15、视觉伺服中的图像测量误差与机器人定位误差估计

视觉伺服中的图像测量误差与机器人定位误差估计

1. 视觉伺服概述

视觉伺服系统的目标是通过逐步调整机器人末端执行器的位置，使当前图像中的某些物体特征与之前记录的期望图像中的相同特征相匹配。然而，由于图像测量误差的不可避免性，这种匹配在图像域中无法保证。即使实现了匹配，也不能保证机器人末端执行器已到达期望位置，因为可用的图像测量值已被损坏。

1.1 教学演示方法

教学演示方法是眼手视觉伺服的一种基本技术，其步骤如下：
1. 将安装有相机的机器人末端执行器定位在感兴趣的位置（期望位置），从该位置可以看到一些物体特征，存储此时相机的视图（期望视图）。
2. 将相机移动到场景中的另一个位置，从该位置仍可看到相同的物体特征。
3. 利用当前位置相机的视图（当前视图）和之前存储的期望视图作为反馈信息，引导相机从当前位置移动到期望位置。

1.2 视觉伺服方法分类

在教学演示方法中，主要有两种开创性的方法：
- 基于图像的视觉伺服（IBVS） ：反馈误差在图像域中定义，具体为当前和期望物体特征坐标向量之间的差异。
- 基于位置的视觉伺服（PBVS） ：反馈误差在3D空间中定义，具体为当前和期望位置之间的相机位姿。

从这两种方法衍生出了许多其他方法，例如：
- 使用在图像域和3D空间中定义的反馈误差。
- 划分自由度。
- 通过导航函数进行全局运动规划。
- 对固有参数进行不变控制。
- 通过图像矩使用复杂的图像特征。
- 采用切换策略确保可见性约