33、单轮式机器人视觉伺服控制技术解析

单轮式机器人视觉伺服控制技术解析

在机器人控制领域，视觉伺服技术是实现机器人自主导航和操作的关键。它能够让机器人通过视觉信息感知环境，进而调整自身的位置和姿态，以完成特定的任务。本文将详细介绍基于位置的视觉伺服（PBVS）和基于图像的视觉伺服（IBVS）两种方法，以及相关的最优轨迹规划和实验结果。

1. 基于位置的视觉伺服（PBVS）

PBVS 方法的核心目标是通过对 $\hat{cHw}(t)$ 的近似估计，来计算当前机器人位置与期望位置之间的误差。这一过程涉及到对机器人相对位置的重建，以及对图像特征对应关系的利用。

1.1 基本原理

$\hat{\xi}(t)$ 可以通过 $\hat{cHw}(t)$ 推导得出。若 $\hat{cHw}(t)$ 由旋转矩阵 $R$ 和平移向量 $T$ 组成，那么相关的投影映射可以表示为 $\lambda I \bar{p} = K_c[R|T]w \bar{P}$。与之关联的基础矩阵 $F$ 定义为 $F = K_c^T S(T)RK_c^{-1}$，其中 $S(T)$ 是与平移向量 $T$ 相关的反对称矩阵。

要实现 PBVS 方法，需要满足两个主要设计要求：
- 全相机校准：确保相机参数的准确性，这是后续计算的基础。
- 每个特征的先验知识：了解特征在固定坐标系中的 3D 位置。

不过，如果视觉伺服算法能与映射算法协同工作，那么第二个条件并非严格必要。这种协同工作模式可以让视觉伺服方案应用于未知环境，从而提升移动车辆的自主能力。例如，基于视觉的同时定位与地图构建（VSLAM）就是这样一种架构。

1.2 机器人定位