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        基于仿人智能控制的無標(biāo)定視覺伺服

        2015-02-20 12:00:54王夢(mèng)佳朱瑩瑩
        電子技術(shù)應(yīng)用 2015年11期
        關(guān)鍵詞:模態(tài)機(jī)械特征

        龔 飛,謝 明,王夢(mèng)佳,朱瑩瑩

        (南京工業(yè)大學(xué),江蘇 南京 211816)

        基于仿人智能控制的無標(biāo)定視覺伺服

        龔 飛,謝 明,王夢(mèng)佳,朱瑩瑩

        (南京工業(yè)大學(xué),江蘇 南京 211816)

        設(shè)計(jì)了無標(biāo)定視覺伺服的仿人智能控制器,仿真完成了無標(biāo)定雙目視覺下機(jī)械臂的五自由度運(yùn)動(dòng)空間定位。選取點(diǎn)特征作為雙目視覺圖像特征,設(shè)計(jì)了視覺特征模型與多模態(tài)視覺伺服控制器,并在Matlab平臺(tái)下設(shè)計(jì)了五自由度運(yùn)動(dòng)空間的視覺定位仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了方法的有效性。

        無標(biāo)定;雙目視覺;仿人智能控制;Matlab

        0 引言

        自20世紀(jì)以來,機(jī)器人的誕生是科技領(lǐng)域最重大的成就之一,也是衡量一個(gè)國家科技水平的重要標(biāo)志[1]。作為當(dāng)前主流的高新技術(shù),機(jī)器人是機(jī)械設(shè)計(jì)、控制工程、計(jì)算機(jī)、人工智能、傳感器多學(xué)科交叉產(chǎn)物,并朝著示教/再現(xiàn)、傳感控制到智能控制等研究方向不斷發(fā)展。目前機(jī)器人已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在眾多領(lǐng)域,已有成功應(yīng)用在餐廳、商場等場合的服務(wù)機(jī)器人和實(shí)現(xiàn)搬運(yùn)、抓取、電焊等動(dòng)作的工業(yè)機(jī)器人,具有很好的應(yīng)用前景。比爾·蓋茨甚至預(yù)言,機(jī)器人將改變世界,成為生活中不可代替的一部分。

        目前工業(yè)機(jī)器人被廣泛用在搬運(yùn)、拾取、包裝、切割、焊接等領(lǐng)域,這些都離不開機(jī)械臂末端的定位問題,如何快速、準(zhǔn)確的定位到目標(biāo)物體是我們研究的重點(diǎn)[2]。本文以MOTOMAN-MH5S工業(yè)機(jī)器人為例,研究了具有視覺定位功能的智能系統(tǒng)[3]。

        1 系統(tǒng)組成

        基于視覺伺服系統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)由以下幾部分組成:機(jī)器人、上位機(jī)、攝像機(jī)、圖像處理系統(tǒng)、工作臺(tái)、定位系統(tǒng)、目標(biāo)物體等。通常PC機(jī)作為上位控制器,通過攝像機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,對(duì)目標(biāo)工件進(jìn)行拍攝,然后圖像處理校正實(shí)際位置與期望位置的偏差,并計(jì)算出機(jī)器人末端執(zhí)行器的運(yùn)動(dòng)軌跡,對(duì)目標(biāo)物件進(jìn)行實(shí)時(shí)定位。

        本實(shí)驗(yàn)室有MOTOMAN-MH5S六自由度的關(guān)節(jié)型機(jī)器人,由S軸(旋轉(zhuǎn))、L軸(下臂)、U軸(上臂)、R軸(手腕旋轉(zhuǎn))、B軸(手腕擺動(dòng))、T軸(手腕回轉(zhuǎn))構(gòu)成,如圖1所示。

        圖1 MOTOMAN-MH5S工業(yè)機(jī)器人

        2 位姿描述和連桿坐標(biāo)系

        2.1 位姿描述

        在三維空間中設(shè)有一剛體P,通常用該剛體的位置和姿態(tài)信息來描述該剛體的幾何形狀,其中剛體的位置和姿態(tài)信息又被稱為位姿。建立坐標(biāo)系之后,可以用3×1的位置矢量來確定空間中任意一點(diǎn)的位置。例如建立一個(gè)直角坐標(biāo)系{A},則剛體P的坐標(biāo)為:

        其中AP是位置矢量,用來表示機(jī)器人末端在空間中的位置,Px、Py、Pz是 P點(diǎn)三個(gè)坐標(biāo)分量。另外再定義一個(gè)直角坐標(biāo)系{B},將剛體 B固接與坐標(biāo)系{B},則通常用坐標(biāo)系{B}的單位矢量來表示剛體B相對(duì)于坐標(biāo)系{A}的方位,即一個(gè)3×3的旋轉(zhuǎn)矩陣:

        圖2 空間剛體的位姿

        2.2 連桿坐標(biāo)系

        平移和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)是工業(yè)機(jī)器人相鄰連桿之間的最基本的運(yùn)動(dòng),用矩陣的形式來表示關(guān)節(jié)的平移和旋轉(zhuǎn),即坐標(biāo)變換。剛體的齊次坐標(biāo)描述已是空間姿態(tài)描述較為普遍的方法,相鄰連桿之間的關(guān)系通常用 Denavit和Hatenberg提出的D-H方法來確定,即用4×4的齊次變換矩陣來描述,可以表示任意數(shù)量的平移和旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)的各種復(fù)雜轉(zhuǎn)動(dòng)[4]。對(duì)于 6關(guān)節(jié)的機(jī)械臂而言,可以用 18個(gè)參數(shù)來描述機(jī)器人結(jié)構(gòu)的固定部分,則只有6個(gè)參數(shù)是描述關(guān)節(jié)角度變量,是運(yùn)動(dòng)學(xué)中隨機(jī)器人變動(dòng)的部分。

        機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)分析中,通過一個(gè)4×4的齊次變換矩陣來描述坐標(biāo)系之間的位姿關(guān)系,公式表示如下:

        機(jī)器人末端位姿可以通過矩陣T反過來求解出來,即在極坐標(biāo)系中,末端的坐標(biāo)為(px,py,pz),得到末端連桿變換矩陣。

        3 仿人智能控制器設(shè)計(jì)

        3.1 仿人智能控制理論基礎(chǔ)

        仿人智能控制理論(HSIC)于 1979年提出,主導(dǎo)思想是研究模擬人的控制行為功能,即定性地推理映射和定量控制映射[5]。其二次映射模型的主要組成環(huán)節(jié)有:特征模型辨識(shí)與記憶、多模態(tài)控制與決策、推理與決策機(jī)構(gòu)等。控制器采用的控制模態(tài)根據(jù)不同的特征狀態(tài)做相應(yīng)的調(diào)整,完成控制器的設(shè)計(jì)[6]。首先根據(jù)反饋誤差信息對(duì)特征模型 Φ(φ1,φ2,…,φn)進(jìn)行辨識(shí),識(shí)別出系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特征狀態(tài)φi,然后根據(jù)推理與決策機(jī)構(gòu)Ω來判斷,選擇出系統(tǒng)多控制模態(tài) Ψ(ψ1,ψ2,…,ψn)中對(duì)應(yīng)的控制模態(tài)ψi,最后完成定量地控制器輸出。

        3.2 特征模型與視覺伺服控制器

        仿人智能控制理論是通過模擬人的智能,弱化了控制器對(duì)模型精度的依賴,為了降低模型精度對(duì)控制器設(shè)計(jì)的影響,在控制器的設(shè)計(jì)中添加了先驗(yàn)知識(shí),依據(jù)被控對(duì)象的特性來劃分特征模型。

        本文用仿人智能控制理論來解決無標(biāo)定視覺伺服的動(dòng)態(tài)非線性問題,根據(jù)手眼映射關(guān)系劃分出了特征模型,設(shè)計(jì)了多模態(tài)的視覺控制器,保證了在像平面內(nèi)圖像特征收斂[7]。首先在上訴理論的基礎(chǔ)上劃分出了特征模型集 Φ={φ1,φ2,φ3,φ4},分別對(duì)應(yīng)了不同的控制模態(tài);然后,設(shè)計(jì)了多模態(tài)控制器,根據(jù)映射模型的異同,將圖像特征的誤差量映射到笛卡爾空間;最后,根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性原理來判定系統(tǒng)穩(wěn)定性。

        本文假設(shè)機(jī)械臂末端和目標(biāo)點(diǎn)在笛卡爾空間中分別是 pe、pt,其對(duì)應(yīng)在像平面的投影是 fe、ft,則圖像特征誤差 ef=fe-ft,笛卡爾空間距離偏差 ep=G(p1-p2),則點(diǎn)特征在像平面的信息誤差表示如下:

        特征量 Efp用來表示點(diǎn)特征的偏差量最大的特征元:

        然后根據(jù)特征量 Efp劃分出手眼映射關(guān)系的特征模型集。

        通過設(shè)定的閾值來劃分特征狀態(tài),并判斷機(jī)械臂末端當(dāng)前位置與期望位置之間的距離。根據(jù)此特征模型集Φ={φ1,φ2,φ3,φ4}給出了其與之相對(duì)應(yīng)的控制模態(tài) Ψ= {ψ1,ψ2,ψ3,ψ4}。

        視覺伺服控制器主要考慮到圖像特征誤差的特征模型,先判斷當(dāng)前手眼系統(tǒng)的特征狀態(tài)φi,然后選擇對(duì)應(yīng)的控制模態(tài)ψi,最后輸出對(duì)應(yīng)的圖像特征誤差的調(diào)整量。其控制策略如下:

        不同的控制模態(tài)采用不同的雅克比矩陣來調(diào)整機(jī)械臂末端的位姿,使機(jī)械臂末端能夠快速接近期望位置,其中要考慮到機(jī)械臂在空間運(yùn)動(dòng)中速度的限制,并且要保證機(jī)械臂的空間運(yùn)動(dòng)不能過超出像平面空間,還需要設(shè)定控制模態(tài)輸出量滿足特定的關(guān)系。不同控制模態(tài)所采用的目標(biāo)函數(shù)如式(8)所示。

        這四個(gè)公式分別對(duì)應(yīng)四個(gè)控制模態(tài)所采用的目標(biāo)函數(shù),對(duì) F(q)進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開,系統(tǒng)采用固定的采樣周期,使得目標(biāo)函數(shù)最小化,并且對(duì)函數(shù)進(jìn)行一階二階求導(dǎo),最后整理求得:

        為了確定手眼關(guān)系控制器的穩(wěn)定性,我們利用李雅普諾夫穩(wěn)定性原理來檢驗(yàn),定義了函數(shù):

        我們忽略約束條件,為了滿足手眼系統(tǒng)的穩(wěn)定性要求,要使得導(dǎo)數(shù)v.<0,即 K>0,可保證視覺系統(tǒng)在像平面內(nèi)誤差收斂。

        4 實(shí)驗(yàn)分析

        我們用 Matlab 2012a搭建了視覺伺服仿真平臺(tái),采用雙目 eye-to-hand構(gòu)型,機(jī)械臂工具箱采用 Robotics Toolbox Release 9.8,設(shè)計(jì)了無標(biāo)定視覺系統(tǒng)的五自由度運(yùn)動(dòng)空間的定位仿真圖如圖3所示。

        圖3 無標(biāo)定五自由度運(yùn)動(dòng)空間定位

        該系統(tǒng)分為手眼系統(tǒng)模塊和控制器模塊設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)的五自由度仿人智能控制器的控制模態(tài)參數(shù)如表1所示。

        表1 五自由度仿人智能控制模態(tài)參數(shù)

        通過仿真得到像平面空間的圖像特征誤差曲線如圖4所示。

        圖4 像平面空間圖像特征誤差曲線

        由圖4可以看出,機(jī)械臂五維運(yùn)動(dòng)空間的圖像特征誤差量為逐漸衰減,最后目標(biāo)圖像特征誤差量趨于0。各個(gè)圖像特征誤差量都在1個(gè)像素內(nèi),實(shí)現(xiàn)了基于圖像特征的機(jī)械臂視覺定位。

        三維笛卡爾空間的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡如圖5所示,笛卡爾空間機(jī)械臂位置誤差曲線如圖6所示。由圖中可看出,從起始位置到期望位置,機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)了笛卡爾空間運(yùn)動(dòng)的末端誤差最小。其中機(jī)械臂末端點(diǎn)P1在笛卡爾空間中的誤差為 ep1=[0.0091,-0.0112,-0.0354]T,P2的誤差為 ep2=[0.0031,-0.0102,-0.0254]T,定位誤差在0.01 m內(nèi),基本上實(shí)現(xiàn)了機(jī)械臂末端點(diǎn)在笛卡爾空間中運(yùn)動(dòng)誤差趨于零。

        Uncalibrated visual servoing based on human simulated intelligent controller

        Gong Fei,Xie Ming,Wang Mengjia,Zhu Yingying
        (College of Automation and Electrical Engineering,Nanjing University of Technology,Nanjing 211816,China)

        In this paper,we design a humanoid intelligent controller with uncalibrated visual servoing,the simulation of the five degree of freedom motion of the robot arm is accomplished with the uncalibrated of the binocular vision.We choose point feature as the feature of the binocular vision image,and design the visual feature model and the multi mode visual servo controller,and the visual simulation experiment of the five degree of freedom motion space is conducted under the Matlab platform,we demonstrate the effectiveness of the method.

        uncalibrated;binocular vision;humanoid intelligent control;Matlab

        TP391.4

        A

        10.16157/j.issn.0258-7998.2015.11.004

        龔飛,謝明,王夢(mèng)佳,等.基于仿人智能控制的無標(biāo)定視覺伺服[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2015,41(11):14-16,23.

        英文引用格式:Gong Fei,Xie Ming,Wang Mengjia,et al.Uncalibrated visual servoing based on human simulated intelligent controller[J].Application of Electronic Technique,2015,41(11):14-16,23.

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