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基于单应性矩阵的移动机器人视觉伺服切换控制

更新时间：2019-12-30 07:34:08 大小：11M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：移动机器人切换控制器 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对具有单目视觉的移动机器人,本文提出了一种基于单应性矩阵的视觉伺服控制算法,在缺乏深度信息的情况下利用视觉反馈实现了移动机器人的控制目标,即给定机器人目标位姿下拍摄得到的图像,通过视觉伺服使机器人从初始位姿准确到达目标位姿.视觉反馈环节采用单应性矩阵中的元素构造状态变量,而非利用常见的单应性分解,此外,考虑到视野约束,本文提出的算法在计算单应性矩阵时结合了单应性的传递特性,从而避免了参考目标的实时可见性.伺服环节设计了切换控制器,在满足非完整约束的同时可驱动机器人到达期望位姿.理论分析及实物仿真验证了该算法的可行性和有效性.


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控 制 理 论 与 应 用  
Control Theory & Applications  
第 34 卷第 1 期  
2017 年 1 月  
Vol. 34 No. 1  
Jan. 2017  
DOI: 10.7641/CTA.2017.60513  
基于单应性矩阵的移动机器人视觉伺服切换控制  
曹 雨, 刘 山†  
(浙江大学 控制科学与工程学院, 浙江 杭州 310027)  
摘要: 针对具有单目视觉的移动机器人, 本文提出了一种基于单应性矩阵的视觉伺服控制算法, 在缺乏深度信息  
的情况下利用视觉反馈实现了移动机器人的控制目标, 即给定机器人目标位姿下拍摄得到的图像, 通过视觉伺服使  
机器人从初始位姿准确到达目标位姿. 视觉反馈环节采用单应性矩阵中的元素构造状态变量, 而非利用常见的单  
应性分解, 此外, 考虑到视野约束, 本文提出的算法在计算单应性矩阵时结合了单应性的传递特性, 从而避免了参考  
目标的实时可见性. 伺服环节设计了切换控制器, 在满足非完整约束的同时可驱动机器人到达期望位姿. 理论分析  
及实物仿真验证了该算法的可行性和有效性.  
关键词: 视觉伺服; 移动机器人; 单目视觉; 单应性; 视野约束; 切换控制器  
中图分类号: TP242  
文献标识码: A  
Switching control for homography-based mobile robot visual servoing  
CAO Yu, LIU Shan†  
(College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou Zhejiang 310027, China)  
Abstract: For a monocular camera-based mobile robot system, a novel visual servo approach based on homography  
matrix is proposed. This approach realizes the control target by visual feedback with the lack of depth information, the  
robot can arrive at the position accurately by given an image taken under the position. Instead of common homography  
decomposition, this approach takes use of homography matrix elements to structure state varibles. In addition, considering  
the field of view constraint, the proposed approach doesn’t need the reference target to be visible in real time by the transi-  
tivity of homography. A switched controller is designed to drive the robot to reach desired position under the satisfaction  
of the nonholonomic constraints. In this paper, theoretical analysis and simulation verify the feasibility and effectiveness  
of the approach.  
Key words: visual servo; mobile robot; monocular vision; homography; field of view; switched controller  
1 引言(Introduction)  
有特点, 前者适用于大范围的视觉导航, 但是控制精  
度受系统参数影响较大, 而后者更适用于小范围的  
精确定位, 鲁棒性好. 有学者提出了将两种方式相结  
合 的 混 合 视 觉 伺 服 控 制 (hybrid visual servoing,  
HVS)[7–8], 即利用视觉得到的图像信息构造能部分反  
映机器人物理位姿的状态变量, 作为系统的反馈信号,  
设计出合适的控制器对机器人的运动进行控制, 最终  
达到伺服目标. 该方法考虑了环境、系统鲁棒性等因  
素, 兼具基于位置和图像两种方式的优点, 实用性更  
强.  
视觉传感器在环境感知方面具有信息全面, 可靠  
性高的优点, 且成本低廉, 故广泛应用于机器人系统  
中, 在一定程度上能提高机器人的灵活性与智能性,  
因此视觉伺服控制在近些年得到了快速的发展. 在近  
期的文献[1–4]中, 国外的Chaumette以及国内的林  
靖、王麟琨等人就视觉伺服在机器人方面的应用分别  
从不同角度进行了综述. 关于视觉伺服最新的一篇综  
述[5]则在视觉反馈与控制策略方面进行了更为详细的  
说明与分析.  
根据视觉反馈信息的类型, 可将伺服控制系统主  
要分为基于位置的视觉伺服控制(position-based vi-  
sual servoing, PBVS) 和基于图像的视觉伺服(image-  
based visual servoing, IBVS)两种方式[6]. 两种方式各  
传统的基于图像信息的视觉伺服一般是选取图像  
中的特征点并以其像素点坐标为控制变量, 通过计算  
雅可比矩阵来设计控制器[1], 不过这种方式往往存在  
图像局部遮挡以及噪声影响大的问题. 因此为了提高  
收稿日期: 2016−07−14; 录用日期: 2016−10−18.  
†通信作者. E-mail: .  
本文责任编委: 方勇纯.  
国家自然科学基金项目(61273133)资助.  
Supported by National Natural Science Foundation of China (61273133).  
110  
控 制 理 论 与 应 用  
第 34 卷  
系统鲁棒性, 很多研究者用双视图几何关系代替传统  
的特征点作为反馈信号, 如对极几何和单应性. 文  
献[9]将对极几何与神经网络控制相结合, 驱动非完整  
约束机器人到达指定位置并完成抓取. 文献[10]在多  
机器人跟随实验中采用当前视图与相邻机器人视图  
之间的极点坐标作为视觉信号进而控制机器人运动,  
由于极点与相对位姿并非同构, 极点为0只能保证共  
线, 因此要求驱动机器人达到指定位姿时应注意引入  
其他判断条件. 另外对极几何对于平面物体还存在病  
态的问题, 以及当基线过短容易出现奇异现象. 另一  
种几何关系单应性和对极几何一样表示的是两个视  
图之间的对应关系, 不同之处在于单应性的描述对象  
限制为平面, 且对应关系可唯一决定相对位姿, 因此  
相比较于对极几何, 单应性在视觉伺服中的应用更为  
广泛. 在Malis等人提出了基于单应性矩阵分解的伺服  
策略[8]之后, 后续有学者基于这种方式做了很多研  
动范围, 而且很容易出现无匹配点的情况, 从而导致  
伺服失败. 在本文中, 视野约束可通过单应性的传递  
特性予以缓解, 可以避免参考物体的实时可见性要求,  
一定程度上扩大了机器人的可移动范围, 提高了系统  
的稳定性和有效性.  
文章其他部分组织如下: 第2节对具有单目视觉的  
机器人系统进行了建模; 第3节完成了切换控制器的  
设计; 第 4 节给出了 MATLAB 仿真和实物仿真结果,  
验证了本文所提出算法的性能; 最后一节为总结部分.  
2 系统模型(System modeling)  
2.1 运动学模型(Kinematic model)  
本研究的控制对象为具有单目视觉的移动机器人,  
如下图1所示, 将单目相机固定在机器人上, 相机坐标  
系Fc与机器人坐标系Fr重合, 令v, ω分别表示机器人  
的线速度和角速度, vl, vr表示机器人左右轮线速度,  
有下式成立:  
究
[11–13]. 不过由于单应性分解不具有唯一性, 往往需  
1
1
[ ]  
[
]
要添加额外条件来进行判断. 在Lopez提出了一种直  
接利用单应性矩阵元素进行视觉反馈控制的方法[14]  
之后, 更多研究者选择避免使用单应性分解对系统进  
v
vl  
2
1
2
=
.
(1)  
1
ω
vr  
−
L
L
行控制[15–16]  
.
对于采用图像信息反馈的伺服系统而言, 通常会  
存在视野约束问题, 即如果期望图像中有一个参考物  
体, 那么在机器人运行过程中需要实时能拍摄到该物  
体, 一旦物体由于相机移动而超出了机器人视野范围,  
视觉反馈的信息将无法与期望图像相配对, 进而导致  
控制器失效. 针对视野约束问题, 一种研究思路是通  
过路径规划, 在满足视野约束的前提下设计出机器人  
最优移动路径[17–18], 结合单应性反馈控制, 通过设计  
单应性元素轨迹, 利用轨迹跟踪的方式使机器人实现  
移动任务[19]. 另一种思路是结合主动视觉, 采用云台  
扩大相机视野范围[20–21], 极大地放松了机器人的物理  
移动约束, 不过云台的使用相对于增加了机器人系统  
的自由度, 对控制器的设计要求较高.  
图 1 机器人与相机坐标系  
Fig. 1 The mobile robot frame and camera frame  
如图2所示, 在世界坐标系Fw下, 机器人的位姿坐  
标为(x, z, θ), 那么根据定义可描述该移动机器人运  
动学模型如下:  
x˙ = v sin θ,  
z˙ = v cos θ,  
˙
θ = ω.  
(2)  
本文针对具有单目视觉的移动机器人系统提出了  
一种基于单应性矩阵的视觉伺服控制算法, 在缺乏深  
度信息的情况下利用视觉反馈实现移动机器人的控  
制目标. 即给定期望位姿下拍摄的图像, 利用当前图  
像与期望图像之间的单应性矩阵元素构造状态变量,  
设计切换控制器以及状态期望轨迹, 将任务转化为轨  
迹跟踪问题, 并结合机器人模型克服移动过程中的非  
完整约束. 需要注意的是, 在常规的伺服过程中当前  
图像与期望图像之间的单应性矩阵往往是通过特征  
点匹配进而计算得到, 这种方式具有两个缺陷: 第一  
是特征点匹配耗时较长, 会延长系统的运行周期, 容  
易导致系统不稳定; 第二则是视野范围被局限, 视野  
约束问题更明显, 因为这种方式要求每一帧图像都要  
与期望图像有匹配点, 这样极大地限制了机器人的移  
图 2 移动机器人运动学模型  
Fig. 2 Kinematics model of the mobile robot  

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