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高性價比視覺伺服機器人
視覺伺服方面的機器人及部件基本上被國外特別是日本壟斷了，那怎樣開發(fā)一款高性能高性價比的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的視覺伺服機器人呢？
我們先來看看視覺伺服的基礎(chǔ)知識。
視覺伺服（visualservo）的概念，常見于機器人技術(shù)方面的研究，是由hill和park于1979年提出的。“伺服”—詞源于希臘語“奴隸”的意思。人們想把“伺服機構(gòu)”當個得心應手的馴服工具，服從控制信號的要求而動作。在訊號來到之前，轉(zhuǎn)子靜止不動；訊號來到之后，轉(zhuǎn)子立即轉(zhuǎn)動；當訊號消失，轉(zhuǎn)子能即時自行停轉(zhuǎn)。由于它的“伺服”性能，因此而得名—伺服系統(tǒng)。視覺伺服，一般指的是，通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，通過圖像反饋的信息，來讓機器系統(tǒng)對機器做進一步控制或相應的自適應調(diào)整的行為。
視覺伺服的性能依賴于控制回路中所用的圖像特征。特征包括幾何特征和非幾何特征，機械手視覺伺服中常見的是采用幾何特征。早期視覺伺服中用到的多是簡單的局部幾何特征，如點、線、圓圈、矩形、區(qū)域面積等以及它們的組合特征，其中點特征應用最多。局部特征雖然得到了廣泛應用，而且在特征選取恰當?shù)那闆r下可以實現(xiàn)精確定位，但當特征超出視域時則很難做出準確的操作。特別是對于真實世界中的物體，其形狀、紋理、遮擋情況、噪聲、光照條件等都會影響特征的可見性。所以單獨利用局部特征會影響機器人可操作的任務范圍。近來有人在視覺控制中利用全局的圖像特征，如特征向量，幾何矩，圖像到直線上的投影，隨機變換,Fourier描述子等。全局特征可以避免局部特征超出視域所帶來的問題,也不需要在參考特征與觀察特征之間進行匹配，適用范圍較廣，但定位精度比用局部特征低。總之，特征的選取沒有通用的方法，必須針對任務、環(huán)境、系統(tǒng)的軟硬件性能，在時間、復雜性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性之間進行權(quán)衡。
