[发明专利]一种基于复合特征的分离式视觉伺服控制方法

权利要求书

1.一种基于复合特征的分离式视觉伺服控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、基于NURBS曲线拟合技术反算出曲线控制顶点，获取曲线控制点特征；

S2、计算空间NURBS曲线在相机成像平面上的二维投影曲线；

S3、在通过曲线拟合方法对物体的轮廓投影曲线进行实时拟合运算后，利用得到的曲线控制点计算基于曲线控制点特征的交互矩阵；

S4、选择曲线控制点连线特征，并计算基于曲线控制点连线特征的交互矩阵；

S5、计算曲线控制点间的距离作为距离特征，并计算基于两点间距离特征的交互矩阵；

S6、针对相机旋转姿态的变化而导致的图像特征位置的改变进行补偿；

S7、为了获取曲线控制顶点的深度信息，利用曲线控制点特征的图像平面上的投影变化量与相机的运动速度对交互矩阵中的深度信息进行在线深度估计；

S8、利用相邻曲线控制点连线的直线特征对相机的旋转姿态进行控制，利用两个曲线控制点间的距离特征对机器人沿相机Z轴方向的平移运动进行控制，利用曲线控制点特征对机器人沿相机X、Y轴方向的平移运动进行控制，并在机器人的位置控制中加入旋转运动补偿量，最终完成机器人伺服任务。

2.如权利要求1所述的一种基于复合特征的分离式视觉伺服控制方法，其特征在于，步骤S1包括下列子步骤：

S11、对相机成像平面上的投影轮廓曲线进行图像处理，提取出投影曲线的数据点云坐标；

S12、按照相同间隔将曲线点云数据坐标等分成r个区间；

S13、在每个区间内选取每个数据点的n领域进行多项式运算求得分段多项式，再分别计算每段多项式中数据点处的曲率；

S14、选取曲率绝对值最大处的数据点以及曲线的首末数据端点作为曲线型值点；

S15、根据De Boor-Cox算法反算出曲线控制点。

3.如权利要求2所述的一种基于复合特征的分离式视觉伺服控制方法，其特征在于，在S15中，记一条k次NURBS曲线型值点为q_i(i＝0,1,…,n)，其节点矢量U＝[u₀,u₁,…,u_n+6]的计算为：

其中，

在求得曲线型值点以及节点矢量后，根据De Boor-Cox算法反算出曲线控制点，节点插值的NURBS方程组如下：

其中，d_j是曲线控制点，ω_j是曲线控制点的权因子，令ω_j＝1，B_j,k(u_j)是由节点矢量按De Boor-Cox递推公式推导出的B样条基函数；

在求得全部的曲线控制顶点后，若发现拟合曲线精度达不到要求，则通过增加节点数量来提高拟合精度，直到拟合精度满足要求为止。

4.如权利要求1所述的一种基于复合特征的分离式视觉伺服控制方法，其特征在于，在S2中，已知在空间中存在一套机器人视觉伺服系统，摄像机安装在机械臂末端，即眼在手构型；定义机器人的末端执行器坐标系为{T}，相机坐标系为{C}，机器人坐标系为{R}，设在用NURBS曲线描述该空间曲线时，其空间控制顶点为d_i(i＝0,1,…,n)，d_i在相机成像平面上的投影控制顶点记为^Cd_i(i＝0,1,…,n)；根据相机的透视投影模型，任意时刻t中，空间曲线的控制顶点d_i在相机图像平面上的投影控制点^Cd_i表示为：

其中，M是相机的内参矩阵，相机的内参矩阵由相机标定获得；H(q(t))是机器人基坐标系到机器人末端坐标系的齐次变换矩阵，q(t)是t时刻机器人的关节变量；H(q(t))由机器人的D-H参数以及机器人在t时刻的关节角度算出；

由NURBS曲线定义及式(4)知，

式(5)为t时刻下，空间NURBS曲线在相机成像平面上的二维投影曲线。