文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2014)09-0118-04
近年來,機器人視覺伺服控制成為機器人領域內研究的熱點之一[1-2]。視覺伺服是利用視覺傳感器獲得目標物體的圖像信息作為反饋信號,對機器人進行閉環控制[3]。目前視覺伺服控制所面臨的主要問題是全局漸近穩定性、物體深度信息的獲取、干擾抑制、系統鎮定、控制精度等問題。
廣義Hamilton系統的Hamilton函數是系統的總能量,在一定條件下可構成系統的李亞普諾夫函數。因此,關于廣義Hamilton系統理論的研究得到了研究人員的廣泛關注[4-5]。參考文獻[5]開發了一種新的數學工具,構建了機器人系統廣義Hamilton框架,為廣義Hamilton系統在機器人控制領域的發展奠定了基礎。參考文獻[6]研究了基于圖像的直接視覺伺服控制器的設計與仿真。參考文獻[7]基于機器人動力學特性和位置的視覺反饋信息,建立了一類視覺反饋控制系統。但參考文獻[7]中由于考慮了機器人動力學特性,李亞普諾夫函數的設計過于復雜,導致系統穩定性分析較困難。而廣義Hamilton系統可以克服參考文獻[7]的不足。因此,本文基于廣義Hamilton系統理論,研究了視覺伺服控制器設計問題。
本文基于參考文獻[6]提出的雙目視覺模型,考慮機器人動力學特性,在參考文獻[5]的基礎上構建了廣義哈密爾頓視覺伺服系統(GHVFS)。針對GHVFS,提出了基于廣義Hamilton框架下的視覺伺服控制器設計方法。該方法采用的視覺模型無需獲取深度信息,也不需要物體的模型,簡化了控制器結構。選用Hamilton函數為李亞普諾夫函數, 使系統穩定性分析變得簡單。對于GHVFS下的L2增益干擾抑制問題,提出了具有L2增益性能視覺伺服控制器,給出了閉環系統穩定性證明。最后給出的仿真實驗驗證了該方法的可行性和有效性。
1 視覺模型
參考文獻[6]提出的雙目視覺模型如下[6]:
2 機器人動力學模型
機械人動力學模型為:
3 雙目視覺伺服系統的廣義Hamilton框架
為建立雙目視覺伺服系統下的廣義Hamilton框架,給出如下命題:
命題1[5]:
命題2[5]:
系統(6)對下列關系對任意的p∈Rn和q∈Rn成立:
將(17)代入(4)中,再由(10)、(12)式得GHVFS系統的視覺伺服部分:
4 L2控制器設計
考慮不確定性,雙目視覺伺服系統的廣義哈密爾頓實現為:
由于系統的γ耗散性與L2性能之間關系是等價的[9]。L2性能準則設計問題可以敘述如下:對于給定系統(21),設計控制器u,使得閉環系統對任意正數γ,滿足如下性能準則:
(1)當ω=0時,閉環系統在平衡點m*處是漸近穩定的。
證明:由H(X)的構成可知,H(X)正定并且在平衡點Xe取得嚴格極小。
當ω=0時,由式(22)及(24)得:
5 系統仿真試驗
為驗證本文所提出的方法,采用圖1所示兩關節機械手視覺伺服系統進行仿真分析。
考慮具有不確定性的兩關節機械手動力學方程:
圖2~圖7為目標深度在攝像機坐標系中變化時的仿真結果。圖2表示圖像誤差漸近收斂到零,表明特征點在圖像平面的位置收斂到期望位置。圖3表示了攝像機的運動軌跡。圖4為機械手的運動軌跡,機械手的初始狀態為q1=0°,q2=90°。圖5為不確定參數的變化曲線。圖6~圖7分別為左、右攝像機在像平面的運動軌跡。由仿真結果可以看出,在存在不確定性干擾的前提下,所設計的控制器能夠使當前圖像特征漸近收斂于期望圖像特征,圖像誤差逐漸趨近于零,即機器人運動到期望位置。
對于手眼機器人,考慮動力學特性構造了視覺伺服系廣義哈密爾頓系統,本文提出了一種新的視覺伺服控制器,能夠使機械手穩定地收斂到期望位置,解決了視覺伺服控制的干擾抑制問題。本設計將廣義Hamilton理論應用到視覺伺服控制器設計中,構造了GHFVS模型,將系統的Hamilton函數用作李亞普諾夫函數,使得穩定性分析和控制器設計簡單。此外,所采用的視覺模型中不需要獲取深度信息,簡化了控制器結構。理論分析和實驗均證明了該方法具有全局漸近穩定性、魯棒性和快速性等控制性能。
參考文獻
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