【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械臂图像视觉伺服控制，具体为一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法。
技术介绍
1、推动机器人行业的发展，从而进一步改善人们的生产生活方式已经逐渐成为自动化行业的共识，其中作为机器人重要组件的机械臂凭借着其控制精度高、效率高等诸多优点，广泛应用于在金属焊接、建筑行业、电子行业。就目前而言，在绝大部分的机械臂作业环境中，其都是通过事先人工设置路点信息，使其在固定路径内重复运动，这样无法根据外界环境的变化做出及时的调整，则大大地降低了机械臂的实用价值。随着人机共融策略的出现，工业界及学术界对机械臂功能的开发都有了一定的进步。由视觉感知系统支持的机械臂也得到了两界的广泛关注及技术支持。在上述认知的基础上，本专利技术分析基于视觉感知的机械臂系统控制，其大致可以分成三类：基于规划的方法、基于学习的方法、视觉伺服控制。但前两者都存在一定的薄弱之处：
2、多数基于规划的算法策略存在着计算时间长的问题，而更为甚者的是在机械臂任务执行过程中，难以在进行重新规划从而应对外界环境的变化，这就导致了当追踪目标可移...
【技术保护点】
1.一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于：所述S2中的将图像雅可比矩阵进行扩维，扩维后的雅可比矩阵Lp4：
3.根据权利要求2所述的一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于：所述S3中的通过末端运动带动相机实现六自由度操作，依据相机速度对特征点像素变化进行检测具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法...
【技术特征摘要】
1.一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于：所述s2中的将图像雅可比矩阵进行扩维，扩维后的雅可比矩阵lp4：
3.根据权利要求2所述的一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于：所述s3中的通过末端运动带动相机实现六自由度操作，依据相机速度对特征点像素变化进行检测具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于：所述s4中的考虑物理特性约束和视野范围约束，即输入约束和输出约束，并对机械臂的移动速度进行图像约束具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于：所述s5中的基于mpc控制的图像视觉伺服系统的控制任务将图像控制目标进行获取具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种利用自适应模糊模型预测控制的机械臂图像视觉伺服控制方法，其特征在于：所述s6中的对控制目标获取后，mpc根据离散化的模型进行设计，对控...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝皓，王文杰，林慧丹，秦玉洁，
申请(专利权)人：上海第二工业大学，
类型：发明
国别省市：
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