[发明专利]基于视觉的移动小车位姿镇定控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，具体地说是指一种基于视觉的移动小车位姿镇定控制方法。

技术背景

近年来移动小车在工业、民用、科学探索等多种行业和领域得到广泛应用。随着计算机技术、微电子技术及人工智能等技术的发展，移动小车在未知或时变环境下自主工作的可靠性、安全性和智能化水平不断提高。视觉传感器由于具有成本低、信息丰富、可靠性高等特点被广泛应用于移动小车控制系统，而位姿镇定是移动小车运动控制最基本问题，研究移动小车视觉伺服镇定问题具有重要理论与应用价值。移动小车是一种受非完整约束限制的系统，任何连续时不变的状态反馈控制方法都很难有效地解决其镇定问题；另外视觉信息中包含大量的数据，要从中获得有用的信息，需要复杂的算法、耗费大量的运算时间。因此，基于视觉的移动小车位姿镇定是一个十分具有挑战性的课题，吸引众多学者的研究兴趣。

Lopez-Nicolas等人在2010年IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,Part B:Cybernetics,40(4)期刊上利用当前图像和目标图像间的单应性关系设计一种切换控制律，使小车沿着一些最佳的路线到达期望的位姿。Becerra等人在2011年IEEEInternational Conference on Robotics and Automation会议上利用极线几何对移动小车的位姿进行动态估计，获得其位置和方向。虽然这些方法能够有效地解决基于视觉的位姿镇定问题，但是还存在以下主要不足：(1)设计视觉控制器时都只考虑小车的运动学模型，把小车当作一个理想的点来看待，未考虑最能反映小车本质特性的动力学模型；(2)伺服速度慢，视觉控制算法在设计时没有和控制理论相结合，在实际应用中很难获得满意的性能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视觉的移动小车位姿镇定控制方法，以解决上述方法在基于视觉的位姿镇定控制时未考虑小车动力学模型和伺服速度慢问题。本发明方法利用Epipolar geometry，1D trifocal tensor及反演方法设计一种动态切换控制律，使小车沿着最短路径快速镇定到期望位姿。

一种基于视觉的移动小车位姿镇定控制方法，包含以下步骤：

1.1.构建基于视觉的移动小车运动学模型和动力学模型，摄像机模型；

1.2.根据步骤1.1中的摄像机模型，建立摄像机在起始位姿、运动过程中所处的位姿和期望位姿处拍摄到的图像间的几何约束关系；

图像间的几何约束关系包括：两幅图像间对极几何关系和三幅图像间三线性约束关系，分别用Epipolar geometry模型和1D trifocal tensor模型表示，其中C₁=(x₁,z₁,θ₁)、C₂=(x₂,z₂,θ₂)和C_d=(0,0,0)分别为摄像机的初始位姿、当前位姿和期望位姿，e_1d，e_2d，e_d1和e₂₁为相应图像上的极点在图像平面x轴方向上的坐标，T₁和T₂为1阶张量；

1.3.根据步骤1.1中的移动小车运动学模型和步骤1.2中的图像间的几何约束关系，采用切换控制策略设计数个独立有序的运动学控制器；

1.4.根据步骤1.1中的移动小车动力学模型和步骤1.3中设计的运动学控制器，利用反演方法设计三个独立有序的动力学控制器，完成整个视觉控制器的设计。

步骤1.3中根据步骤1.2中图像间的几何约束关系采用三步控制策略设计切换的运动学控制器，为动力学控制器提供期望速度：

小车在原地旋转，期望线速度υ_d1为零，利用Epipolar geometry设计角速度控制器，其输出作为动力学控制器的输入，为控制小车旋转直至摄像机光轴指向期望位置提供所需的期望角速度ω_d1；

当摄像机光轴指向期望位置时，利用1D trifocal tensor和Epipolar geometry分别设计线速度控制器和角速度控制器，其输出作为动力学控制器的输入，为控制小车做直线运动到达期望位置提供所需的期望线速度υ_d2和期望角速度ω_d2；