|
视觉伺服是一个多学科交叉的研究领域，涉及机械手技术(机械几何设计，运动学和动力学)、实时系统分析、自动控制理论、系统集成、传感器信息融合与计算机视觉(图像处理和摄像机标定等)，是机械手研究中具有挑战性的研究课题，也因此吸引了大量学者。
自从视觉伺服提出以来，研究人员就提出了各种视觉伺服结构和方法，其中可按照一定标准划分成不同的类别，这些标准有：摄像机配置、摄像机个数、反馈信息的形成方式、控制器的输出方式(可作为机械手关节控制器的输入或关节驱动器的直接输入)以及采用的视觉处理算法等。机械手 www．nataik.com 目前为止，视觉伺服已有了许多成功应用的例子，如太空遥操作、导弹跟踪、水果采摘和飞行器着陆以及装配、焊接、搬运以及微操作和微装配等。 在视觉伺服中，根据摄像机个数与安装方式，视觉系统可划分为单目手眼视觉系统、单目场景视觉系统、双目手眼视觉系统、双目场景视觉系统、单目手眼/单目场景混合视觉系统以及多目手眼/多目场景混合视觉系统。 单目手眼视觉系统仅采用一个摄像机，并将其固定在机械手末端上对操作物体、周围环境进行实时观测。这种方式可避免视线遮挡问题，并能观测操作物体的局部细节，从而获得更高的任务精度，但会影响摄像机的有效视场范围，如操作物体很容易因机械手的不当运动而超出摄像机视场，使伺服系统无法完成预设动作。 由于关于深度方面信息的缺失，单目视觉系统无法直接获得物体三维信息。虽可通过物体三维模型或运动补偿得到深度信息，但会使视觉伺服算法变得复杂。双目视觉系统能在没有物体三维模型的情况下获得物体的三维信息，可为视觉伺服系统提供更丰富的视觉信息。因此，双目视觉系统越来越多受到研究人员的重视。与双目手眼视觉系统相比，双目场景视觉系统能提供更高精度的深度信息。 但多目视觉系统会增加系统构建成本和复杂度，如必须考虑系统之间的通信问题。 鉴于单目视觉系统成本低和处理算法相对简单等特点，目前大部分视觉伺服系统常采用单目视觉系统，能够解决大部分的控制问题，对于部分需要精确控制的任务，则需要更加精确的控制方式。 | |
