基于圖像矩的視覺伺服控制方法的研究

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1、申請上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文基于圖像矩的視覺伺服控制方法的研究摘要視覺伺服是機(jī)器視覺研究中的重要內(nèi)容之一。它在國防、航天、和工業(yè)自動化等領(lǐng)域中具有非常重要的應(yīng)用意義，如自動導(dǎo)航、目標(biāo)跟蹤、自動監(jiān)控、機(jī)器人手一眼系統(tǒng)等都或多或少地與視覺伺服相關(guān)。尤其在機(jī)器人手一眼系統(tǒng)中，對靜止或移動目標(biāo)進(jìn)行實時視覺伺服研究可解決移動機(jī)器人的自動避障、機(jī)器人對環(huán)境自適應(yīng)、及在未知環(huán)境中對機(jī)器人進(jìn)行控制等問題。論文研究一種新的基于圖像的視覺伺服(IBVS)控制方法。傳統(tǒng)的IBVS方法需要根據(jù)圖像特征求取圖像雅可比矩陣(即，反映三維空間中攝像機(jī)運動與二維平面上圖像特征運動之間映射

2、關(guān)系的矩陣)。多數(shù)IBVS系統(tǒng)采用圖像的局部特征，如角點、線段、邊緣等，以簡化圖像雅可比陣。然而，局部圖像特征的可靠抽取在很大程度上依賴于物體形狀及其周圍環(huán)境。此外，采用局部圖像特征必須進(jìn)行圖像特征匹配。全局圖像特征由于需要考慮圖像上所有數(shù)據(jù)，因此對圖像噪聲有很強(qiáng)的魯棒性。并且，當(dāng)圖像上只有一個具明顯幾何形狀的物體時，采用全局圖像特征無需進(jìn)行圖像特征匹配。論文基于二值目標(biāo)圖像的零階和一階矩特征(一種比較簡單的全局圖像特征)，研究靜止目標(biāo)和三維平動目標(biāo)的視覺伺服問題。其中，運動目標(biāo)的視覺伺服問題又稱為視覺跟蹤問題。論文首先限定以下條件：①目標(biāo)為一始終垂直于攝

3、像機(jī)光軸的平面剛體；②攝像機(jī)只能在三維笛卡兒空間中平動。然后，根據(jù)攝像機(jī)透視投影公式，論文推導(dǎo)出圖像運動仿射模型?；谙薅l件和豳像運動模型，論文研究了目標(biāo)深度與二值目標(biāo)圖像的零階圖像矩之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。接著，在此數(shù)學(xué)關(guān)系的基礎(chǔ)上，論文提出以二值目標(biāo)圖像的零階和一階圖像矩作為視覺伺服系統(tǒng)的圖像特征。最后，論文提出一種新的基于圖像的視覺伺服控制方法。該方法的基本思想是，將深度軸上的攝像機(jī)平動速度(疋)從擐像機(jī)線速度(v=阮，耳，疋r)中分離出來，對它進(jìn)行單獨控制。在研究視覺伺服控制方法時，論文先考慮目標(biāo)靜止的情況，提出靜止目標(biāo)視覺伺服控制算法。然后就如何利用模

4、糊控制和PI控制算法改進(jìn)靜止目標(biāo)視覺伺服控制算法．使之用于三維平動目標(biāo)的跟蹤，論文展開深入研究。論文所提出的視覺伺服方法完全基于圖像矩，并且無需估算目標(biāo)深度。因此，該方法對圖像噪聲不敏感，簡單實用，實時性較強(qiáng)。論文的創(chuàng)新成果主要包括：摘要1根據(jù)圖像運動模型推導(dǎo)出引理】(即，當(dāng)目標(biāo)為一始終垂直于攝像機(jī)光軸的平面剛體時，目標(biāo)深度與其二值圖像的零階圖像矩的開方成反比)，并以實驗證明之。基于引理1，選擇二值目標(biāo)圖像的零階和一階圖像矩作為視覺伺服系統(tǒng)的圖像特征，并提出一種迭代計算零階和一階圖像矩的快速算法。2，論文提出新的基于圖像豹視覺伺服控制策略，并基于此策略設(shè)計

5、出視覺伺服控制結(jié)構(gòu)和基于圖像矩的靜止目標(biāo)視覺伺服算法。為進(jìn)行系統(tǒng)仿真，論文還研究了視覺伺服系統(tǒng)中受控對象的數(shù)學(xué)模型．并用實驗加以驗證。與傳統(tǒng)的IBVS控制方法不同，我們的IBVS控制方法用兩個控制器來實現(xiàn)視覺伺服：①目標(biāo)深度控制器．基于與零階圖像矩相關(guān)的系統(tǒng)誤差控制目標(biāo)深度逐漸趨于理想目標(biāo)深度：②圖像特征點位置控制器，基于目標(biāo)中心的投影位置誤差(由目標(biāo)圖像的零階和一階圖像矩估算)，在Tz己知的情況下，控制目標(biāo)中心投影位置逐步逼近圖像中央。根據(jù)引理1，論文以二值目標(biāo)圖像的零階圖像矩的開方(Moo)作為反映目標(biāo)深度的圖像特征，并基于此圖像特征的偏差(即(√(肘

6、0)d一√^礦00))，設(shè)計簡單的P控制律作為目標(biāo)深度控制算法。仿真結(jié)果表明，當(dāng)蟊標(biāo)靜止時，該算法能有效地控制目標(biāo)深度收斂于理想目標(biāo)深度。同時，為使目標(biāo)逐漸成像于圖像中央，論文基于圖像雅可比陣和Lyapunov函數(shù)設(shè)計圖像特征點位置控制算法。仿真實驗表明，當(dāng)目標(biāo)靜止時，我們的視覺伺服方法完全能滿足視覺伺服要求，對攝像機(jī)的焦距和比例闋子誤差有較強(qiáng)的魯棒性。3．對于三維平動目標(biāo)的視覺跟蹤，論文提出將跟蹤前的初始狀態(tài)分為四種情況，并針對每種情況設(shè)計合適的PI控制算法。此外，論文還提出了初始狀態(tài)的判別方法。三維平動目標(biāo)視覺跟蹤研究實際上是靜止目標(biāo)視覺伺服研究的延續(xù)

7、，兩者的前提條件和控制要求均相同，只要將視覺伺服算法改進(jìn)為視覺跟蹤控制算法，原有的視覺伺服系統(tǒng)就可成為視覺跟蹤系統(tǒng)。無論是對于目標(biāo)深度控制算法還是對于圖像特征點位置控制算法，其改進(jìn)主要體現(xiàn)在兩方面：①加入積分控制和限幅控制，形成受限“P+PI”控制算法或受限Pl控制算法：②將跟蹤前的初始狀態(tài)分為A、B、C、D四種情況，根據(jù)初始狀態(tài)的情況以決定是否引入模糊控制，即根據(jù)初始狀態(tài)的不網(wǎng)情況分別采用周定參數(shù)P1控制律和參數(shù)模糊自調(diào)節(jié)PI控制律。仿真結(jié)果表明論文提出的視覺跟蹤控制算法簡單可行，當(dāng)目標(biāo)在三維笛卡兒空間平動時．該算法可將目標(biāo)深度誤差控制在1毫米以內(nèi)，特征

8、點位置誤差控制在1個像素以內(nèi)，從而滿足視覺跟蹤要求。關(guān)鍵詞：機(jī)器視