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计算机工程 ›› 2010, Vol. 36 ›› Issue (18): 232-234. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.18.080

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

机器人捕捉运动目标的动力学视觉伺服方法

邝宏武1,郝矿荣1,丁永生1,2   

  1. (1. 东华大学信息科学与技术学院,上海 201620;2. 数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海 201620)
  • 出版日期:2010-09-20 发布日期:2010-09-30
  • 作者简介:邝宏武(1984-),男,硕士研究生,主研方向:机器视觉,机器人控制;郝矿荣,教授、博士后、博士生导师;丁永生,教授、博士、博士生导师
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60775052);国家自然科学基金资助重点项目(60534020);上海市科学技术委员会重点基础研究基金资助项目(09JC1400900);上海市人才发展资金资助项目(001); 上海市领军人才后备人选专项资金资助项目

Dynamics Visual Servo Method for Robot’s Grasping Moving Object

KUANG Hong-wu1, HAO Kuang-rong1, DING Yong-sheng1,2   

  1. (1. College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 201620, China; 2. Engineering Research Center of Digitized Textile & Fashion Technology of Ministry of Education, Shanghai 201620, China)
  • Online:2010-09-20 Published:2010-09-30

摘要:

提出一种机器人捕捉运动目标的动力学视觉伺服方法。基于位置阻抗控制器,通过双目立体视觉检测并跟踪运动目标的位置,结合CMAC网络,采用以视觉阻抗的二次型为训练目标的学习型视觉阻抗控制器,用于克服控制器对系统结构参数变化适应性差的缺点,并对阻抗参数进行优化。实验结果表明,该视觉伺服方法在机器人捕捉运动目标时具有良好的动力学特性和轨迹控制效果。

关键词: 运动目标捕捉, 视觉阻抗控制, CMAC网络, Kalman滤波器

Abstract:

This paper proposes a dynamics visual servo method for robot’s grasping moving object. The motion object target position is detected and tracked by dual stereo vision. With CMAC network, a learning visual impedance controller taking the quadratic of vision impedance as training target is adopted. It promotes the adaptability of position controller of the system structure parameters, so the impedance parameters are optimized. Experimental results show that the dynamics characteristics are improved and a flexible trajectory control is obtained with the method.

Key words: moving object grasping, vision impedance control, CMAC network, Kalman filter

中图分类号: