制实验 ............................................................................ 54
§6.3.1 机器人视觉伺服控制实验步骤 .......................................................... 54
§6.3.2 机器人视觉伺服控制实验步数据和分析 .......................................... 55
§6.4 机器人伺服控制实验结论 ............................................................................ 67
第七章 结论与展望 ...................................................................................................... 68
参考文献 ........................................................................................................................ 69
附录 ................................................................................................................................ 74
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ............................................ 95
致 谢 ............................................................................................................................ 96
第一章 绪论
第一章 绪论
§1.1 课题来源及研究目的和意义
本课题属于国家自然科学基金项目“基于视觉伺服反馈的非完整系统镇定
（60474009）”和上海市教育委员会科研项目“非完整控制系统的视觉反馈跟踪
（F07zz90）”研究项目。本课题利用视觉信息研究非完整移动机器人的镇定问题，
采用非完整移动机器人镇定的思想，结合视觉伺服反馈的特点，从视觉空间的角
度研究镇定控制的基本理论和方法。这种研究的理论意义是非完整运动学系统镇
定问题可以在视觉空间讨论，进而会引出新的鲁棒镇定控制问题，动力学系统也
会产生出许多新的研究课题。由于视觉传感器具有适用于非结构环境、非接触量
测的特点，将其用于非完整自动控制系统就如同机器长了眼睛一样方便灵活，非
完整移动机器人可用在医院、货运中心、大型商场、核废料处理场等等，具有广
泛的应用背景。
§1.2 机器人系统
机器人“Robot”一词由捷克斯洛伐克作家萨佩克于 1920 年在其作品《洛桑
万能机器人公司》中最早使用。可以说，机器人是人类很早以来就幻想能够拥有
的一种拟人机械，能实现人类手脚的灵活运动、具有人的思维与逻辑，能代替人
类从事非固定的复杂劳动。之后，随着控制理论的产生和计算机的发明，1954 年，
美国人 George C . Devol 提出了第一个关于工业机器人的技术方案，随后注册成为
专利。1959 年美国人英格伯格和德沃尔制造出世界上第一台真正实用的工业机器
人“尤尼梅特”并应用于汽车工业，机器人的历史从此开始。1960 年推出了工业
机器人的实验样机，1961 年全世界第一台定名为“Unimate”的机器人正式问世，
标志着机器人技术开始形成。70 年代以后，机器人产业蓬勃兴起，机器人技术发
展为一门综合性的学科—机器人学，其涉及机械工程学、电气工程学、微电子工
程学、控制工程学、信息传感工程学、仿生学以及人工智能工程学等多门尖端学
科。随着科技水平不断提高，这种智能机械正逐步地迈向现实[1]。
机器人技术研究发展至今，已经历了示教再现型机器人、感知型机器人和智
能型机器人三个阶段[2]。示教再现型机器人必须由人操纵机械手或通过控制器发出
1
非完整移动机器人的视觉反馈镇定
指令让机械手臂动作，以便机器人在动作过程中将这一过程存入记忆装置。这类
机器人不具有外界信息的反馈能力，很难适应变化的环境。感知型机器人对外界
环境有一定感知能力，如具有简单的听觉、触觉等功能。机器人工作时，能够根
据传感器获得的某一特定信息，适当调整自己的工作状态，保证在适应环境变化
的情况下完成工作。而智能型机器人则对环境有更强的感知能力，能独立判断和
行动，能记、推理和决策，从而能够在未知环境中完成更加复杂的任务。智能机
器人的“智能”特征就在于它具有与外部世界对象、环境和人相适应、相协调的
工作机能。从控制方式看，智能机器人不同于工业机器人的“示教、再现”，不同
于遥控机器人的“主-从操纵”，而是以一种“认知-适应”的方式自律地进行操作。
在当今世界上机器人无论是从技术水平上，还是从已装备的数量上，优势集
中在以日美为代表的少数几个工业发达国家中。日本是机器人产业发展最快的国
家，1996 年日本机器人数量为 40 多万台，约占全世界机器人的总数 50％左右。
美国的机器人近 10 年来也呈持续增长势头，而且增长的幅度逐年加大。从机器人
的技术优势来看，目前美国高科技机器人无论是其质量，还是数量都要高于日本。
另外欧洲的德国、意大利、法国及英国的机器人产业发展也比较快。以上 6个机
器人产业大国所拥有的机器人总数构成了世界机器人数量的主体，约占全世界机
器人总数的 80％。在亚洲除日本外，机器人产业发展较快的国家是韩国，2000 年
底韩国的机器人总数已上升到近 4万台，排在世界的第四位[3]。
国内移动机器人的研究起步较晚。大多数研究目前尚处于某个单项研究阶段，
主要研究工作有：1994 年通过鉴定的清华大学智能移动机器人，涉及到基于地图
的全局路径规划、基于传感器信息的局部路径规划、路径规划的仿真、传感数据
信息融合等技术；哈尔滨工业大学研制的轮式智能服务机器人能无缆行走、自动
避障、识别语音并能与人对话、用于服务场合的导游导购等；哈尔滨工业大学研
制的壁面清洗爬壁机器人，可用于瓷砖及玻璃壁面清洗作业，实现了高层建筑清
洗作业的自动化。此外，还有香港城市大学智能设计、自动化及制造研究中心的
自动导航车和服务机器人、中国科学院沈阳自动化研究所的自动导引车 AGV 和防
爆机器人、中国科学院自动化所自行设计、制造的全方位移动式机器人视觉导航
系统等。总之，近年来移动式机器人的研究在国内得到了很大的重视，并且在很
多方面都取得了丰硕成果[4][5]。
2
摘要：

摘要视觉传感器在机器人相关领域的应用越来越广泛，机器人的视觉伺服控制问题也成为研究的热点。机器人从摄像机获得图像，进行处理和识别，再利用得到的信息对机器人进行控制。本文首先概述了目前国内外机器人视觉伺服控制的发展概况、方向及存在的主要问题。机器人视觉伺服控制一直是移动机器人研究的一个热点，然而，机器人视觉伺服控制方法针对非完整约束下跟踪问题的研究还不充分，基于图像特征的机器人视觉伺服控制一直未能达到令人满意的程度。本文以非完整移动机器人作为研究对象，主要讨论基于单目视觉的非完整移动机器人视觉反馈镇定的问题。由于单目车载摄像机在应用于控制时缺乏重要的深度信息，这给伺服控制带来了很大的难度。本文研...

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