《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于廣義Hamilton系統(tǒng)的機械人雙目視覺伺服控制器
2014年電子技術(shù)應(yīng)用第9期
鄒立穎1,朱 磊1,苗鳳娟1,楊 波2
1.齊齊哈爾大學 通信與電子工程學院,黑龍江 齊齊哈爾161006; 2.山西大學 數(shù)學科學學院,山西 太原030000
摘要: 對于手眼雙目視覺伺服機器人,考慮一類新的雙目視覺模型,研究了新模型視覺伺服控制器的設(shè)計問題。首先,基于新視覺模型和機器人動力學方程,構(gòu)建了廣義Hamilton框架下的視覺反饋系統(tǒng)(GHVFS)。針對GHVFS提出了基于廣義Hamilton框架下的視覺伺服控制器設(shè)計方法。此外,研究了GHVFS下的L2增益干擾抑制問題,并證明了該閉環(huán)系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性。最后給出的仿真結(jié)果驗證了該方法的有效性。
中圖分類號: TP242
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2014)09-0118-04
A controller for binocular visual servo robot based on generalized Hamiltonian systems
Zou Liying1,Zhu Lei1,Miao Fengjuan1,Yang Bo2
1.College of Communications and Electronics Engineering,Qiqihar University,Qiqihar 161006,China;2.Mathematics College,Shanxi University,Taiyuan 030000,China
Abstract: In this paper, the visual servoing control problem of eye-in-hand robotic systems is considered. Firstly, we construct the Generalized Hamiltonian Visual Feedback Systems(GHVFS) by combining the new stereo vision model and the manipulator dynamics. Then, the visual servo controller is considered under the GHVFS. Secondly, the problem of the L2-gain performance analysis is studied and the stability of the closed-loop system is proved. Finally, experimental results verify the effectiveness of the proposed methods.
Key words : visual servo;binocular vision;L2-gain performance;eye-in-hand robotic systems

    近年來,機器人視覺伺服控制成為機器人領(lǐng)域內(nèi)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(huán)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(wěn)定性、物體深度信息的獲取、干擾抑制、系統(tǒng)鎮(zhèn)定、控制精度等問題。

    廣義Hamilton系統(tǒng)的Hamilton函數(shù)是系統(tǒng)的總能量,在一定條件下可構(gòu)成系統(tǒng)的李亞普諾夫函數(shù)。因此,關(guān)于廣義Hamilton系統(tǒng)理論的研究得到了研究人員的廣泛關(guān)注[4-5]。參考文獻[5]開發(fā)了一種新的數(shù)學工具,構(gòu)建了機器人系統(tǒng)廣義Hamilton框架,為廣義Hamilton系統(tǒng)在機器人控制領(lǐng)域的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。參考文獻[6]研究了基于圖像的直接視覺伺服控制器的設(shè)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(tǒng)。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(shù)的設(shè)計過于復雜,導致系統(tǒng)穩(wěn)定性分析較困難。而廣義Hamilton系統(tǒng)可以克服參考文獻[7]的不足。因此,本文基于廣義Hamilton系統(tǒng)理論,研究了視覺伺服控制器設(shè)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(chǔ)上構(gòu)建了廣義哈密爾頓視覺伺服系統(tǒng)(GHVFS)。針對GHVFS,提出了基于廣義Hamilton框架下的視覺伺服控制器設(shè)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(jié)構(gòu)。選用Hamilton函數(shù)為李亞普諾夫函數(shù), 使系統(tǒng)穩(wěn)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(huán)系統(tǒng)穩(wěn)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]

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2 機器人動力學模型

    機械人動力學模型為:

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3 雙目視覺伺服系統(tǒng)的廣義Hamilton框架

    為建立雙目視覺伺服系統(tǒng)下的廣義Hamilton框架,給出如下命題:

    命題1[5]

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    命題2[5]

    系統(tǒng)(6)對下列關(guān)系對任意的p∈Rn和q∈Rn成立:

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    將(17)代入(4)中,再由(10)、(12)式得GHVFS系統(tǒng)的視覺伺服部分:

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4 L2控制器設(shè)計

    考慮不確定性,雙目視覺伺服系統(tǒng)的廣義哈密爾頓實現(xiàn)為:

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    由于系統(tǒng)的γ耗散性與L2性能之間關(guān)系是等價的[9]。L2性能準則設(shè)計問題可以敘述如下:對于給定系統(tǒng)(21),設(shè)計控制器u,使得閉環(huán)系統(tǒng)對任意正數(shù)γ,滿足如下性能準則:

    (1)當ω=0時,閉環(huán)系統(tǒng)在平衡點m*處是漸近穩(wěn)定的。

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    證明:由H(X)的構(gòu)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:

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5 系統(tǒng)仿真試驗

    為驗證本文所提出的方法,采用圖1所示兩關(guān)節(jié)機械手視覺伺服系統(tǒng)進行仿真分析。

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    考慮具有不確定性的兩關(guān)節(jié)機械手動力學方程:

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    圖2~圖7為目標深度在攝像機坐標系中變化時的仿真結(jié)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(tài)為q1=0°,q2=90°。圖5為不確定參數(shù)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(jié)果可以看出,在存在不確定性干擾的前提下,所設(shè)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。

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    對于手眼機器人,考慮動力學特性構(gòu)造了視覺伺服系廣義哈密爾頓系統(tǒng),本文提出了一種新的視覺伺服控制器,能夠使機械手穩(wěn)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(shè)計將廣義Hamilton理論應(yīng)用到視覺伺服控制器設(shè)計中,構(gòu)造了GHFVS模型,將系統(tǒng)的Hamilton函數(shù)用作李亞普諾夫函數(shù),使得穩(wěn)定性分析和控制器設(shè)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(jié)構(gòu)。理論分析和實驗均證明了該方法具有全局漸近穩(wěn)定性、魯棒性和快速性等控制性能。

參考文獻

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[5] Wang Yuzhen,Ge Shuzhi.Augmented Hamiltonian formulation and energy-based control design of uncertain mechanical systems[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2008,16(2):202-213.

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[7] 武波,李惠光.基于圖像的直接視覺伺服控制器設(shè)計與仿真[J].系統(tǒng)仿真學報,2007,19(22):5214-5218.

[8] 金梅,李惠光,鄒麗穎,等.具有L2性能的視覺伺服控制器設(shè)計[J].系統(tǒng)仿真學報,2009,21(13):4101-4105.

[9] 梅生偉,申鐵龍,劉康志.現(xiàn)代魯棒控制理論與應(yīng)用[M].北京:清華大學出版社,2004.

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