四川大學(xué)錦城學(xué)院智能制造學(xué)院 丁漁慶

本文介紹了視覺伺服系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和3種機(jī)器人視覺伺服策略，本文對機(jī)器人視覺伺服的主要問題進(jìn)行了分析和探討，并對機(jī)器人視覺伺服的未來研究方向進(jìn)行了展望。

隨著機(jī)器人技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，機(jī)器人在眾多領(lǐng)域發(fā)揮作用，為了探索變化的環(huán)境，確定自身定位、地圖構(gòu)建、獨(dú)自搜索等任務(wù)，通常把傳感器安裝于機(jī)器人身上，以便快速獲取外部信息。視覺傳感器具有信息量豐富、尺寸小、功能齊全等優(yōu)點(diǎn)，常適用于機(jī)器人控制系統(tǒng)中。視覺伺服便成為現(xiàn)在機(jī)器人領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。機(jī)器人視覺伺服是用傳感器來探測和感知機(jī)器人目前位置或其與目標(biāo)物體之間的相對位置，對機(jī)器人實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制或軌跡跟蹤，這是一個(gè)集機(jī)器視覺、運(yùn)動(dòng)學(xué)、自動(dòng)控制、實(shí)時(shí)系統(tǒng)分析于一體的新興交叉學(xué)科。視覺伺服系統(tǒng)由視覺系統(tǒng)、控制策略和機(jī)器人系統(tǒng)組成。視覺系統(tǒng)經(jīng)過圖像采集和視覺處理得到視覺反饋信息，控制器便得到機(jī)器人的控制輸入。針對具體情況，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)計(jì)了視覺伺服系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)策略。

1 機(jī)器人伺服系統(tǒng)

1.1 機(jī)器人視覺控制系統(tǒng)分類

目前，機(jī)器人伺服系統(tǒng)按照功能和性質(zhì)的不同，有如下幾種分類：由于攝像機(jī)數(shù)量不同，經(jīng)常分為單目視覺伺服系統(tǒng)、雙目視覺伺服系統(tǒng)和以及多目視覺伺服系統(tǒng)。單目視覺只能獲得二維圖像，通過平移獲得深度信息。單目視覺系統(tǒng)適用于深度要求簡單的工作環(huán)境。多目視覺伺服能夠獲取目標(biāo)多維度的信息，由于信息量大，很難保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。目前，人們通常采用雙目視覺伺服系統(tǒng)來理解深度信息。根據(jù)攝像機(jī)安裝位置的不同，可分為手眼系統(tǒng)和固定攝像機(jī)系統(tǒng)。在手眼系統(tǒng)中，能獲得目標(biāo)的精準(zhǔn)位置，計(jì)算出目標(biāo)的絕對誤差也較低；但手眼系統(tǒng)不能感知機(jī)器人的末端，通常采用固定運(yùn)動(dòng)模型來計(jì)算目標(biāo)與機(jī)器人末端的位置關(guān)系；實(shí)際上，手眼系統(tǒng)常丟失目標(biāo)。為了可以同時(shí)觀察目標(biāo)和機(jī)器人末端，通常采用固定攝像機(jī)系統(tǒng)。但機(jī)械臂進(jìn)行工作時(shí)，會(huì)遮擋目標(biāo)，由于機(jī)械臂在移動(dòng)過程時(shí)，攝像機(jī)位置固定，攝像機(jī)測量結(jié)果不變，當(dāng)攝像機(jī)精度不高時(shí)，會(huì)造成較大的絕對誤差。因此造成機(jī)械臂無法到達(dá)目標(biāo)。為了克服兩種系統(tǒng)的不足，當(dāng)前的一種解決方法是兩種方式的協(xié)作工作。

按照反饋信息的不同種類，分為基于位置的視覺伺服系統(tǒng)和基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)。由于這2種伺服系統(tǒng)都存在不同的缺陷，因此，在此基礎(chǔ)上提出一種2.5維視覺伺服方法。

1.2 基于位置的視覺伺服

基于位置的視覺伺服利用圖像信息來得到機(jī)器人與目標(biāo)之間的位姿誤差，把計(jì)算的誤差指令反饋給機(jī)器人關(guān)節(jié)控制器，最后實(shí)現(xiàn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)，這種方法成功與否依賴于從圖像到位姿的估計(jì)精度，除了確保攝像機(jī)參數(shù)的準(zhǔn)確和噪聲的大小外，對于這種方法而言，還存在目標(biāo)隨時(shí)可能脫離視場等問題。

1.3 基于圖像的視覺伺服

基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)是把將捕獲的圖像參數(shù)與開始采集到的目標(biāo)信息對比，計(jì)算的圖像誤差直接用于反饋。

圖像雅克比定義如下：

設(shè)s=[s1,s2,...sp]T為三維坐標(biāo)系下的末端位姿，q=[q1,q2,...qn]T為關(guān)節(jié)坐標(biāo)，f=[f1,f2,...fm]T為特征的空間坐標(biāo)；為末端的速度矢量，為關(guān)節(jié)速度矢量，f為圖像特征的變化速度。與之間的表達(dá)式為其中j1叫機(jī)器人雅克比矩陣，表示向量s對向量q的導(dǎo)數(shù)。任務(wù)空間速度與對應(yīng)的圖像特征的變化速度f之間的關(guān)系是，其中j2稱為Local Jacobian，也有人稱為圖像雅克比。圖像特征的變化速度f與對應(yīng)的關(guān)節(jié)速度之間的關(guān)系為，其中j=j2j1。一般把j稱為圖像雅克比矩陣，圖像雅克比表示了在某個(gè)關(guān)節(jié)角附近圖像特征變化與機(jī)器人關(guān)節(jié)角變化之間的關(guān)系。計(jì)算雅克比矩陣有多種方法?；趫D像的伺服系統(tǒng)，不需要三維重建；對攝像機(jī)模型的偏差具有較好的魯棒性，可以保證機(jī)器人或目標(biāo)始終處于視場中。但這種方法存在雅克比矩陣的奇異性和局部發(fā)散等問題。

1.4 2.5D視覺伺服策略

上述兩種方法都存在各自的問題，在此基礎(chǔ)上Malis等人提出的2.5D被廣泛運(yùn)用，通過把平移與旋轉(zhuǎn)分量解耦，反饋信號由三維坐標(biāo)和二維圖像空間坐標(biāo)表示。增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，擴(kuò)大了收斂域。Hashimoto和Morel此外，還介紹了放大圖像特征收斂區(qū)間的方法。采用2.5D視覺伺服策略可以很好地解決系統(tǒng)的魯棒性、奇異性、局部極小問題；但也存在如下缺點(diǎn)。①需要進(jìn)行特征點(diǎn)匹配。②在分解單應(yīng)矩陣時(shí)，有時(shí)存在解不惟一的問題。③解H矩陣計(jì)算復(fù)雜且需要多次迭代。④2.5D視覺伺服系統(tǒng)對噪聲魯棒性不強(qiáng)。⑤不能保證目標(biāo)總是在攝像機(jī)的視野內(nèi)。

2 視覺伺服領(lǐng)域主要存在的問題

2.1 深度信息缺失的問題

當(dāng)攝像機(jī)成像時(shí)，物體被映射到二維平面上，造成深度信息丟失的問題。由于深度信息未知，導(dǎo)致視覺伺服控制器的設(shè)計(jì)非常困難。許多學(xué)者采用Lyapunov非線性控制方法進(jìn)行研究。方純勇等人提出了一種新的方法來解決機(jī)器人伺服系統(tǒng)在未知深度信息條件下的穩(wěn)定控制問題。張雪波等人開發(fā)了一種具有指數(shù)收斂性的視覺伺服系統(tǒng)控制器。用一種特殊的方法，讓未知深度信息不影響系統(tǒng)其他參數(shù)的條件下，只改變控制器的收斂速度。Luca等人利用機(jī)器人在線估計(jì)深度的方法以及圖像中特征點(diǎn)的變化規(guī)律獲得雅克比矩陣。在此基礎(chǔ)上，為了滿足伺服任務(wù)，運(yùn)用Lyapunov方法設(shè)計(jì)了一種非線性控制器。以上大多采用犧牲機(jī)器人的三維路徑的方式來彌補(bǔ)深度信息不足的問題。對此，一些學(xué)者利用機(jī)器人在歐式空間中的運(yùn)動(dòng)與特征點(diǎn)在圖像平面上的運(yùn)動(dòng)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系；即深度識別技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)未知深度信息的在線估計(jì)。但是如何提高深度信息在線識別的魯棒性仍是待解決的問題。

2.2 攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)與圖像噪聲問題

攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的標(biāo)定誤差和噪聲對伺服精度有很大干擾。因此，在攝像機(jī)參數(shù)未知和存在標(biāo)定誤差的情況下，一些學(xué)者提出了一些未標(biāo)定的、魯棒的視覺伺服算法。蘇劍波等人提出了一種無標(biāo)定的視覺伺服算法，采用有效的基于圖像雅克比在線估計(jì)的方法，并將其與自抗擾控制技術(shù)結(jié)合。方純勇等人設(shè)計(jì)了一種基于經(jīng)驗(yàn)在未知的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)矩陣下粗略估計(jì)的視覺伺服系統(tǒng)的方法。當(dāng)估計(jì)誤差在一定范圍內(nèi)，該算法能實(shí)現(xiàn)誤差成指數(shù)衰減。然而，這些方法一般都是以機(jī)器人手臂為對象，忽略了移動(dòng)機(jī)器人的非完整性約束以及標(biāo)定誤差的存在對這些系統(tǒng)的影響。因此，如何提高視覺伺服對標(biāo)定誤差和圖像噪聲等問題的魯棒性，特別是存在非完整性約束的機(jī)器人，如何實(shí)現(xiàn)高精度伺服控制是待解決的問題。

2.3 目標(biāo)特征出離視野范圍的問題

為了保證視覺伺服的順利進(jìn)行，通常將感應(yīng)器置于機(jī)器人身上。利用目標(biāo)特征圖像進(jìn)行視覺反饋控制。如果目標(biāo)突然消失在攝像機(jī)的視野中，伺服任務(wù)將直接失敗。因此，許多學(xué)者對怎么保證目標(biāo)特征的可控性做了大量的研究。通常分為基于圖像平面的軌跡規(guī)劃以及基于三維運(yùn)動(dòng)空間的路徑規(guī)劃兩種研究方法。對于有更多自由度的六自由度機(jī)械手，Mezouar等人把基于圖像的視覺控制和勢場分析結(jié)合，為了保證目標(biāo)始終處于攝像機(jī)視野內(nèi)，采用在圖像平面上進(jìn)行勢函數(shù)軌跡的方式。但是，該方法會(huì)導(dǎo)致機(jī)器人陷入勢場的局部極小值，且對攝像機(jī)和參數(shù)信息精度要求嚴(yán)格。另外，為了滿足視野范圍內(nèi)的限制，一些學(xué)者在三維空間中規(guī)劃特定的軌跡。Chesi等人為了保證六自由度機(jī)械手的大范圍伺服任務(wù)，設(shè)計(jì)了一種圓形軌跡。為了優(yōu)化路徑效率，G.Chesi等人提出了一種基于位置的視覺伺服和后向運(yùn)動(dòng)融合伺服策略，為了保證攝像機(jī)視場約束以及伺服效率，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的切換控制器。但是，該方法對目標(biāo)特征以及攝像機(jī)參數(shù)精度要求很高。因此，在六自由度機(jī)械手視覺伺服過程中，目標(biāo)特征在視覺范圍內(nèi)的提取仍然是個(gè)待解決的問題。

3 總結(jié)與展望

視覺伺服的發(fā)展，像2.5D的視覺伺服策略，基本源自于從三維到二維之間的投影關(guān)系的深入研究，2.5D的視覺伺服策略的優(yōu)點(diǎn)在于控制不單建立在圖像空間或三維空間上。在以后的研究過程中。從圖像空間與三維空間統(tǒng)一的角度考慮問題，對圖像空間與三維空間之間的投影關(guān)系再深入研究，都能有助于視覺伺服的發(fā)展。該系統(tǒng)存在深度信息不足、攝像機(jī)參數(shù)和噪聲干擾、目標(biāo)逃離視野等問題。為了視覺伺服發(fā)展，上述不足都必須解決。