基于光流場(chǎng)的手眼相機(jī)任務(wù)函數(shù)研究

王天琪 賀乃寶 高倩 趙俊杰

摘要：利用視覺(jué)信息驅(qū)動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的技術(shù)稱為視覺(jué)伺服，其中視覺(jué)信息一般采用圖像平面誤差構(gòu)成任務(wù)函數(shù)法。圖像平面誤差由期望特征點(diǎn)和當(dāng)前特征點(diǎn)差值產(chǎn)生，雖然目前對(duì)特征點(diǎn)的研究非常成熟，但是其存在噪聲敏感、容錯(cuò)率差等固有缺陷，所以不適用于實(shí)際生產(chǎn)。本文采用光流場(chǎng)信息作為任務(wù)函數(shù)的自變量，能夠?qū)崟r(shí)反映運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的目標(biāo)狀態(tài)，使用PID控制器在線調(diào)整特征速度，避免在手眼相機(jī)趨近過(guò)程中出現(xiàn)特征點(diǎn)丟失，任務(wù)函數(shù)不收斂等問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：視覺(jué)伺服;光流場(chǎng)：PID控制器;任務(wù)函數(shù)法

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）03-0261-02

隨著現(xiàn)代生產(chǎn)小批量、多品種的生產(chǎn)特點(diǎn)，生產(chǎn)線的柔性化要求越來(lái)越凸顯出來(lái)。利用傳統(tǒng)的PLC生產(chǎn)線難以適應(yīng)多變的生產(chǎn)要求，機(jī)器人生產(chǎn)系統(tǒng)承擔(dān)了越來(lái)越復(fù)雜的任務(wù)。通過(guò)引進(jìn)視覺(jué)伺服控制作為機(jī)器人的視覺(jué)反饋信息，能夠最大限度上獲取外部信息，提高機(jī)器人制造系統(tǒng)的靈活性，并能夠縮減周邊設(shè)備的資金投入，在機(jī)器人控制系統(tǒng)中具有不可替代的作用[1]。

視覺(jué)伺服技術(shù)核心思想是利用采集到的視覺(jué)信息構(gòu)成任務(wù)函數(shù)e（p* -p），并使用一個(gè)控制器將其調(diào)節(jié)到最小，其中p*是目標(biāo)的期望狀態(tài)，p是目標(biāo)的當(dāng)前狀態(tài)。因?yàn)橹恍枰紤]物體在兩個(gè)相鄰幀直接的相對(duì)位移，所以視覺(jué)伺服簡(jiǎn)化了由視覺(jué)傳感器傳送數(shù)據(jù)的處理流程。用手眼相機(jī)趨近目標(biāo)的作業(yè)任務(wù)包括兩個(gè)主要研究方面：任務(wù)函數(shù)的構(gòu)建和控制器的設(shè)計(jì)。本文采用光流場(chǎng)信息作為任務(wù)函數(shù)的自變量，通過(guò)趨近過(guò)程中產(chǎn)生的光流信息，確定在與目標(biāo)進(jìn)行配準(zhǔn)時(shí)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，避免視野丟失這類問(wèn)題。設(shè)計(jì)了一個(gè)PID控制器，減小超調(diào)量，加快系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間，改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。

1 控制方案說(shuō)明

在經(jīng)典的控制方案[2]基礎(chǔ)上，本文提出了如圖1所示的視覺(jué)伺服控制方案。在本方案中機(jī)器人離散模型用R（z）表示，視覺(jué)系統(tǒng)用V（z）表示，其通常被建模為一個(gè)純延遲V（z）=k.Z^-d。其中的增益kv是將目標(biāo)姿態(tài)與圖像平面相關(guān)聯(lián)的增益。模塊C（z）表示機(jī)器人PID控制器，它將最大限度地減小;（目標(biāo)位置茹x（k）與機(jī)器人位置x，（k）之間的差的數(shù)值）。低水平的連續(xù)機(jī)器人模型R'（ s）/s由機(jī)器人的慣性和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)構(gòu)成，采用經(jīng)典單元負(fù)反饋的低水平動(dòng)態(tài)控制器D（Z）對(duì)機(jī)器人塊R（Z）進(jìn)行控制。

由式（8）和式（13）可知，點(diǎn)特征的光流解析解建立在兩個(gè)很小間隔內(nèi)的點(diǎn)坐標(biāo)之差，基于雅克比矩陣的點(diǎn)特征則需要結(jié)合相機(jī)速度和該點(diǎn)坐標(biāo)以及深度。考慮到光流解只需要獲取到準(zhǔn)確的點(diǎn)坐標(biāo)，即可計(jì)算出精準(zhǔn)的解析解，而圖像雅克比需要考慮外部相機(jī)的速度以及點(diǎn)的深度信息，具有不確定性。因而，將光流解作為期望的速度矢量，將雅克比矩陣計(jì)算得到的點(diǎn)速度作為當(dāng)前的速度矢量，通過(guò)計(jì)算兩者的差值，保證其在一個(gè)可控范圍內(nèi)，可以保證相機(jī)趨近作業(yè)非常平穩(wěn)。

以兩個(gè)不同角度擺放的象棋為例，使用上述步驟進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真的結(jié)果如圖2所示。使用SIFT算法[s]檢測(cè)特征點(diǎn)，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，特征點(diǎn)能夠很好地進(jìn)行配準(zhǔn)，并平滑地向期望位姿變化。

5 結(jié)論

本文以光流場(chǎng)的解析解和點(diǎn)特征的雅克比矩陣計(jì)算的速度矢量之差代替?zhèn)鹘y(tǒng)的圖像像素平面誤差，能夠?qū)崟r(shí)反映運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的目標(biāo)位姿，驅(qū)動(dòng)相機(jī)平穩(wěn)的到達(dá)定位點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

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