导读:本文包含了视觉伺服论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:视觉,机器人,机械,算法,运动学,特征,伺服系统。
视觉伺服论文文献综述
黄正军,周梅芳,杨杭旭[1]（2019）在《基于Quaternion-EKF的未标定机器人视觉伺服系统位姿估算》一文中研究指出针对单目未标定机器人视觉伺服系统中目标位姿估算问题,设计了一个基于Quaternion(四元数)的扩展卡尔曼滤波器。该算法引入四元数描述目标姿态角,以四元数、目标在相机坐标系中的位置、运动速度作为状态向量,以目标特征点在成像平面的像素坐标为观测向量。利用MATLAB分析协方差矩阵R、Q对算法的影响,并确定最优的协方差矩阵。文末通过MATLAB仿真和实验研究对该算法进行了验证,并与传统EKF进行了比较,结果表明,本文提出的算法能显着提高目标位姿估算精度,可以满足应用要求。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年09期）
王腾飞,王牛[2]（2019）在《月面车载机械臂的无标定视觉伺服控制方法》一文中研究指出针对月面车载机械臂存在的鲁棒性和空间运动轨迹较差的问题,提出了月面车载机械臂的无标定视觉伺服控制方法。对无标定视觉伺服控制系统的控制原理和控制方法进行了分析,提出了双目双轴平行视觉配置方法,选取图像特征空间的点特征和线特征设计控制器,并基于卡尔曼滤波算法实时在线估计机械臂的手眼映射关系。通过仿真试验与基于六轴机械臂无标定视觉伺服平台的地面空间定位模拟实验,验证了该方法的有效性。(本文来源于《载人航天》期刊2019年05期）
白元明,孔令成,赵江海,张强,方世辉[3]（2019）在《基于视觉伺服大型输油臂机器人智能对接系统》一文中研究指出针对传统输油臂管口对接过程效率低、自动化程度低等问题,设计了基于视觉伺服的输油臂机器人智能对接系统。建立了机器人运动学模型,设计了多层次开放式的机器人实时控制系统,采用多条件约束校验SVM分类器,组成了在线自学习双目立体视觉系统,提高了复杂环境下视觉定位系统的泛化能力及稳定性。实验表明所提出的校验SVM分类器识别准确率为97.80%,定位准确率为92.86%;所建立的机器人智能对接系统对接成功率为91.43%,系统故障率仅为1.40%,说明校验SVM分类器具备良好的准确性和稳定性,整个输油臂机器人智能对接系统稳定性良好,能够满足自动对接要求。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年10期）
梁喜凤,彭明,路杰,秦超[4]（2019）在《基于自适应无迹卡尔曼滤波的采摘机械手视觉伺服控制方法》一文中研究指出为解决未知统计特性下的系统噪声对图像雅克比矩阵估计精度的影响问题,提高视觉伺服定位精度,在卡尔曼滤波(lalman filter, KF)法以及无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)法的基础上,引入自适应噪声统计估计器,提出自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented kalman Filter, AUKF)法估计图像雅克比矩阵,并构造了视觉伺服控制系统。仿真试验结果表明,基于自适应无迹卡尔曼滤波法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服控制系统的图像特征最大误差值为10.2像素,机械手末端与目标点叁维坐标最大误差值为4.19 mm,响应时间为1.2 s。搭建了七自由度采摘机械手视觉伺服试验平台进行采摘试验,试验结果表明,基于AUKF法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服系统对静态目标的采摘成功率为90%,对动态目标的采摘成功率为83%,相比于KF法与UKF法,采摘静态目标试验成功率分别提高了17与10个百分点,动态采摘试验成功率分别提高了16%与10%。基于AUKF法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服系统对静态与动态目标的采摘平均时间分别为18和22 s,相比于KF法与UKF法,静态采摘用时分别减少了10和6 s,动态采摘用时分别减少了12和8 s。AUKF法与KF法以及UKF法估计的图像雅克比矩阵相比,AUKF法估计的图像雅克比矩阵减小了采摘机械手视觉伺服控制系统过程噪声的干扰,使采摘机械手视觉伺服控制系统过程噪声适应视觉伺服系统的变化,采摘机械手视觉伺服控制系统定位精度更高。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年19期）
曹亮[5]（2019）在《机械臂视觉伺服系统的分析》一文中研究指出在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术的驱动下,机械臂视觉伺服系统的设计完善性显着增强,本文分析了机械臂视觉伺服系统的应用优势,并对机械臂视觉伺服系统的性能特征进行了介绍,探讨了机械臂视觉伺服系统相关环节的设计特点,希望能够促进我国科技革命和产业变革的深入推进。(本文来源于《时代农机》期刊2019年08期）
余哲,苗鹏[6]（2019）在《一种提升高速视觉伺服系统跟踪性能的随机共振法》一文中研究指出针对高速视觉伺服系统在追踪目标时的误差问题,提出了一种基于随机共振的减少误差方法。从理论和实验角度,论证了高速视觉伺服系统的输出误差是符合随机共振特性的。以此为基础,提出了通过流程化测试得到最佳噪声水平,继而实时生成噪声信号并用于系统输出的修正中。实验结果表明,通过选取最优的噪声参数,该方法能显着减小高速视觉伺服系统的输出误差。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年08期）
徐德刚,周雷,沈添天[7]（2019）在《基于线特征与内区域特征的视觉伺服解耦控制》一文中研究指出针对多自由度机械臂快速趋近任意四边形态目标的视觉伺服控制难题,提出了结合线特征与内区域特征的机器人视觉伺服解耦控制方法.构建了目标内区域特征以指导相机的平移运动速率,利用目标的线特征给出相机的旋转角速率,并通过引入内区域特征的矢量补偿和质心坐标的位置补偿,实现了平移和旋转控制的部分解耦.最后,对机器人视觉伺服控制系统进行了稳定性分析.仿真验证结果表明所提方法能控制相机以较快而平滑的动作收敛到期望位姿,且在相机光轴与目标平面近似垂直的条件下能较好地克服深度估计造成的不确定性问题.(本文来源于《信息与控制》期刊2019年04期）
邓嘉明,侯跃恩[8]（2019）在《尺度旋转相关滤波视觉伺服研究》一文中研究指出为了满足工业现场日益增多的应用需求,提高视觉伺服目标跟踪算法应用性,研究并提出了一种尺度旋转相关滤波视觉伺服实现方法。通过对MOSSE、ASET等先进算法进行改进,利用仿射原理,嵌入尺度旋转独立滤波器,构建适合工业现场的尺度相关滤波视觉伺服实现方法及实验平台,该实验平台由视觉伺服和二维运动控制平台组成,视觉伺服的输入为实时图像,输出为机器人动作;二维运动控制平台准确驱动被跟踪的目标,使跟踪结果可以量化。实验证明:该视觉伺服实现方法在改进鲁棒性和实时性的同时,可以满足工业现场应用需求。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年14期）
董桂丽,吴航宇,周敏龙,仇翔,张文安[9]（2019）在《一种基于七自由度机械臂Franka的视觉伺服系统》一文中研究指出本文搭建基于深度摄像头的全局视觉伺服系统,主要可分为视觉摄像头子系统和机械臂执行子系统。该系统包括7关节机械臂,Kinect摄像头,工作站,Franka交互式控制接口及其驱动控制器等五个部分。该系统通过摄像头提取物体深度信息构建物体有效特征,采用基于位置的视觉伺服方法,通过冗余机械臂逆解优化计算方法实现局部最优路径规划,克服了冗余机械臂逆运动学多解的问题。该系统在实时内核环境下,基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)-Kinetic实现实时闭环控制。经过实验验证,该系统实现了单一环境和相似复杂环境下的目标物有效识别,并能够对识别到的目标物有效抓取,实现了视觉伺服系统有效识别并抓取的目标,可以应用于更加复杂的任务环境中。(本文来源于《第叁十八届中国控制会议论文集（7）》期刊2019-07-27）
周小娟[10]（2019）在《高压带电作业机器人视觉伺服控制系统》一文中研究指出为了提升机器人在进行高压带电作业及辅助工作时的精准度,针对当前控制系统的不足,构建了一种基于雅克比矩阵的高压带电作业机器人视觉伺服控制系统。首先构造机器人视觉伺服控制系统的雅可比矩阵,利用雅克比矩阵计算出作业机器人执行器操作的空间速度和关节速度之间的关系,并利用图像雅克比矩阵计算出机器人作业过程中末端执行器执行速度和视觉图像特征变化之间的关系,将得到的两种关系矩阵相结合,给出复合雅克比矩阵,结合PID控制器建立机器人视觉伺服控制系统,通过PID控制参数自适应调整,实现控制。实验结果表明,机器人主关节点的实际运行路径与预设路径之间的误差仅为0～2 cm,且控制响应时间少于实验对比的其他控制系统,说明所构建的机器人视觉伺服控制系统能够实现有效控制,且控制性能较好。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年07期）
视觉伺服论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对月面车载机械臂存在的鲁棒性和空间运动轨迹较差的问题,提出了月面车载机械臂的无标定视觉伺服控制方法。对无标定视觉伺服控制系统的控制原理和控制方法进行了分析,提出了双目双轴平行视觉配置方法,选取图像特征空间的点特征和线特征设计控制器,并基于卡尔曼滤波算法实时在线估计机械臂的手眼映射关系。通过仿真试验与基于六轴机械臂无标定视觉伺服平台的地面空间定位模拟实验,验证了该方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
视觉伺服论文参考文献
[1].黄正军,周梅芳,杨杭旭.基于Quaternion-EKF的未标定机器人视觉伺服系统位姿估算[J].传感技术学报.2019
[2].王腾飞,王牛.月面车载机械臂的无标定视觉伺服控制方法[J].载人航天.2019
[3].白元明,孔令成,赵江海,张强,方世辉.基于视觉伺服大型输油臂机器人智能对接系统[J].仪表技术与传感器.2019
[4].梁喜凤,彭明,路杰,秦超.基于自适应无迹卡尔曼滤波的采摘机械手视觉伺服控制方法[J].农业工程学报.2019
[5].曹亮.机械臂视觉伺服系统的分析[J].时代农机.2019
[6].余哲,苗鹏.一种提升高速视觉伺服系统跟踪性能的随机共振法[J].工业控制计算机.2019
[7].徐德刚,周雷,沈添天.基于线特征与内区域特征的视觉伺服解耦控制[J].信息与控制.2019
[8].邓嘉明,侯跃恩.尺度旋转相关滤波视觉伺服研究[J].机床与液压.2019
[9].董桂丽,吴航宇,周敏龙,仇翔,张文安.一种基于七自由度机械臂Franka的视觉伺服系统[C].第叁十八届中国控制会议论文集（7）.2019
[10].周小娟.高压带电作业机器人视觉伺服控制系统[J].自动化与仪器仪表.2019
论文知识图
