视觉伺服

定义

视觉伺服的发展

机器人视觉伺服系统的分类

定义

视觉伺服（visual servo）的概念，常见于机器人技术方面的研究，是由hill和park于1979年提出的。“伺服”—词源于希腊语“奴隶”的意思 。人们想把“伺服机构”当个得心应手的驯服工具，服从控制信号的要求而动作。在讯号来到之前，转子静止不动;讯号来到之后，转子立即转动;当讯号消失，转子能即时自行停转。由于它的“伺服”性能，因此而得名—伺服系统。 视觉伺服，一般指的是，通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，通过图像反馈的信息，来让机器系统对机器做进一步控制或相应的自适应调整的行为。

视觉伺服的发展

上个世纪60年代，由于机器人和计算机技术的发展，人们开始研究具有视觉功能的机器人。但在这些研究中，机器人的视觉与机器人的动作，严格上讲是开环的。机器人的视觉系统通过图像处理，得到目标位姿，然后根据目标位姿，计算出机器运动的位姿，在整个过程中，视觉系统一次性地“提供”信息，然后就不参与过程了。在1973年，有人将视觉系统应用于机器人控制系统，在这一时期把这一过程称作视觉反馈(visual feedback)。直到1979年，hill和park提出了“视觉伺服”(visual servo)概念。很明显，视觉反馈的含义只是从视觉信息中提取反馈信号，而视觉伺服则是包括了从视觉信号处理，到机器人控制的全过程，所以视觉伺服比视觉反馈能更全面地反映机器人视觉和控制的有关研究内容。

上个世纪80年以来，随着计算机技术和摄像设备的发展，机器人视觉伺服系统的技术问题吸引了众多研究人员的注意。在过去的几年里，机器人视觉伺服无论是在理论上还是在应用方面都取得了很大进展。在许多学术会议上，视觉伺服技术经常列为会议的一个专题。视觉伺服已逐渐发展为跨机器人、自动控制和图像处理等技术领域的一门独立技术。

机器人视觉伺服系统的分类

目前，机器人视觉伺服控制系统有以下几种分类方式：

按照摄像机的数目的不同，可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统

按照摄像机放置位置的不同，可以分为手眼系统(eye in hand)和固定摄像机系统(eye to hand或stand alone)

按照机器人的空间位置或图像特征，视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统

视觉伺服所面临的主要问题

视觉伺服的研究到目前已有近20年的历史，但是由于视觉伺服所涉及的学科众多，所以其发展有赖于这些学科的发展，目前在视觉伺服的研究中仍然有很多问题没有很好地解决。

图像处理的方法在理论和实际计算处理速度上都是图像伺服最大的难点；

在图像处理完成后，图像特征与机器人关节运动之间模型的建立是图像伺服的另一难点；

目前的许多控制方法都不能保证系统在工作时是大范围稳定的，所以对有关控制方法的研究也是必要的。