機(jī)器人視覺伺服控制外文文獻(xiàn)翻譯、中英文翻譯
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附錄 1:外文翻譯 摘要 本文介紹了機(jī)器人視覺伺服控制的入門教程,由于該課題涉及許多學(xué)科,我們的目標(biāo)僅限于提供一個(gè)基本的概念框架工作。首先,我們從機(jī)器人學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺的前提條件,包括坐標(biāo)變換,速度表示,以及圖像形成過程的幾何方面的描述進(jìn)行簡要回顧。然后,我們提出了視覺伺服控制系統(tǒng)的分類。然后詳細(xì)討論了基于位置和基于圖像的系統(tǒng)的兩大類。由于任何視覺伺服系統(tǒng)必須能夠跟蹤圖像序列中的圖像特征,所以我們還包括基于特征和基于相關(guān)性的跟蹤方法的概述。我們結(jié)束了教程與一些服務(wù)的當(dāng)前方向的研究領(lǐng)域的視覺伺服控制 當(dāng)今絕大多數(shù)增長的機(jī)器人人口都在工廠里工作,在那里工廠可以制造出適合機(jī)器人的環(huán)境。在工作環(huán)境和物體放置不能精確控制的應(yīng)用中,機(jī)器人的影響要小得多。這種局限性很大程度上是由于現(xiàn)代商業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)固有的感覺能力不足。人們?cè)缫颜J(rèn)識(shí)到,傳感器集成是提高機(jī)器人的通用性和應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ),但迄今為止,這還沒有證明在制造業(yè)中大量的機(jī)器人應(yīng)用是有效的。 機(jī)器人在日常生活中的“前沿”為這項(xiàng)研究提供了新的動(dòng)力。與制造業(yè)的應(yīng)用不同,重新設(shè)計(jì)“我們的世界”并不適合于機(jī)器人。視覺是一種有用的機(jī)器人傳感器,因?yàn)樗7氯祟惖囊曈X,并允許對(duì)環(huán)境進(jìn)行非接觸測量。自從 Shirai 和伊努埃(1)的早期工作(誰描述了如何使用視覺反饋回路來校正機(jī)器人的位置以提高任務(wù)精度),大量的 EORT 一直致力于機(jī)器人的視覺控制。機(jī)器人控制器完全集成的視覺系統(tǒng)現(xiàn)在可以從多個(gè)供應(yīng)商獲得。通常,視覺感知和操作以開環(huán)的方式組合,“看”然后“移動(dòng)”。所得到的操作的精度直接取決于視覺傳感器和機(jī)器人末端 Ecter 的精度。增加這些子系統(tǒng)的精度的一個(gè)替代方法是使用視覺反饋控制回路,這將增加系統(tǒng)的整體精度,這是大多數(shù)應(yīng)用中的一個(gè)主要問題。極端地,機(jī)器視覺可以為機(jī)器人端部控制器提供閉環(huán)位置控制。這被稱為視覺伺服。這個(gè)詞似乎已經(jīng)被 RHT 和 Park(2)在 1979 中介紹了,以區(qū)別他們的方法與先前的“塊世界”實(shí)驗(yàn),其中系統(tǒng)在拍照和移動(dòng)之間交替。在引入這個(gè)術(shù)語之前, 一般使用較少的視覺術(shù)語視覺反饋。為了這篇文章的目的,視覺伺服中的任務(wù)是使用視覺信息來控制機(jī)器人的末端 ECT 相對(duì)于目標(biāo)對(duì)象或一組目標(biāo)特征的姿態(tài)。該任務(wù)也可用于移動(dòng)機(jī)器人,其中,它成為控制車輛的姿態(tài)相對(duì)于一些地標(biāo)。 視覺伺服是融合許多領(lǐng)域的結(jié)果,包括高速圖像處理、運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)、控制理論和實(shí)時(shí)計(jì)算。它與主動(dòng)視覺和運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)的研究有很多共同點(diǎn),但與在分層任務(wù)級(jí)機(jī)器人控制系統(tǒng)中經(jīng)常使用的視覺非常不同。許多控制和視覺問題類似于那些正在建造“機(jī)器人頭”的主動(dòng)視覺研究者所反對(duì)的。然而,視覺伺服中的任務(wù)是控制機(jī)器人利用視覺來操縱環(huán)境,而不是僅僅觀察環(huán)境。 本課程的教程介紹。我們的目標(biāo)是幫助其他人通過提供一致的術(shù)語和術(shù)語來 創(chuàng)建視覺伺服系統(tǒng),并欣賞可能的應(yīng)用。為了幫助新手到領(lǐng)域,我們將描述的技術(shù),只需要簡單的視覺硬件(只是數(shù)字化儀),自由可用的 Visio 假設(shè)關(guān)于機(jī)器人及其控制系統(tǒng)。這是對(duì)許多不需要高控制和/或視覺性能的應(yīng)用程序的開始調(diào)查。在這樣一篇文章中的一個(gè)難點(diǎn)是該主題跨越許多不能在單個(gè)文章中得到充分解 決的學(xué)科。例如,底層控制問題從根本上來說是非線性的,視覺識(shí)別、跟蹤和重構(gòu)本身就是 ELD。因此,我們專注于每個(gè)學(xué)科的某些基本方面,并提供了廣泛的書目,以幫助讀者尋求更詳細(xì)的比這里可以提供。我們的偏好總是呈現(xiàn)那些我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在實(shí)踐中很好地發(fā)揮作用并且具有某種通用適用性的想法和技術(shù)。另一個(gè) DICTY 是基于視覺的運(yùn)動(dòng)控制文獻(xiàn)的當(dāng)前快速增長,它包含許多涉及的理論和技術(shù)問題的解決方案和有前途的方法。我們?cè)僖淮螕碛? 提出了我們認(rèn)為是最基本的概念,并再次參考讀者的書目。 本文的其余部分結(jié)構(gòu)如下。第 2 節(jié)回顧了坐標(biāo)變形、姿態(tài)表示和圖像形成的 相關(guān)基礎(chǔ)。在第 3 節(jié)中,我們提出了視覺伺服控制系統(tǒng)的分類(改編自[ 5 ])。在 第4 和第5 節(jié)中分別討論了基于位置視覺伺服系統(tǒng)和基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)的 兩大類。由于任何視覺伺服系統(tǒng)必須能夠跟蹤圖像序列中的圖像特征,所以第 6 節(jié)描述了視覺跟蹤的一些方法,這些方法具有廣泛的適用性,并且可以使用最少的專用硬件來實(shí)現(xiàn)。最后,第 7 節(jié)給出了關(guān)于視覺伺服控制研究領(lǐng)域的當(dāng)前方向的大量觀測結(jié)果。 2 背景 在本節(jié)中,我們提供了一些與機(jī)器人視覺伺服控制相關(guān)的機(jī)器人和計(jì)算機(jī)視覺的簡要概述。我們首先從術(shù)語和符號(hào)來表示坐標(biāo)變換和通過工作空間移動(dòng)的剛性物體的速度(第 2.1 和 2.2 節(jié))。在此之后,我們討論了與圖像形成有關(guān)的幾個(gè) 問題(第 2.3 和 2.4 節(jié)),以及可能的相機(jī)/機(jī)器人擁塞(第 2.5 節(jié))。熟悉這些主 題的讀者可能希望直接進(jìn)行第 3 節(jié)。 3 文以機(jī)器人的任務(wù)空間為例,以 T 為代表的機(jī)器人的任務(wù)空間,是機(jī)器人所能達(dá)到的一組位置和方位。由于任務(wù)空間僅僅是 RooTooTo 工具的配置空間,任務(wù)空間是平滑的 M 流形(見,例如,6)。如果工具是在三維工作空間中任意移動(dòng)的單個(gè)剛體,則 t= SE=R SO,并且 M- 6,任務(wù)空間可以被限制為 SE 的子空間。例如,對(duì)于拾取和放置,我們可以考慮純平移(t= r,對(duì)于 m -3),而對(duì)于跟蹤對(duì)象并保持它在視圖中,我們可能只考慮旋轉(zhuǎn)(t=SO,M=3),通常,相對(duì)于一個(gè)或多個(gè)坐標(biāo)幀指定機(jī)器人任務(wù)。例如,攝像機(jī)可以提供關(guān)于攝像機(jī)相對(duì)于攝像機(jī)的位置的信息,而用于抓取物體的配置可以相對(duì)于附著在物體上的坐標(biāo)框架來指定。我們用非 P. Given 兩幀表示點(diǎn) P 相對(duì)于坐標(biāo)系 A 的坐標(biāo)。A 和 U 表示幀 Y 相對(duì)于幀 A 的方向的旋轉(zhuǎn)矩陣表示為=R,。幀 Y 的原點(diǎn)相對(duì)于幀的位置由向量 T 表示。位置和方向框架一起指定一個(gè)姿勢,我們用一個(gè)“X”表示。如果主標(biāo)上標(biāo) R 不是指定的,則世界坐標(biāo)系被保證,我們也可以使用姿態(tài)來指定坐標(biāo)變換。我們使用函數(shù)表示一個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)變化。特別地,如果我們給出 p(坐標(biāo) p 相對(duì)于框架 y)的坐標(biāo),和 x,則通過應(yīng)用坐標(biāo)變換規(guī)則得到 p 與坐標(biāo) A 的坐標(biāo)。 續(xù)集中,我們將使用符號(hào)-X 來表示坐標(biāo)變換或 TOA 姿態(tài),它們分別由旋轉(zhuǎn)矩陣和平移、R 和 T 指定。同樣,我們將使用術(shù)語姿勢和協(xié)調(diào) TMNSechange 互換。一般來說,在“X”的兩種解釋之間不存在歧義,通常,我們必須組成多個(gè)坐標(biāo)變換以獲得期望的坐標(biāo)變化。例如,假設(shè)我們給出姿勢 X,ANX,。如果我們給出 p,并且希望計(jì)算=p,我們可以使用坐標(biāo)變換的組成。 如圖所示,我們表示坐標(biāo)變換的組成,并用 對(duì)點(diǎn) p 進(jìn)行相應(yīng)的坐標(biāo)變換。對(duì)應(yīng)矩陣和平移由 需要經(jīng)常使用的一些坐標(biāo)框架由下列上標(biāo)/下標(biāo)引用 e 附著在機(jī)器人末端執(zhí)行器上的坐標(biāo)系T 坐 標(biāo) 系 附 于 目 標(biāo)0 機(jī)器人的底架 攝像機(jī)的坐標(biāo)系 SE,我們將使用符號(hào) x.e t 來表示端效坐標(biāo)系相對(duì)于世界框架的姿態(tài)。在這種情況下,我們通常喜歡使用平移向量和三個(gè)角度(例如,滾動(dòng)、俯仰和偏航 7) 來參數(shù)化 APOSE。雖然 SUCH 參數(shù)化本質(zhì)上是局部的,但是通常用向量 R E 來表 示姿態(tài),而不是由 X。E 表示。例如,當(dāng) t= r 時(shí),我們將通過 r=x,y,21 來參數(shù)化任務(wù)空間。在續(xù)篇中,如果我們考慮一個(gè)特定的任務(wù),我們將假設(shè) RE。 通過注意交叉乘積可以用斜對(duì)稱矩陣表示,這可以用矩陣形式簡潔地寫出 2。攝像機(jī)保護(hù)模型 利用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)提供的信息來控制機(jī)器人是必要的,要了解 HE 成像過程的幾何方面,每個(gè)攝像機(jī)都包含一個(gè)透鏡,該透鏡在傳感器所在的圖像平面上形成并保護(hù)場景。這種保護(hù)導(dǎo)致直接信息丟失,使得圖像平面上的每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于射線。 在三維空間中。因此,需要一些附加信息來確定對(duì)應(yīng)于圖像平面點(diǎn)的 3D 坐標(biāo)。該信息可以來自多個(gè)攝像機(jī)、多個(gè)攝像機(jī)和多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)上的幾何關(guān)系之間的幾何關(guān)系。在這一部分中,我們描述了三種已經(jīng)被廣泛用于建模圖像形成過程的投影模型:透視投影、比例正交投影和仿射投影。雖然我們簡要地描述了這些投影模型中的每一個(gè),但在本教程的其余部分中,我們將假定使用透視投影。對(duì)于三個(gè)投影模型中的每一個(gè),我們分配相機(jī)坐標(biāo)系,其中 A 軸和 Y 軸形成圖像平面的基礎(chǔ),即軸。垂直于圖像平面(沿著光軸),并且原點(diǎn)位于圖像平面后面的距離 A 處,其中 A 是相機(jī)鏡頭的焦距。如圖 1 所示。 在文獻(xiàn)中,圖像特征是任何結(jié)構(gòu)特征,而不是提取圖像(E.GeeGe-Cern),圖像特征將對(duì)應(yīng)于某物體(例如,機(jī)器人工具)的物理特征投影到攝像機(jī)圖像平面上的良好特征點(diǎn)是一個(gè)??梢栽趫鼍暗牟煌晥D中明確地定位,例如墊圈 10 中的孔或設(shè)計(jì)圖案 11, 12。我們將圖像特征參數(shù)定義為可以從一個(gè)或多個(gè)圖像特 征中計(jì)算出來的任何實(shí)值量,用于視覺伺服控制的一些特征參數(shù)包括圖像 11, 14, 15、16, 17, 18、19 中的點(diǎn)的圖像平面坐標(biāo),距離為在圖像平面中的兩點(diǎn)和連接兩個(gè)點(diǎn) 10, 20 的線的方向,投影表面的感知邊緣長度 21a 和兩個(gè)投影表面的相對(duì)面積 21,投影表面的質(zhì)心和階次矩。Ne 11,以及圖像平面 11 中的橢圓的參數(shù)。在本課題中,我們將限的點(diǎn)特征,其參數(shù)是它們的圖像平面坐標(biāo)。 可以使用攝像機(jī)的投影幾何來計(jì)算從末端執(zhí)行器的位置和方向到相應(yīng)的圖像特征參數(shù)的映射。我們將用 F 來對(duì)他的映射進(jìn)行降噪,其中 例如,如果 是 U,Y 圖像平面坐標(biāo)的空間,用于投影到圖像平面上, 那么,假設(shè)透視投影 ,其中 u 和 ube 由(16)給出。(19)的精確形式將部分取決于下一節(jié)中討論的 THM 相機(jī)和端部執(zhí)行器的相對(duì)配置。 2.5 相機(jī)配置 視覺伺服系統(tǒng)通常使用兩種相機(jī)配置中的一種:末端執(zhí)行器安裝或固定工作 空間。第一種,通常稱為手眼配置,攝像機(jī)安裝在機(jī)器人末端執(zhí)行器上。在這里, 存在一個(gè)已知的,往往是恒定的關(guān)系之間的相機(jī)的姿勢(砂的姿勢的末端執(zhí)行器)。我們通過 ARGET 的姿勢來表示這種關(guān)系:相對(duì)于相機(jī)框架用 X 表示。這些姿態(tài)之間的關(guān)系如圖 2 中所示,第二種配置有固定在工作空間中的攝像機(jī)。在這種情 況下,攝像機(jī)(X)與 X 的機(jī)器人的基本坐標(biāo)系相關(guān),而 X 則與目標(biāo)有關(guān)。當(dāng)然, 在該攝像機(jī)中,目標(biāo)的攝像機(jī)圖像與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)無關(guān)(除非目標(biāo) ISED 執(zhí)行器本身)。一種變體是為了使相機(jī)靈活,安裝在另一個(gè)機(jī)器人平移/傾斜頭上,以便從最佳攝像機(jī) 25 觀察視覺控制的機(jī)器人,以供選擇攝像機(jī)配置,在執(zhí)行視覺伺服任務(wù)之前,必須按順序執(zhí)行攝像機(jī)標(biāo)定。確定攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)如焦距 必須建立坐標(biāo)系,并將其封裝在外部參數(shù)確定 CAMELL 校準(zhǔn)過程中。對(duì)于手眼的情況,必須考慮相對(duì)姿勢 X,這就是手/EVE 校準(zhǔn)問題。校準(zhǔn)是計(jì)算機(jī)視覺界的一個(gè)長期的研究(在許多參考文獻(xiàn)中可以找到校準(zhǔn)問題的良好解決方案,例如 (, 27, 28)。 因此,由此產(chǎn)生的分類學(xué)有四大類,我們現(xiàn)在來描述。這些基本結(jié)構(gòu)在圖 3 至 6 中示意性地示出,如果控制體系結(jié)構(gòu)是分層的,并且使用視覺系統(tǒng)來提供關(guān)節(jié)點(diǎn)控制器的設(shè)置點(diǎn)輸入,從而利用聯(lián)合反饋來將機(jī)器人穩(wěn)定在內(nèi)部稱為動(dòng)態(tài)觀察 A。ND 移動(dòng)系統(tǒng)。相反,直接智能伺服消除機(jī)器人控制器完全取代它與視覺伺服控制器,直接計(jì)算聯(lián)合輸入,從而利用視覺單獨(dú)穩(wěn)定機(jī)制有以下幾個(gè)原因, 幾乎所有實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)外觀和移動(dòng)近似然而,從視覺上獲得的相對(duì)較低的采樣率使得機(jī)器人末端控制器具有復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)的直接控制,這是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的控制問題。使用具有高采樣率的內(nèi)部反饋一般呈現(xiàn)具有理想化軸動(dòng)力 學(xué) 29 的視覺控制器。其次,許多機(jī)器人已經(jīng)有一個(gè)接口接受笛卡爾速度或增量位置命令。這簡化了視覺伺服系統(tǒng)的構(gòu)造,并且使方法更加便攜。第三,從視覺控制器看機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)奇異性。允許機(jī)器人被認(rèn)為是理想的笛卡爾運(yùn)動(dòng)裝置。由于許多解決速率 30 控制器具有專門處理運(yùn)動(dòng)學(xué)奇異性的機(jī)制 31),所以系統(tǒng)設(shè)計(jì)又被大大簡化。在本文中,我們將專門使用外觀和移動(dòng)模型。系統(tǒng)的第二大分類將基于位置的控制與基于圖像的控制區(qū)分開來。在基于位置的控制中,從圖像中提取特征并結(jié)合目標(biāo)的幾何模型和已知的攝像機(jī)模型來估計(jì)相對(duì)于攝像機(jī)的姿 態(tài)的姿態(tài)。通過減少估計(jì)的 POSEE 中的誤差來計(jì)算反饋。在基于圖像的伺服控制中,直接基于圖像特征來計(jì)算控制值?;趫D像的方法可以減少計(jì)算延遲,消除圖像解釋的必要性,并消除由于傳感器建模和攝像機(jī)標(biāo)定造成的誤差。然而,它對(duì)控制器設(shè)計(jì)提出了一個(gè)重大的挑戰(zhàn),因?yàn)樵撛O(shè)備是非線性的和高度的 附錄 2:外文原文 ,- 1.請(qǐng)仔細(xì)閱讀文檔,確保文檔完整性,對(duì)于不預(yù)覽、不比對(duì)內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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