基于自适应粒子滤波的机器人视觉伺服控制方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应粒子滤波的机器人视觉伺服控制方法，属于计算机人工智能技术领域。首先根据实际需要给出期望的目标图像特征及对应的机器人关节角；然后拍摄图像，读取当前时刻机器人关节角；之后根据图像计算目标物的实际图像特征。然后计算图像特征偏差和变换量，如果图像特征偏差为零，说明机器人已到达预定位置，控制流程结束，否则获取图像雅可比矩阵。最后根据得到的图像雅可比矩阵及图像特征变换量，得到关节角变化量的估计值。将关节角变化量估计值输入给机器人控制器，控制器根据其来控制调整机器人的运动。本发明方法通过引入自适应的粒子滤波算法，能够适用于非线性非高斯的控制系统。

主权项

1.基于自适应粒子滤波的机器人视觉伺服控制方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，根据实际需要给出期望的目标图像特征y_d及对应的机器人关节角θ(0)，并初始化J(0)；J(0)的各元素构成状态向量x(0)，生成N个粒子对(i＝1，…，N)，其初始权值均取为1/N；第二步，拍摄图像，读取当前时刻机器人关节角θ，并获取θ随时间t的变化量Δθ，Δθ＝θ(t)-θ(t-1)；第三步，根据图像计算目标物的实际图像特征y＝[y₁，y₂，…，y_m]^T；第四步，计算图像特征偏差同时，计算y的变换量Δy＝y(t)-y(t-1)；若控制流程结束，否则执行第五步；其中“|| ||”表示求模；第五步，获取图像雅可比矩阵J；第六步，根据第五步得到的矩阵J及第四步得到的Δy，得到关节角变化量的估计值第七步，将第六步得到的输入给机器人控制器，控制器根据来控制调整机器人的运动；第八步，返回第二步。