申请/专利权人：内蒙古汇栋科技有限公司

申请日：2019-06-24

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN112123370B

主分类号：B25J19/00

分类号：B25J19/00;B25J9/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.06#授权;2024.01.26#专利申请权的转移;2023.10.27#专利申请权的转移;2021.01.12#实质审查的生效;2020.12.25#公开

摘要：一种动态场景中移动机器人的目标位姿随视觉特征变动而合理变化的设计。本文提出了一种新的视觉伺服策略，在视觉特征变动下驱动轮式移动机器人到达合理姿态。在现有方法中，通常认为期望的位姿是恒定的。然而，在许多情况下，需要根据特征点的变化来改变移动机器人的期望位姿。为满足这一需求，设计了以下策略。首先根据已知模型的平面特征点信息，计算出期望位姿与特征点坐标系之间的旋转和平移关系，以及当前位姿和特征点坐标系之间的变换关系。之后根据当前位姿和变化后期望位姿之间的旋转和平移关系，合理设计出目标位姿。之后利用基于极坐标的镇定控制律，使移动机器人由当前位姿运动到目标位姿处。仿真和实验结果验证了该策略的有效性。

主权项：1.移动机器人在动态场景中的视觉镇定控制系统，其特征包括以下步骤：第1，问题描述第1.1，系统坐标系描述设置车载摄像机与移动机器人的坐标系相重合；摄像机在当前位姿处的坐标系定义为以摄像机的光心为的原点；的zcxc表示移动机器人的运动平面，其中zc和摄像机的光轴在相同的方向上；yc垂直于移动机器人的运动平面zcxc，并满足右手定则；定义了动态场景下移动机器人视觉镇定控制系统坐标系，并随机设置四个共面特征点用于定义物体坐标系以序号为1的特征点作为的原点，序号1与序号2之间的向量作为的xobj轴，特征点平面的法向量是zobj轴；yobj根据右手定则确定；下的特征点的3D坐标通过尺子量取获得；将特征点移动前的期望坐标系设置为特征点移动后的期望坐标系定义为然后将移动后的期望坐标系投影到机器人运动平面上；具体地，将坐标系的原点投影到机器人运动平面上作为移动机器人的最终的期望位置，即的原点；将坐标系的z*轴投影到机器人运动平面上，并将其缩放为单位矢量作为的两个坐标轴zp，yp垂直机器人沿平面向下移动，xp满足右手定则；第1.2，控制方案动态场景下移动机器人视觉镇定控制系统由三个阶段组成：第一阶段，根据已知模型的平面特征点信息，计算出特征点移动前期望位坐标系与特征点坐标系之间的旋转和平移关系，以及特征点坐标系与当前位姿之间的变换关系；第二阶段，根据当前位姿与特征点移动后的期望位姿之间的旋转和平移关系，合理设计出目标位姿；第三阶段，利用极坐标控制律驱动移动机器人由当前位姿运动到目标位姿处；第2，坐标系关系第2.1，和的关系图像点特征坐标和坐标系下特征点坐标分别定义如下： 旋转矩阵和平移向量分别定义为和cTobj；根据特征点成像模型可得到如下关系： 其中K为相机的内参数矩阵；根据特征点坐标系的定义可知Zobj＝0；旋转矩阵可以写成因此式2可写为 到的单应性矩阵定义为H：＝K[r1，r2，cTobj]，考虑到存在比例因子，利用H中第3行第3列元素h9对其进行归一化如下： 把4带入3可得如下关系： 进一步，基于上式联立多个特征点，可以根据最小二乘方式求解出h1～h8；此外，根据K[r1，r2，cTobj]＝H可得如下关系： 则得到了和cTobj；因此可得相对于的变换矩阵如下： 第2.2，和的关系根据2.1中求和的关系的方法，可以用相同的方法得到和之间的变换关系： 其中为旋转矩阵，*Tobj为平移向量；第2.3，和的关系根据得到的变换矩阵和可以得到从当前坐标系到特征点移动后期望坐标系的变换矩阵 已知相对于的变换矩阵为其中，相对于的旋转矩阵和平移向量cT*取： 根据投影原理，可以得到在下的旋转矩阵和平移向量cTp分别如下： 所以在下的转移矩阵表示如下： 因此，可通过下式计算出在下的转移矩阵： 第2.4，机器人运动学通过使用极坐标来定义移动机器人在期望坐标系下的当前位姿；移动机器人的移动速度和线速度分别设为v和w，的原点和的原点之间的距离记为e，在下的旋转角度表示为φ；并且，在下的方向角定义为θ，zc和e之间的夹角定义为α，可知α＝θ-φ；可得机器人的极坐标运动学方程表示如下： 设计线速度控制率为：v＝γcosαe，采用的角速度控制器为

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