摘要:隨著機器人時代的到來,它為我們的生活帶來了便利,解決了我們不少的生活問題。其中機器人視覺伺服控制應用作為機器人系統的核心技術,在機器人處理問題的過程中起到了關鍵作用。本文對機器人視覺伺服控制的原理和基本控制方式進行解析,發現視覺伺服在當前發展所需要面臨的問題,并提出相應的解決措施。
關鍵詞:機器人視覺;視覺伺服控制
機器人視覺伺服控制技術是人類研究智能機器人的一項核心研發技術,該技術由多傳感技術與集成核心技術組成。同時該技術具備了采集信息強、精確度高等優點。在代替人類工作時具有高效的工作效率且做工精密可在很大程度上避免誤差。機器人視覺伺服控制技術是機器人系統的核心技術,是人類正式進入機器人代替人工工作時代的一大步。
1 機器人視覺伺服
機器人視覺伺服誕生于20世紀80年代,它的由來起初是人類為了尋找能夠在工作中提高靈活性以及精確度的工具。然而,在當時已經有了機器人系統的概念,人類通過智慧將二者契合之后也就有了現在所說的機器人視覺伺服。機器人視覺伺服控制系統主要功能是由視覺傳感器即紅外線來探測外界信息并通過自身發射出光波來對信息進行收集,通過機器人對外界信息的分析與處理后會自動編寫出應對問題的操作程序,與此同時機器人也會立刻調整位姿來進行操作。操作程序的編寫與調整位姿幾乎同時進行,體現出了機器人視覺伺服的有效性。機器人視覺伺服主要涉及的范圍十分廣泛,主要包括對圖像和信息的處理,對機器視角和位置的把握,以及對運動學、力學、機器人學的分析等等。機器人視覺伺服是根據機器視覺的原理來對外部圖像進行影像自動獲取和數據分析,從而實現對機器人的某項特定行為的控制。
2 機器人視覺伺服控制的基本控制方式
機器人視覺伺服控制是以達到機器人所接收到的命令為目的的控制,即按照所編寫的程序進行操作的一個過程。其基本控制方式主要有以下三種。
2.1 基于圖像的伺服控制
基于圖像的伺服控制是基本控制方式中最為簡單的一種。該控制直接以圖像作為反饋信息,在機器人視覺伺服控制的內部系統中直接進行分析處理,與運動學、力學等領域不同,基于圖像的伺服控制不需要做位姿調整,因此對于模型的誤差要求不高,但在實際操作的過程中需要考慮環境對實物所產生的影響。另外,還要計算逆矩陣.并且注重特征的抽取精度,因為這將會影響到整個系統的精確度。逆矩陣的計算對整個系統的運行起到關鍵性作用,如果不通過計算逆矩陣,數據產生偏差很有可能會導致伺服控制系統產生紊亂,導致機器人死機或是部分記憶損失。這種基于圖像的控制方法具有標定誤差相對不敏感性的優點,但是其收斂區間的不可控性,即在期望位姿的相鄰區域內保持成立.而在該區內就無法成立,造成了其在實際應用中的操作難度。
2.2 基于位置的伺服控制
基于位置的視覺伺服也被稱為三維視覺伺服,是目前運用范圍最為廣泛的一種方式,其視覺伺服控制的特征直接體現在于控制器的內部結構上。基于位置的伺服控制的操作方法是利用當前狀態下所保持的位姿與期望狀態下所需的位姿來產生動作之前的差異,從而保證機器人在三維的空間環境下能夠直接控制攝像機的運行方式和軌跡。在這種基于位置的視覺伺服控制過程中,所要操控的目標需要以實際物體作為參照物,通過對期望目標的位姿來進行步驟編程,機器人可以從圖像信息中獲取物體的坐標系和末端執行器的坐標系得到相對應的位姿。
2.3 基于圖像和位置相結合的伺服控制
基于圖像和位置相結合的伺服控制,顧名思義即將基于圖像的伺服控制和基于位置的伺服控制的二者優點相結合。而且在優點都具備的同時也克服了前二者在實際操作中分別遇到的問題,比如說在基于圖像控制時的操作性相對來說較弱,基于位置控制時的精確度不高等弊端,保證了機器人在使用過程中的運用范圍廣發,對實際問題的分析與處理更加細致、精確。
3 關鍵部位
3.1 光源
機器人系統中所能收集到的光源除了我們平時所能見到的可見光之外,一些不可見的光源機器人同樣能夠收集,比如紅外線、X光線、紫外線、微波射線等等。在收集到光源之后機器人便會對光信息進行處理并分析,在精確到最佳效果后便會成像出來以供閱覽。所以要想達
到最佳的攝像效果,必須要合適的光源作為依托。光源可分為自然光和人工光,在實際使用中機器人會在系統中根據需求來進行收集。
3.2 CCD圖像傳感器
CCD是一種感應光源的電路裝置,占用面積小,集成度高,重量輕,對弱光具有極高的反應靈敏度,且傳感器外層有一層絕緣層包裹,一定程度上增強了該部位的抗干擾能力,也增加了它的工作效率,同時延長了傳感器的使用壽命。CCD圖像傳感器主要有兩大類:面型CCD像感器、線型CCD像感器。
3.3 圖像采集卡
圖像采集卡是一個關鍵的輔助部位,在伺服控制器收集圖像信息的同時,圖像采集卡會對收集到控制器中的圖像進行解析,并過濾掉雜質信號,時圖像信息能夠更加清晰地呈現在控制系統中。
4 機器人視覺伺服面臨的問題及解決措施
機器人視覺伺服所面臨的問題主要表現在:采集圖像信息時的效率較低,實時操作性較弱,圖像信息的處理時間長等問題。這些問題綜合來看極大程度上會給伺服控制系統帶來工作效率低,工作質量差的后果,為了解決這樣的問題需要增大計算機的計算量,編輯更多的程序來提升圖像采集以及圖像處理的效率,大力增強傳感器的集成密度,另外,多視覺信息融合、自動特征的選擇以及提高計算機圖像處理的精確性都是解決視覺伺服控制問題的重要舉措。
結束語
機器人時代已經在我們的生活中出現,視覺伺服控制系統在機器人中運用廣泛,它為機器人的工作帶來了極高的效率性與穩定性。但是在運用過程中依然有不成熟的體現,比如在圖像的采集、圖像的處理以及收集信息的精確度等等,這些問題需要不斷地尋找解決辦法或是找到可以替代的設備來進行彌補。只有不斷地嘗試與創新,機器人的使用才能更加智能化,科技化,信息化。
參考文獻:
[1]陶波,龔澤宇,丁漢.機器人無標定視覺伺服控制研究進展[J].力學學報,2016(4).
[2]張師萌,梁曉妍,尹金豪,等.視覺伺服除草機器人控制系統研究[J].農業科技與信息,2016(8).
[3]賈丙西,劉山,張凱祥,等.機器人視覺伺服研究進展:視覺系統與控制策略[J].自動化學報,2015(5).
作者簡介:呂漢平(1990月07)性別男;民族:漢族;籍貫:廣東省、河源市龍川縣;職稱:電氣工程師;學歷:全日制本科;研究方向:機器人/PLC自動化設備。