基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制方法技术

本发明专利技术公开了基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制方法，通过移动机器人上的摄像机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像，并利用单应性技术计算移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息，并结合机器人运动学获得跟踪误差模型；将跟踪误差模型的最优控制问题转化为求解哈密顿

【技术实现步骤摘要】
基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制方法


[0001]本专利技术涉及智能控制以及移动机器人控制领域，具体涉及基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制方法。

技术介绍

[0002]随着移动机器人控制技术的发展，移动机器人如今已被广泛应用于工业生产、国防军事以及生活服务等众多方面。视觉传感器近年来逐渐变得价格经济易于获取，加上其本身具有获取环境信息丰富、外部感知能力强和适用范围广等特点，因而其被广泛装备移动机器人以及其他智能体系统。由于视觉传感器的作用，移动机器人的灵活性和智能性得到极大提高，可以适应更加复杂环境，基于视觉的机器人的定位、环境感知与控制技术也得到了很大的发展。因此基于视觉的移动机器人轨迹跟踪吸引了大量学者的关注与研究。
[0003]经典的视觉伺服控制主要分为基于图像、基于位置、与混合视觉伺服控制。基于图像的视觉伺服控制是通过在二维图像平面定义误差信号进行控制，不需要利用移动机器人三维位姿信息，且其对系统扰动具有鲁棒性但是很难控制移动机器人的偏转位姿。基于位置的视觉伺服控制需要在三维欧式空间定义误差信号,虽然需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：通过移动机器人上的摄像机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像；基于所述当前图像、期望图像以及参考图像，并利用单应性技术计算移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息；基于计算得到的移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息，并结合机器人运动学获得跟踪误差模型；将跟踪误差模型的最优控制问题转化为求解哈密顿
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雅可比
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贝尔曼方程；利用移动机器人的实际状态信息，使用自适应在线学习算法求解哈密顿
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雅可比
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贝尔曼方程，得到最优值函数，以最优值函数对应的最优控制输入控制所述移动机器人。2.根据权利要求1所述的基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制方法，其特征在于，通过移动机器人上的摄像机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像；基于所述当前图像、期望图像以及参考图像，并利用单应性技术计算移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息；包括以下步骤：设置移动机器人与装载于移动机器人上的摄像机的坐标系相重合，选择坐标系空间中四个共面特征点作为目标点，由摄像机目标点的当前图像、期望图像以及参考图像；基于摄像机模型将所述当前图像、期望图像以及参考图像的像素坐标进行欧式重构，并对欧式重构后的当前图像、期望图像以及参考图像的像素坐标进行归一化；利用归一化后的当前图像、期望图像以及参考图像的像素坐标计算出移动机器人当前位置、期望位置分别相对参考位置的单应性矩阵，基于单应性技术得到移动机器人当前位姿与期望位姿。3.根据权利要求2所述的基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制方法，其特征在于，所述归一化公式如下：m
i
＝K
‑1p
i
其中，K为摄像机标定矩阵，p
i
为齐次像素坐标。4.根据权利要求2所述的基于自适应动态...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗彪，欧阳志华，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：