一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及机械臂控制与计算机视觉技术领域，尤其是涉及一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法及系统。其中，该方法包括：构建运动学模型；将运动学模型转化为线性化模型；构建状态采样观测器模型；根据软测量值构建软测量系统模型；设计离散状态观察器模型；根据状态采样观测器模型、软测量系统模型和离散状态观测器模型更新时间间隔，缩短控制周期；构建连续像素点误差模型；构建预测性能约束函数模型；构建标准误差模型，图像特征误差变换模型；构建预设性能因子模型；构建控制协议模型；设计基于预测器的双速率积分预设性能控制器模型，将目标物始终控制在视野约束范围之内。与现有技术相比，本发明专利技术在大采样周期控制下提高了视觉伺服动态响应性能，并且能够防止目标物脱离视野约束。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械臂控制与计算机视觉，尤其是涉及一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法及系统。

技术介绍

1、机械臂视觉伺服广泛应用于非结构化工作场景，如动态环境下的搬运、定位、抓取等任务。然而，视觉伺服性能受到相机采样频率的制约。随着图像处理算法复杂度的提高，相机采样频率降低，从而导致系统的采样周期和控制周期不匹配，降低系统的动态响应性能和定位精度。此外，由于相机通常安装在机械臂末端，在动态跟随过程中，易导致目标从相机视场中丢失从而导致定位任务失败。基于此，现有技术通常采用的措施如下：

2、1.一种解决方法是将视野受限问题转化为优化控制问题，采用模型预测控制方法实现机械臂视觉伺服任务，如专利(cn116774589a，鲁棒非线性模型预测控制的视觉伺服目标追踪控制方法，2023.07.31)和文献(liu j,gao j,yan w.lyapunov-based modelpredictive visual servo control of an underwater vehicle-manipulator system[j].ieee本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，包括两个阶段；

2.根据权利要求1所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，所述运动学模型采用如下公式表示：

3.根据权利要求2所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，所述线性化模型采用如下公式表示：

4.根据权利要求3所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，所述混合信号由像素点位置和软测量值组成，采用如下公式表示：

5.根据权利要求4所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，所...

【技术特征摘要】

1.一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，包括两个阶段；

2.根据权利要求1所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，所述运动学模型采用如下公式表示：

3.根据权利要求2所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，所述线性化模型采用如下公式表示：

4.根据权利要求3所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，所述混合信号由像素点位置和软测量值组成，采用如下公式表示：

5.根据权利要求4所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征在于，所述软测量系统模型采用如下公式表示：

6.根据权利要求5所述的一种基于采样预测器的机械臂约束视觉伺服控制方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：冒建亮，刘齐方，王英雄，崇泽鑫，朱天启，张传林，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：