轮式移动机器人外参数无标定视觉伺服跟踪.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110722533A(43)申请公布日2020.01.24(21)申请号201810787728.1(22)申请日2018.07.17(71)申请人天津工业大学地址300387天津市西青区宾水西道399号(72)发明人李宝全邱雨安晨亮(51)Int.Cl.B25J5/00(2006.01)B25J9/16(2006.01)权利要求书5页说明书17页附图7页(54)发明名称轮式移动机器人外参数无标定视觉伺服跟踪(57)摘要针对摄像机平移外参数未知的情况，设计了视觉伺服轨迹跟踪方法.根据单应矩阵的分解方法，得到了当前位姿与期望轨迹之间的相对位姿关系.根据相对位姿定义了轨迹跟踪误差，进而求出了开环误差方程.之后设计了自适应的视觉伺服轨迹跟踪控制律，通过使用Lyapunov技术和Barbalat的引理，严格证明了跟踪误差渐近收敛到零。即使平移摄像机参数是未知的，也可通过进行仿真和比较实验证明所提出的策略可以驱动机器人高效地跟踪期望的轨迹。CN110722533ACN110722533A权利要求书1/5页1.一种轮式移动机器人外参数无标定视觉伺服跟踪系统，其特征包括以下步骤：第1，系统及运动学模型第1.1，系统描述图1为原理图，与固定单目摄像机正好在轮式移动机器人的中心上方的传统假设不同，摄像机相对于机器人的平移外部参数被引入到该方案中。当前相机帧由表示，其中zc轴沿着光轴定义。Frame定义了轮式移动机器人的当前帧，其中zr轴位于机器人的前方。由rr于系统中存在平移的相机到机器人参数，因此Tcz，Tcx分别表示为沿着z和x轴的下的平移参数。和分别在期望的轨迹上定义相机和机器人的帧。而且，针对姿势对比介绍，和分别在参考姿势处定义相机和机器人的帧。θc(t)和θd(t)分别表示和相对于的旋转角度，易知θc(t)和θd(t)分别等同于和相对于的旋转角度。第1.2，运动学模型将的原点看作一个特征点，定义的原点在机器人坐标系下的坐标为其中σ对应于摄像机于机器人之间的高度差.与机器人的运动速度满足如下关系：其中v和w分别为围绕自身的线速度和角速度：TTv：＝[0，0，vr]，w：＝[0，-wr，0](2)其中vr(t)和wr(t)分别为移动机器人的线速度和角速度.将(2)代入(1)可得在z，x方向上的运动学方程：rr为方便起见，将未知的平移外参数定义为Tcx：＝a，Tcz：＝b.将的原点在摄像机坐标系下的坐标定义为根据坐标系变换规则，和下有如下关系：r其中和Tc分别表示在下的旋转矩阵和平移向量。其形式如下：接下来，由(4)可得：r其中和Tc分别表示在下的旋转矩阵和平移向量.将式(6)代入式，可得的原点在下的运动学方程：类似地，可得的原点在期望摄像机坐标系下的运动学方程：2CN110722533A权利要求书2/5页dd其中T*z(t)，T*x(t)分别表示的原点在下的z，x坐标，vrd(t)，wrd(t)分别表示期望轨迹上机器人的线速度和角速度.第2，控制发展第2.1，开环误差方程首先分析系统中的可测信号.假设空间中存在若干共面特征点，利用单应矩阵的估计与分解，根据参考图像和期望轨迹上的图像，可以得到比例意义下的相对于的位姿：c*c*cT*z/d(t)，T*x/d(t)，θ(t).另外，根据参考图像和当前图像，可以得到比例意义下的相d*d*d对于的位姿：T*z/d(t)，T*x/d(t)，θ(t).根据上述可测位姿信号，定义轨迹跟踪的误差为可知当e1，e2，e3收敛于0时，机器人即跟踪上了期望轨迹.对(9)两端关于时间求导，并将(7)(8)代入，有其中利用了机器人的角度运动学方程此外和可通过前后时刻差分方式得到.第2.2，自适应控制器设计首先，深度估计误差定义如下：其中是深度估计。对于翻译外部参数之一，辅助参数ρ∈R+定义为及其估计误差是其中是ρ的估计值。此外，另一个外部参数估计误差是其中是a的估计值。利用自适应控制框架，上述未知参数的更新规律如下：3CN110722533A权利要求书3/5页+其中Γ1，Γ2，Γ3∈R为了实现轨迹跟踪任务，移动机器人的运动控制器设计如下：+其中kv；kw∈R是控制增益，并且χ(t)∈R表示为第3，稳定性分析定理1：在(16)中设计的控制输入和参数更新定律(15)驱动轮式移动机器人跟踪期望的轨迹，具有未知的平移外部参数，在某种意义上假设期望的轨迹满足以下条件：证明：非负Lyapunov函数V(t)选择如下：在取V(t)的时间导数并代入开环动力学(10)和设计的控制器(16)后，我们有以下关系：通过将(15)代入(21)，通过取消常用术语获得以下表达式：22V＝-kve1-kw(e3+χ)(22)根据式(15)(21)可得根据(11)可知然后