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本文對機器人視覺(jué)伺服技術(shù)進(jìn)行了綜述，介紹了機器人視覺(jué)伺服系統的概念及發(fā)展歷程和分類(lèi)，重點(diǎn)介紹了基于位置的視覺(jué)伺服系統和基于圖像的視覺(jué)伺服系統。對機器人視覺(jué)所涉及的前沿問(wèn)題做了概括，并指出了目前研究中所存在的問(wèn)題及今后發(fā)展方向。 目前，在全世界的制造業(yè)中，工業(yè)機器人已經(jīng)在生產(chǎn)中起到了越來(lái)越重要的作用。為了使機器人能夠勝任更復雜的工作，機器人不但要有更好的控制系統，還需要更多地感知環(huán)境的變化。其中機器人視覺(jué)以其信息量大、信息完整成為最重要的機器人感知功能。 機器人視覺(jué)伺服系統是機器視覺(jué)和機器人控制的有機結合，是一個(gè)非線(xiàn)性、強耦合的復雜系統，其內容涉及圖象處理、機器人運動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)、控制理論等研究領(lǐng)域。隨著(zhù)攝像設備性能價(jià)格比和計算機信息處理速度的提高，以及有關(guān)理論的日益完善，視覺(jué)伺服已具備實(shí)際應用的技術(shù)條件，相關(guān)的技術(shù)問(wèn)題也成為當前研究的熱點(diǎn)。 本文對機器人視覺(jué)伺服技術(shù)進(jìn)行了綜述，介紹了機器人視覺(jué)伺服系統的概念及發(fā)展歷程和分類(lèi)，重點(diǎn)介紹了基于位置的視覺(jué)伺服系統和基于圖像的視覺(jué)伺服系統。對機器人視覺(jué)所涉及的前沿問(wèn)題做了概括，并指出了目前研究中所存在的問(wèn)題及今后發(fā)展方向。 機器人視覺(jué)伺服系統 視覺(jué)伺服的定義： 人類(lèi)對于外部的信息獲取大部分是通過(guò)眼睛獲得的，千百年來(lái)人類(lèi)一直夢(mèng)想著(zhù)能夠制造出智能機器，這種智能機器首先具有人眼的功能，可以對外部世界進(jìn)行認識和理解。人腦中有很多組織參與了視覺(jué)信息的處理，因而能夠輕易的處理許多視覺(jué)問(wèn)題，可是視覺(jué)認知作為一個(gè)過(guò)程，人類(lèi)卻知道的很少，從而造成了對智能機器的夢(mèng)想一直難以實(shí)現。隨著(zhù)照相機技術(shù)的發(fā)展和計算機技術(shù)的出現，具有視覺(jué)功能的智能機器開(kāi)始被人類(lèi)制造出來(lái)，逐步形成了機器視覺(jué)學(xué)科和產(chǎn)業(yè)。所謂機器視覺(jué)，美國制造工程師協(xié)會(huì )(sme society of manufacturing engineers)機器視覺(jué)分會(huì )和美國機器人工業(yè)協(xié)會(huì )(ria robotic industries association) 的自動(dòng)化視覺(jué)分會(huì )給出的定義是： “機器視覺(jué)是通過(guò)光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器自動(dòng)地接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動(dòng)的裝置�！� 機器視覺(jué)作為與人眼類(lèi)似的機器仿生系統，從廣義角度凡是通過(guò)光學(xué)裝置獲取真實(shí)物體的信息以及對相關(guān)信息的處理與執行都是機器視覺(jué)，這就包括了可見(jiàn)視覺(jué)以及非可見(jiàn)視覺(jué)，甚至包括人類(lèi)視覺(jué)不能直接觀(guān)察到的、物體內部信息的獲取與處理等。 機器人視覺(jué)發(fā)展歷程 上個(gè)世紀60年代，由于機器人和計算機技術(shù)的發(fā)展，人們開(kāi)始研究具有視覺(jué)功能的機器人。但在這些研究中，機器人的視覺(jué)與機器人的動(dòng)作，嚴格上講是開(kāi)環(huán)的。機器人的視覺(jué)系統通過(guò)圖像處理，得到目標位姿，然后根據目標位姿，計算出機器運動(dòng)的位姿，在整個(gè)過(guò)程中，視覺(jué)系統一次性地“提供”信息，然后就不參與過(guò)程了。在1973年，有人將視覺(jué)系統應用于機器人控制系統，在這一時(shí)期把這一過(guò)程稱(chēng)作視覺(jué)反饋(visual feedback)。直到1979年，hill和park提出了“視覺(jué)伺服”(visual servo)概念。很明顯，視覺(jué)反饋的含義只是從視覺(jué)信息中提取反饋信號，而視覺(jué)伺服則是包括了從視覺(jué)信號處理，到機器人控制的全過(guò)程，所以視覺(jué)伺服比視覺(jué)反饋能更全面地反映機器人視覺(jué)和控制的有關(guān)研究?jì)热荨? 上個(gè)世紀80年以來(lái)，隨著(zhù)計算機技術(shù)和攝像設備的發(fā)展，機器人視覺(jué)伺服系統的技術(shù)問(wèn)題吸引了眾多研究人員的注意。在過(guò)去的幾年里，機器人視覺(jué)伺服無(wú)論是在理論上還是在應用方面都取得了很大進(jìn)展。在許多學(xué)術(shù)會(huì )議上，視覺(jué)伺服技術(shù)經(jīng)常列為會(huì )議的一個(gè)專(zhuān)題。視覺(jué)伺服已逐漸發(fā)展為跨機器人、自動(dòng)控制和圖像處理等技術(shù)領(lǐng)域的一門(mén)獨立技術(shù)。 機器人視覺(jué)伺服系統分類(lèi)： 目前，機器人視覺(jué)伺服控制系統有以下幾種分類(lèi)方式： ●按照攝像機的數目的不同，可分為單目視覺(jué)伺服系統、雙目視覺(jué)伺服系統以及多目視覺(jué)伺服系統 單目視覺(jué)系統只能得到二維平面圖像，無(wú)法直接得到目標的深度信息;多目視覺(jué)伺服系統可以獲取目標多方向的圖像，得到的信息豐富，但圖像的信息處理量大，且攝像機越多越難以保證系統的穩定性。當前的視覺(jué)伺服系統主要采用雙目視覺(jué)。 ●按照攝像機放置位置的不同，可以分為手眼系統(eye in hand)和固定攝像機系統(eye to hand或stand alone) 在理論上手眼系統能夠實(shí)現精確控制，但對系統的標定誤差和機器人運動(dòng)誤差敏感;固定攝像機系統對機器人的運動(dòng)學(xué)誤差不敏感，但同等情況下得到的目標位姿信息的精度不如手眼系統，所以控制精度相對也低。 ●按照機器人的空間位置或圖像特征，視覺(jué)伺服系統分為基于位置的視覺(jué)伺服系統和基于圖像的視覺(jué)伺服系統 圖1 基于位置控制的動(dòng)態(tài)look and move系統 在基于位置的視覺(jué)伺服系統(如圖1所示)中，對圖像進(jìn)行處理后計算出目標相對于攝像機和機器人的位姿，所以這就要求對攝像機、目標和機器人的模型進(jìn)行校準，校準精度影響控制精度，這是這種方法的難點(diǎn)�？刂茣r(shí)將需要變化的位姿轉化成機器人關(guān)節轉動(dòng)的角度，由關(guān)節控制器來(lái)控制機器人關(guān)節轉動(dòng)。 圖2 基于圖像控制的direct visual servo系統 在基于圖像的視覺(jué)伺服系統(如圖2所示)中，控制誤差信息來(lái)自于目標圖像特征與期望圖像特征之間的差異。對于這種控制方法，關(guān)鍵的問(wèn)題是如何建立反映圖像差異變化與機器手位姿速度變化之間關(guān)系的圖像雅可比矩陣；另外一個(gè)問(wèn)題是，圖像是二維的，計算圖像雅可比矩陣需要估計目標深度(三維信息)，而深度估計一直是計算機視覺(jué)中的難點(diǎn)。 雅可比矩陣的計算方法有公式推導法、標定法、估計方法以及學(xué)習方法等，前者可以根據模型推導或標定得到，后者可以在線(xiàn)估計，學(xué)習方法主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法。 ●按照采用閉環(huán)關(guān)節控制器的機器人，視覺(jué)伺服系統分為動(dòng)態(tài)觀(guān)察-移動(dòng)系統和直接視覺(jué)伺服 前者采用機器人關(guān)節反饋內環(huán)穩定機械臂，由圖像處理模塊計算出攝像機應具有的速度或位置增量，反饋至機器人關(guān)節控制器；后者則由圖像處理模塊直接計算機器人手臂各關(guān)節運動(dòng)的控制量。 視覺(jué)伺服所面臨的主要問(wèn)題 視覺(jué)伺服的研究到目前已有近20年的歷史，但是由于視覺(jué)伺服所涉及的學(xué)科眾多，所以其發(fā)展有賴(lài)于這些學(xué)科的發(fā)展，目前在視覺(jué)伺服的研究中仍然有很多問(wèn)題沒(méi)有很好地解決。 ●圖像處理的方法在理論和實(shí)際計算處理速度上都是圖像伺服最大的難點(diǎn)； ●在圖像處理完成后，圖像特征與機器人關(guān)節運動(dòng)之間模型的建立是圖像伺服的另一難點(diǎn)； ●目前的許多控制方法都不能保證系統在工作時(shí)是大范圍穩定的，所以對有關(guān)控制方法的研究也是必要的。 視覺(jué)伺服的發(fā)展前景 未來(lái)視覺(jué)伺服的研究方向主要有以下幾方面： ●在實(shí)際環(huán)境下快速、魯棒地獲取圖像特征是視覺(jué)伺服系統的關(guān)鍵問(wèn)題 由于圖像處理的信息量大和可編程器件技術(shù)的發(fā)展，近期把通用算法硬件化，以加快信息處理的速度的方法可能會(huì )使這一問(wèn)題的研究取得進(jìn)展。 ●建立適合機器人視覺(jué)系統的有關(guān)理論和軟件 目前的許多機器人視覺(jué)伺服系統的圖像處理方法都不是針對機器人視覺(jué)系統的，如果有這樣的專(zhuān)用的軟件平臺，在完成視覺(jué)伺服任務(wù)時(shí)，就可以減少工作量，甚至可以通過(guò)視覺(jué)信息處理硬件化來(lái)提高視覺(jué)伺服系統的性能。 ●將各種人工智能方法應用于機器人視覺(jué)伺服系統 雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在機器人視覺(jué)伺服中已得到應用，但許多智能方法在機器人視覺(jué)伺服系統中還沒(méi)有得到充分地應用，而且，目前研究有過(guò)于依賴(lài)數學(xué)建模和數學(xué)計算的傾向，這使得機器人視覺(jué)伺服系統在工作時(shí)計算量太大，目前計算機的處理速度很難滿(mǎn)足系統快速性的要求，但是人類(lèi)在實(shí)現有關(guān)的功能時(shí)并不是通過(guò)大量的計算來(lái)完成的，這就啟發(fā)大家是否可以用人工智能的方法降低數學(xué)計算量，以滿(mǎn)足系統快速性的要求。 ●將主動(dòng)視覺(jué)技術(shù)應用于機器人視覺(jué)伺服系統 主動(dòng)視覺(jué)是當今計算機視覺(jué)和機器視覺(jué)研究領(lǐng)域中的一個(gè)熱點(diǎn)，在這里視覺(jué)系統能主動(dòng)地感知環(huán)境，按一定規則主動(dòng)地提取需要的圖像特征，這使得在一般情況下難以解決的問(wèn)題得以解決。 ●將視覺(jué)傳感器與其它外部傳感器結合起來(lái) 為了使機器人能夠更全面地感知環(huán)境，特別是對機器人視覺(jué)系統起信息補充，可以將多種傳感器加入機器人視覺(jué)系統，這樣做可以克服機器人視覺(jué)系統的一些困難，但多傳感器的引入，就需要解決機器人視覺(jué)系統的信息融合和信息冗余問(wèn)題。 結語(yǔ) 近年來(lái)，機器人視覺(jué)伺服技術(shù)有了很大發(fā)展，國內、外機器人視覺(jué)系統的實(shí)際應用也越來(lái)越多，許多技術(shù)難題都有希望在近期的研究中取得進(jìn)展。在未來(lái)一段時(shí)間內，機器人視覺(jué)伺服系統將在機器人技術(shù)中占有突出的地位，機器人視覺(jué)伺服系統將會(huì )越來(lái)越多地應用于工業(yè)生產(chǎn)中。 |
