机器人自动控制中视觉蔽障寻优方法分析.pdf

【文章摘要】本文主要探讨了机器人自动控制中的视觉蔽障寻优方法，作者陈子峰针对机器人视觉伺服系统和避障路径规划进行了深入分析。视觉伺服系统是机器人自动控制的关键组成部分，它通过视觉传感器获取环境信息，调整机器人的动作。文章介绍了三种控制方式：基于图像的控制、基于位置的控制和联合控制，各有优缺点。接着，文章聚焦于机器人自动控制视觉蔽障寻优设计，分析了碰撞检测算法和避碰策略，提出通过计算几何对象间的距离来判断碰撞可能性。 【详细知识点】 1. **机器人视觉伺服系统**：该系统是机器人自动控制的核心，20世纪70年代末出现，通过视觉检测设备获取环境数据，实时传递给控制装置，以调整机器人的动作和定位。视觉伺服系统提高了机器人对复杂环境的适应性和灵敏度。 2. **控制方式**： - **基于图像的控制**：根据图像特征反馈数据进行控制，无需精确的机器人位置计算，对传感器的清晰度要求较低，但对误差敏感度不高，适用于不需高精度操作的情况。 - **基于位置的控制**：广泛应用的方法，通过当前位置和目标位置的差异设计控制器，直观控制视觉传感器在三维空间的轨迹，简化了机器人与视觉分析的分离。 - **联合控制**：结合图像和位置信息，兼具两者优点，避免单一控制方式的缺点，实现更灵活的控制。 3. **机器人自动控制视觉蔽障寻优**：为避免碰撞，研究集中在减少机器人与障碍物的接触。通过分析几何对象间的距离判断碰撞，如两线段的最近点距离，或圆柱体中心线的距离。当碰撞发生时，常用策略包括路径重规划和优先级独立工作模式。 4. **碰撞检测算法**：在区域内，通过计算简单几何对象间的距离来判断碰撞，如果两个物体中心线距离大于它们半径之和，则不会碰撞。在冲突区域，机器人可能需要改变路径或者采取优先级策略工作。 5. **避碰策略**：一种策略是动态重规划路径，确保机器人工作路径无冲突；另一种是设定工作优先级，让机器人按预设顺序独立完成任务。 6. **应用领域**：这些技术和方法在工业自动化、服务机器人、无人驾驶等领域有广泛的应用前景，通过优化视觉蔽障寻优，能提升机器人的自主导航能力，提高工作效率和安全性。 机器人自动控制中的视觉蔽障寻优是机器人学的重要研究方向，结合机器学习和深度学习，未来有望实现更加智能和高效的避障策略。而文中提出的控制方式和避碰策略为实际应用提供了理论基础和参考。