机器感知系统是怎样工作的?

　　机器感知系统是怎样工作的?下面一起了解一下!!

　　工业机器人中传感器的应用非常广泛。在工业机器人工作时，感应器首先探测距离，然后根据探测到的周围环境，判断周围是否有障碍物，是要转弯还是要后退，然后根据先前探测到的信息来确定在工作时的动作。对于工业机器人来说，只需通过传感器，就能对障碍物进行感知和判断，就能做出相应的动作模式，这种机器人就是我们所需要的。

　　机器感知系统是怎样工作的?

　　机器视觉伺服控制是基于位置的视觉伺服或基于图像的视觉伺服，又称三维视觉伺服控制和二维视觉伺服控制，两者各有其优点和适用范围，但也存在一些不足。

　　视觉伺服系统采用基于位置的参数化方法，通过建立图像信息和机器人末端执行器位置/姿态信息之间的映射关系，实现对机器人执行机构位置的闭环控制。利用实时摄像中获取的终端执行器位置信息，建立目标定位几何模型，估算终端执行器位置和姿态误差，再根据位置和姿态误差得到各关节的新姿态参数。以位置为基础的视觉伺服要求终端执行机构在视觉上总是能够被观察到，并且计算出它的三维位置姿态信息。为了保证位置和姿态误差的计算精度，消除图像的干扰和噪声是关键。

　　2D视觉伺服是通过对摄像机拍摄的图像与给定的图像(而非三维几何信息)进行特征比较，得到误差信号。再由机器人的关节控制器、视觉控制器及当前工作状态对机器人进行校正，完成伺服控制。与三维视觉伺服相比，二维视觉伺服对摄像机和机器人的标定误差具有很好的鲁棒性，但在视觉伺服控制器的设计中，不可避免地会出现图像雅克比矩阵的奇异性和局部极小等问题。

　　有人针对三维、二维视觉伺服的局限性，提出了2.5维视觉伺服。该方法通过对摄像机平动位移和旋转的闭环控制进行解耦，以图像特征点为基础，重建物体在三维空间的方位角和成像深度比，以图像平面上的特征点坐标来表示平动部分。该方法将图像信号与基于图像提取的姿态信号有机地结合起来，并将它们产生的误差信号综合起来进行反馈，较好地解决了鲁棒性、奇异性、局部极小性等问题。但该方法还存在一些问题，如：伺服过程中参考目标总是在摄像机视野内，在分解单应性矩阵时，存在解不唯一等。

　　当建立视觉控制器模型时，需要找到一个能够描述机器人终端执行机构与摄像机之间映射关系的模型。在机器人视觉伺服研究中，图像雅克比矩阵方法是一种被广泛应用的方法。影像的雅克比矩阵是时间变化的，因此，需要在线计算或评估。

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