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隨著攝像設備性能價格比和計算機信息處理速度的提高,以及有關理論的日益完善,視覺伺服已具備實際應用的技術條件,相關的技術問題也成為當前研究的熱點。

所謂機器視覺,美國制造工程師協(xié)會機器視覺分會和美國機器人工業(yè)協(xié)會的自動化視覺分會給出的定義是:“機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。”

機器視覺作為與人眼類似的機器仿生系統(tǒng),從廣義角度凡是通過光學裝置獲取真實物體的信息以及對相關信息的處理與執(zhí)行都是機器視覺,這就包括了可見視覺以及非可見視覺,甚至包括人類視覺不能直接觀察到的、物體內部信息的獲取與處理等。

視覺伺服的定義

人類對于外部的信息獲取大部分是通過眼睛獲得的,千百年來人類一直夢想著能夠制造出智能機器,這種智能機器首先具有人眼的功能,可以對外部世界進行認識和理解。人腦中有很多組織參與了視覺信息的處理,因而能夠輕易的處理許多視覺問題,可是視覺認知作為一個過程,人類卻知道的很少,從而造成了對智能機器的夢想一直難以實現(xiàn)。隨著照相機技術的發(fā)展和計算機技術的出現(xiàn),具有視覺功能的智能機器開始被人類制造出來,逐步形成了機器視覺學科和產業(yè)。所謂機器視覺,美國制造工程師協(xié)會機器視覺分會和美國機器人工業(yè)協(xié)會的自動化視覺分會給出的定義是:

“機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。”

機器人視覺發(fā)展歷程

上個世紀60年代,由于機器人和計算機技術的發(fā)展,人們開始研究具有視覺功能的機器人。但在這些研究中,機器人的視覺與機器人的動作,嚴格上講是開環(huán)的。機器人的視覺系統(tǒng)通過圖像處理,得到目標位姿,然后根據(jù)目標位姿,計算出機器運動的位姿,在整個過程中,視覺系統(tǒng)一次性地“提供”信息,然后就不參與過程了。在1973年,有人將視覺系統(tǒng)應用于機器人控制系統(tǒng),在這一時期把這一過程稱作視覺反饋（visualfeedback）。直到1979年,hill和park提出了“視覺伺服”（visualservo）概念。很明顯,視覺反饋的含義只是從視覺信息中提取反饋信號,而視覺伺服則是包括了從視覺信號處理,到機器人控制的全過程,所以視覺伺服比視覺反饋能更全面地反映機器人視覺和控制的有關研究內容。

上個世紀80年以來,隨著計算機技術和攝像設備的發(fā)展,機器人視覺伺服系統(tǒng)的技術問題吸引了眾多研究人員的注意。在過去的幾年里,機器人視覺伺服無論是在理論上還是在應用方面都取得了很大進展。在許多學術會議上,視覺伺服技術經常列為會議的一個專題。視覺伺服已逐漸發(fā)展為跨機器人、自動控制和圖像處理等技術領域的一門獨立技術。

機器人視覺伺服系統(tǒng)分類

目前,機器人視覺伺服控制系統(tǒng)有以下幾種分類方式:

按照攝像機的數(shù)目的不同,可分為單目視覺伺服系統(tǒng)、雙目視覺伺服系統(tǒng)以及多目視覺伺服系統(tǒng)

單目視覺系統(tǒng)只能得到二維平面圖像,無法直接得到目標的深度信息;多目視覺伺服系統(tǒng)可以獲取目標多方向的圖像,得到的信息豐富,但圖像的信息處理量大,且攝像機越多越難以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。當前的視覺伺服系統(tǒng)主要采用雙目視覺。

按照攝像機放置位置的不同,可以分為手眼系統(tǒng)（eyeinhand）和固定攝像機系統(tǒng)（eyetohand或standalone）

在理論上手眼系統(tǒng)能夠實現(xiàn)精確控制,但對系統(tǒng)的標定誤差和機器人運動誤差敏感;固定攝像機系統(tǒng)對機器人的運動學誤差不敏感,但同等情況下得到的目標位姿信息的精度不如手眼系統(tǒng),所以控制精度相對也低。

按照機器人的空間位置或圖像特征,視覺伺服系統(tǒng)分為基于位置的視覺伺服系統(tǒng)和基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)

在基于位置的視覺伺服系統(tǒng)中,對圖像進行處理后計算出目標相對于攝像機和機器人的位姿,所以這就要求對攝像機、目標和機器人的模型進行校準,校準精度影響控制精度,這是這種方法的難點?？刂茣r將需要變化的位姿轉化成機器人關節(jié)轉動的角度,由關節(jié)控制器來控制機器人關節(jié)轉動。

在基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)中,控制誤差信息來自于目標圖像特征與期望圖像特征之間的差異。對于這種控制方法,關鍵的問題是如何建立反映圖像差異變化與機器手位姿速度變化之間關系的圖像雅可比矩陣;另外一個問題是,圖像是二維的,計算圖像雅可比矩陣需要估計目標深度（三維信息）,而深度估計一直是計算機視覺中的難點。

雅可比矩陣的計算方法有公式推導法、標定法、估計方法以及學習方法等,前者可以根據(jù)模型推導或標定得到,后者可以在線估計,學習方法主要利用神經網絡方法。

按照采用閉環(huán)關節(jié)控制器的機器人,視覺伺服系統(tǒng)分為動態(tài)觀察-移動系統(tǒng)和直接視覺伺服。