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机器视觉伺服系统的发展历程

导读: 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合,是一个非线性、强耦合的复杂系统,其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。

  随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高,以及有关理论的日益完善,视觉伺服已具备实际应用的技术条件,相关的技术问题也成为当前研究的热点。

  所谓机器视觉,美国制造工程师协会机器视觉分会和美国机器人工业协会的自动化视觉分会给出的定义是:“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

  机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统,从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉,这就包括了可见视觉以及非可见视觉,甚至包括人类视觉不能直接观察到的、物体内部信息的获取与处理等。

  视觉伺服的定义

  人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的,千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器,这种智能机器首先具有人眼的功能,可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理,因而能够轻易的处理许多视觉问题,可是视觉认知作为一个过程,人类却知道的很少,从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现,具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来,逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉,美国制造工程师协会机器视觉分会和美国机器人工业协会的自动化视觉分会给出的定义是:

  “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

  机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统,从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉,这就包括了可见视觉以及非可见视觉,甚至包括人类视觉不能直接观察到的、物体内部信息的获取与处理等。

  机器人视觉发展历程

  上个世纪60年代,由于机器人和计算机技术的发展,人们开始研究具有视觉功能的机器人。但在这些研究中,机器人的视觉与机器人的动作,严格上讲是开环的。机器人的视觉系统通过图像处理,得到目标位姿,然后根据目标位姿,计算出机器运动的位姿,在整个过程中,视觉系统一次性地“提供”信息,然后就不参与过程了。在1973年,有人将视觉系统应用于机器人控制系统,在这一时期把这一过程称作视觉反馈(visualfeedback)。直到1979年,hill和park提出了“视觉伺服”(visualservo)概念。很明显,视觉反馈的含义只是从视觉信息中提取反馈信号,而视觉伺服则是包括了从视觉信号处理,到机器人控制的全过程,所以视觉伺服比视觉反馈能更全面地反映机器人视觉和控制的有关研究内容。

  上个世纪80年以来,随着计算机技术和摄像设备的发展,机器人视觉伺服系统的技术问题吸引了众多研究人员的注意。在过去的几年里,机器人视觉伺服无论是在理论上还是在应用方面都取得了很大进展。在许多学术会议上,视觉伺服技术经常列为会议的一个专题。视觉伺服已逐渐发展为跨机器人、自动控制和图像处理等技术领域的一门独立技术。

  机器人视觉伺服系统分类

  目前,机器人视觉伺服控制系统有以下几种分类方式:

  按照摄像机的数目的不同,可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统

  单目视觉系统只能得到二维平面图像,无法直接得到目标的深度信息;多目视觉伺服系统可以获取目标多方向的图像,得到的信息丰富,但图像的信息处理量大,且摄像机越多越难以保证系统的稳定性。当前的视觉伺服系统主要采用双目视觉。

  按照摄像机放置位置的不同,可以分为手眼系统(eyeinhand)和固定摄像机系统(eyetohand或standalone)

  在理论上手眼系统能够实现精确控制,但对系统的标定误差和机器人运动误差敏感;固定摄像机系统对机器人的运动学误差不敏感,但同等情况下得到的目标位姿信息的精度不如手眼系统,所以控制精度相对也低。

  按照机器人的空间位置或图像特征,视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统

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