文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2015.11.004
中文引用格式： 龔飛，謝明，王夢佳，等. 基于仿人智能控制的無標定視覺伺服[J].電子技術應用，2015，41(11)：14-16，23.
英文引用格式： Gong Fei，Xie Ming，Wang Mengjia，et al. Uncalibrated visual servoing based on human simulated intelligent controller[J].Application of Electronic Technique，2015，41(11)：14-16，23.
0 引言
自20世紀以來，機器人的誕生是科技領域最重大的成就之一，也是衡量一個國家科技水平的重要標志[1]。作為當前主流的高新技術，機器人是機械設計、控制工程、計算機、人工智能、傳感器多學科交叉產物，并朝著示教/再現、傳感控制到智能控制等研究方向不斷發展。目前機器人已經被廣泛應用在眾多領域，已有成功應用在餐廳、商場等場合的服務機器人和實現搬運、抓取、電焊等動作的工業機器人，具有很好的應用前景。比爾·蓋茨甚至預言，機器人將改變世界，成為生活中不可代替的一部分。
目前工業機器人被廣泛用在搬運、拾取、包裝、切割、焊接等領域，這些都離不開機械臂末端的定位問題，如何快速、準確的定位到目標物體是我們研究的重點[2]。本文以MOTOMAN-MH5S工業機器人為例，研究了具有視覺定位功能的智能系統[3]。
1 系統組成
基于視覺伺服系統的工業機器人實時跟蹤系統由以下幾部分組成：機器人、上位機、攝像機、圖像處理系統、工作臺、定位系統、目標物體等。通常PC機作為上位控制器，通過攝像機進行數據采集，對目標工件進行拍攝，然后圖像處理校正實際位置與期望位置的偏差，并計算出機器人末端執行器的運動軌跡，對目標物件進行實時定位。
本實驗室有MOTOMAN-MH5S六自由度的關節型機器人，由S軸(旋轉)、L軸(下臂)、U軸(上臂)、R軸(手腕旋轉)、B軸(手腕擺動)、T軸(手腕回轉)構成，如圖1所示。
2 位姿描述和連桿坐標系
2.1 位姿描述
在三維空間中設有一剛體P，通常用該剛體的位置和姿態信息來描述該剛體的幾何形狀，其中剛體的位置和姿態信息又被稱為位姿。建立坐標系之后，可以用3×1的位置矢量來確定空間中任意一點的位置。例如建立一個直角坐標系{A}，則剛體P的坐標為：
其中AP是位置矢量，用來表示機器人末端在空間中的位置，Px、Py、Pz是P點三個坐標分量。另外再定義一個直角坐標系{B}，將剛體B固接與坐標系{B}，則通常用坐標系{B}的單位矢量來表示剛體B相對于坐標系{A}的方位，即一個3×3的旋轉矩陣：
其中，R既是旋轉矩陣，又是單位正交矩陣。剛體B在坐標系{A}中的位姿我們描述成[R APBO]，APBO是位置矢量，如圖2所示。當R=I，則表示位置；當APBO=0，則表示方位。
2.2 連桿坐標系
平移和旋轉運動是工業機器人相鄰連桿之間的最基本的運動，用矩陣的形式來表示關節的平移和旋轉，即坐標變換。剛體的齊次坐標描述已是空間姿態描述較為普遍的方法，相鄰連桿之間的關系通常用Denavit和Hatenberg提出的D-H方法來確定，即用4×4的齊次變換矩陣來描述，可以表示任意數量的平移和旋轉關節的各種復雜轉動[4]。對于6關節的機械臂而言，可以用18個參數來描述機器人結構的固定部分，則只有6個參數是描述關節角度變量，是運動學中隨機器人變動的部分。
機械臂運動分析中，通過一個4×4的齊次變換矩陣來描述坐標系之間的位姿關系，公式表示如下：
機器人末端位姿可以通過矩陣T反過來求解出來，即在極坐標系中，末端的坐標為(px，py，pz)，得到末端連桿變換矩陣。
3 仿人智能控制器設計
3.1 仿人智能控制理論基礎
仿人智能控制理論（HSIC）于1979年提出，主導思想是研究模擬人的控制行為功能，即定性地推理映射和定量控制映射[5]。其二次映射模型的主要組成環節有：特征模型辨識與記憶、多模態控制與決策、推理與決策機構等。控制器采用的控制模態根據不同的特征狀態做相應的調整，完成控制器的設計[6]。首先根據反饋誤差信息對特征模型進行辨識，識別出系統動態特征狀態i，然后根據推理與決策機構來判斷，選擇出系統多控制模態中對應的控制模態，最后完成定量地控制器輸出。
3.2 特征模型與視覺伺服控制器
仿人智能控制理論是通過模擬人的智能，弱化了控制器對模型精度的依賴，為了降低模型精度對控制器設計的影響，在控制器的設計中添加了先驗知識，依據被控對象的特性來劃分特征模型。
本文用仿人智能控制理論來解決無標定視覺伺服的動態非線性問題，根據手眼映射關系劃分出了特征模型，設計了多模態的視覺控制器，保證了在像平面內圖像特征收斂[7]。首先在上訴理論的基礎上劃分出了特征模型集，分別對應了不同的控制模態；然后，設計了多模態控制器，根據映射模型的異同，將圖像特征的誤差量映射到笛卡爾空間；最后，根據李雅普諾夫穩定性原理來判定系統穩定性。
本文假設機械臂末端和目標點在笛卡爾空間中分別是pe、pt，其對應在像平面的投影是fe、ft，則圖像特征誤差ef=fe-ft，笛卡爾空間距離偏差ep=G(p1-p2)，則點特征在像平面的信息誤差表示如下：
當e中的元素都小于給定誤差，則表示笛卡爾空間中末端位置離期望位置比較近；反之，e中只要有一個元素比較大時，則表示笛卡爾空間中末端位置離期望位置比較遠。
特征量E用來表示點特征的偏差量最大的特征元：
然后根據特征量E劃分出手眼映射關系的特征模型集。
通過設定的閾值來劃分特征狀態，并判斷機械臂末端當前位置與期望位置之間的距離。根據此特征模型集給出了其與之相對應的控制模態
視覺伺服控制器主要考慮到圖像特征誤差的特征模型，先判斷當前手眼系統的特征狀態i，然后選擇對應的控制模態?鬃i，最后輸出對應的圖像特征誤差的調整量。其控制策略如下：
不同的控制模態采用不同的雅克比矩陣來調整機械臂末端的位姿，使機械臂末端能夠快速接近期望位置，其中要考慮到機械臂在空間運動中速度的限制，并且要保證機械臂的空間運動不能過超出像平面空間，還需要設定控制模態輸出量滿足特定的關系。不同控制模態所采用的目標函數如式(8)所示。
這四個公式分別對應四個控制模態所采用的目標函數，對F(q)進行泰勒級數展開，系統采用固定的采樣周期，使得目標函數最小化，并且對函數進行一階二階求導，最后整理求得：
其中S=ef，通過在線估計求得S，若靠近目標時，ef趨于0，可不考慮S。
為了確定手眼關系控制器的穩定性，我們利用李雅普諾夫穩定性原理來檢驗，定義了函數：
求導可得：
我們忽略約束條件，為了滿足手眼系統的穩定性要求，要使得導數，即K>0，可保證視覺系統在像平面內誤差收斂。
4 實驗分析
我們用Matlab 2012a搭建了視覺伺服仿真平臺，采用雙目eye-to-hand構型，機械臂工具箱采用Robotics Toolbox Release 9.8，設計了無標定視覺系統的五自由度運動空間的定位仿真圖如圖3所示。
該系統分為手眼系統模塊和控制器模塊設計，設計的五自由度仿人智能控制器的控制模態參數如表1所示。
通過仿真得到像平面空間的圖像特征誤差曲線如圖4所示。
由圖4可以看出，機械臂五維運動空間的圖像特征誤差量為逐漸衰減，最后目標圖像特征誤差量趨于0。各個圖像特征誤差量都在1個像素內，實現了基于圖像特征的機械臂視覺定位。
三維笛卡爾空間的機械臂運動軌跡如圖5所示，笛卡爾空間機械臂位置誤差曲線如圖6所示。由圖中可看出，從起始位置到期望位置，機械臂實現了笛卡爾空間運動的末端誤差最小。其中機械臂末端點P1在笛卡爾空間中的誤差為ep1=[0.0091，-0.0112，-0.0354]T，P2的誤差為ep2=[0.0031，-0.0102，-0.0254]T，定位誤差在0.01 m內，基本上實現了機械臂末端點在笛卡爾空間中運動誤差趨于零。
5 結論
本文采用仿人智能控制理論解決了無標定視覺伺服控制的問題，采用了多模態視覺控制器來進行運動空間的定位，并且通過仿真平臺驗證了該理論的正確性。
但本文的視覺伺服控制器只對機械臂在像平面上的運動進行了規劃，并未考慮到笛卡爾空間的運動軌跡，存在機械臂笛卡爾空間的運動不是最優路徑的問題，仍需做進一步改進。
參考文獻
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