一种基于三角形特征的机器人视觉控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于三角形特征的机器人视觉控制方法，该方法以三角形为视觉特征，根据三角形的质心以及三条边进行视觉控制，利用质心当前信息和期望信息的偏差，得到机器人的位置偏差，利用三条边的极坐标参数以及直线雅克比矩阵，得到机器人的姿态偏差，最终实现机器人的六自由度控制；本发明专利技术根据三角形的质心和三条边实现机器人的六自由度控制，计算量少，控制过程简单。相对于使用单一图像特征的传统视觉控制方法，本发明专利技术能够提高视觉系统的鲁棒性，便于推广应用。

A Robot Vision Control Method Based on Triangle Feature

The invention discloses a robot vision control method based on triangle feature. The method takes triangle as visual feature, carries out visual control according to the center of mass and three sides of the triangle, obtains the position deviation of the robot by using the deviation of current and expected information of the center of mass, and obtains the attitude of the robot by using polar coordinate parameters of three sides and linear Jacobian matrix. According to the center of mass and three sides of the triangle, the six-degree-of-freedom control of the robot can be realized with less calculation and simple control process. Compared with the traditional visual control method using a single image feature, the present invention can improve the robustness of the visual system and is convenient for popularization and application.

【技术实现步骤摘要】
一种基于三角形特征的机器人视觉控制方法
本专利技术属于机器人控制领域，更具体地涉及一种基于三角形特征的视觉控制方法。
技术介绍
在机器人控制领域，视觉控制是当前的一个重要研究方向，也是目前的研究热点之一。所谓视觉控制就是根据摄像机获得的视觉信息对机器人进行的控制，它仅利用视觉传感器就能够为机器人提高丰富的工作环境信息，被国内外研究者广泛应用在机器人视觉定位、目标跟踪、视觉避障等方面。机器人视觉控制过程中，图像特征一般是作为反馈信号直接用于控制器设计或者位姿估计，因此特征的选择与提取是视觉系统的一个基本且关键的问题，会对视觉系统的性能产生重要影响。传统视觉控制过程中，点、边缘、直线是常用特征。此类特征提取简单，使用方便，但包含的特征信息有限，且易受目标物体的形状、纹理、噪声、光照条件等影响。为了提高视觉控制的鲁棒性，研究人员探索使用更加复杂的目标特征进行机器人控制。Tahri等基于球面投影模型，提出一种解耦合控制机制，该机制利用点特征和多边形特征，结合特征在球面投影的特点，推导出深度无关的交互矩阵，实现目标的伺服控制(TahriO,MezouarY,ChaumetteF.Decoupl本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三角形特征的机器人视觉控制方法，包括以下步骤：步骤S0，使用一个RGB‑D相机获取目标图像；步骤S1：从所述相机获得的目标图像中提取三角形特征，并计算三角形的质心，离线得到所述质心的期望特征，在线提取所述质心的当前特征，比较当前值和期望值，得到当前质心和期望质心之间的偏差；步骤S2：任意选择三角形的一条边，根据该边在图像中的长度，以及目标的实际空间尺寸，得到目标的当前像素当量；步骤S3：基于小孔模型，根据三角形的顶点信息，得到三个顶点在焦距归一化成像平面的坐标；步骤S4：根据S3的三个顶点的归一化坐标，得到三角形的三条边在焦距归一化成像平面上的极坐标参数方程，离线得到三条边的的期望...

【技术特征摘要】
1.一种基于三角形特征的机器人视觉控制方法，包括以下步骤：步骤S0，使用一个RGB-D相机获取目标图像；步骤S1：从所述相机获得的目标图像中提取三角形特征，并计算三角形的质心，离线得到所述质心的期望特征，在线提取所述质心的当前特征，比较当前值和期望值，得到当前质心和期望质心之间的偏差；步骤S2：任意选择三角形的一条边，根据该边在图像中的长度，以及目标的实际空间尺寸，得到目标的当前像素当量；步骤S3：基于小孔模型，根据三角形的顶点信息，得到三个顶点在焦距归一化成像平面的坐标；步骤S4：根据S3的三个顶点的归一化坐标，得到三角形的三条边在焦距归一化成像平面上的极坐标参数方程，离线得到三条边的的期望参数，在线计算三条边的当前参数，比较当前值和期望值，得到二者之间的偏差；步骤S5：根据S4所述的极坐标参数，得到直线的雅克比矩阵；步骤S6：根据S4所述的极坐标参数偏差，以及S5的直线雅克比矩阵，得到机器人的姿态偏差；步骤S7：根据S1的质心偏差，以及S2的当前像素当量，得到机器人的位置偏差；步骤S8：根据S6的姿态偏差和S7的位置偏差，得到机器人的运动调整量，实现机器人的六自由度控制。2.根据权利要求1所述的基于三角形特征的机器人视觉控制方法，其中步骤S1中所述质心的偏差是计算如下的：根据从RGB-D图像提取的三角形的三个顶点的信息(ui,vi,di)(i＝1,2,3),得到三角形质心的信息：其中，ui是第i个顶点在U方向的图像坐标，vi是第i个顶点在V方向的图像坐标，di是第i个顶点的深度，u0是质心在U方向的图像坐标，v0是质心在V方向的图像坐标，d0是质心的深度。基于质心的当前特征和期望特征，得到偏差如下：其中，△u、△v分别表示质心在U方向和V方向的图像坐标偏差，△z表示质心在笛卡尔空间的深度偏差；(u0d,v0d)表示质心的期望图像坐标，(u0,v0)表示质心的当前图像坐标，z0d和z0c分别表示质心在笛卡尔空间的期望深度和当前深度。3.根据权利要求1所述的基于点特征的机器人视觉控制方法，其中步骤S2中所述的当前像素当量是通过下式来计算的：ts＝L/L0(3)其中，ts表示当前的像素当量，S表示三角形某一条边在图像中的长度，S0表示该边的实际空间长度。4.根据权利要求1所述的基于三角形特征的机器人视觉控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢金燕，栗科峰，李小魁，熊欣，郭壮志，黄全振，
申请(专利权)人：河南工程学院，
类型：发明
国别省市：河南,41