升降视觉反馈控制原理      从化高空升降车出租

    升降视觉反馈控制原理  从化高空升降车出租, 从化高空升降车租赁, 从化高空升降车    基于图像的视觉运动控制, 基于位置的视觉运动控制方式的缺点主要源于三维重建过程，因此基于图像的视觉运动控制方式的基本思路是绕过三维重建，直接采用图像特征偏差作反馈信息。因而对视觉模型的误差不敏感，也被称无标定视觉运动控制方法，其本质是一个具有未建模动态的非线性系统控制问题。基于图像的视觉运动控制方式。 Weiss等提出的图像雅克比矩阵是最常用的一类无标定视觉运动控制方法，该矩阵描述了二维图像空间与三维运动空间的微分关系，假设ddtXc/与dtdF/分别目标相对于摄像机的运动速度及其图像特征的变化率，则存在以下关系：m维矩阵，m目标物相对摄像机坐标系的位姿向量维数，n图像特33征向量维数，满秩，则可得到由图像特征空间到摄像机空间的映射关系。通过2M矩阵的各个参数增加局部微小量，结合小孔成像过程可以推导出具有自由度的摄像机空间点的图像雅可比矩阵具体形式：其中f焦距，目标点在图像中的坐标，cz摄像机坐标系下的目标深度值。基于图像的视觉运动控制过程即根据目标点的成像位置与理想位置之差vu,，通过图像雅克比逆矩阵，可得摄像机相对于摄像机坐标系的运动分量图像雅可比矩阵值与镜头焦距及目标深度有关，并随目标点的运动而变化，因此图像雅克比矩阵是利用线性关系来逼近非线性系统在采样点的瞬间表现，并用这种线性化模型来建立图像的反馈控制。考虑到透视投影过程的非线性，仅被称近似图像雅克比矩阵，对于有标定系统，可将标定结果带入图像雅可比矩阵来求出每一时刻确定的矩阵，此时雅可比矩阵的控制精度与系统标定精度直接相关；而对于无标定系统，由于成像过程的非线性及目标深度的变化，需要对图像雅克比矩阵进行在线辨识，深度估计仍然是其基础。图像雅可比矩阵一般在局部范围内能保持其精度，因此机器运动可能会收敛到局部最小点，而非理想值，且辨识过程中矩阵可能存在奇异值，导致利用其逆矩阵得到的运动控制律不稳定。

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     高空升降车视觉系统标定方法高空升降车机器视觉系统标定目的是得到卸料闸门二维图像变化与三维空间中运动特性的对应关系，以及料堆轮廓的真实三维坐标。实际中，设备结构及安装偏差使摄像机坐标系与运动空间坐标系不可避免的存在相对旋转及平移，加之镜头畸变，料堆轮廓及闸门位置的运动轨迹图像会产生一定的失真，可通过系统标定来进行校正。即使对于有标定系统，在利用基于位置或基于图像的方法计算目标运动特性时，也需要对目标深度进行直接或间接的在线估计，其主要原因是目标深度变化是连续的、随机的。然而，当目标的运动规律已知时，目标的图像坐标与其深度值会存在固定的对应关系。在高空升降车作业过程中，卸料闸门上的活动部件一般是随料门的开合做往复运动，其运动轨迹可认是在一个平面内，随着车辆的连续移动，料堆轮廓可认是由不同时刻下的料堆最大高度延伸组成，而料堆的最大高度可近似认是在卸料口中心的正下方，因此料堆轮廓曲线的三维空间也近似分布在一个平面内。这两个平面与摄像机光轴通常不严格垂直，因此两平面上各点的深度值是连续变化的，由于各点均在已知平面内，当平面与摄像机坐标位姿关系确定时，可计算出图像中各点的深度值，因此该情况下图像平面点与其运动空间点是唯一对应的。根据上述目标运动的特点，本文采用了一种基于二元二次多项式变形技术的平面标定方法，不需要求解系统内外参数及图像雅可比逆矩阵，简化了深度变化与镜头非线性畸变的问题。

     本节针对视觉升降系统实时功能——控制来讨论相应的图像处理及分析算法，以介绍的常用算法基础，结合高空升降车作业的工况特点，对料门开度和料堆轮廓的图像检测方案进行总体设计，并给出方案的主要研究内容。料门位置（开度）检测方案由于作业图像中运动物体繁杂，本文考虑基于图像灰度分布特征对卸料闸门位置进行模板匹配检测。在实际应用中，设置靶标是一种常用的降低运动目标识别难度的方法，在挖掘机动臂上设置靶标来检测动臂运动轨迹，采用了圆环形靶标使匹配算法不需要具有旋转不变性，而则通过检测靶标图像的中心角点来做定位。高空升降车系统中的卸料闸门结构多样，一些料门在开合过程中会发生任意角度的旋转，但由于作业环境可能对靶标造成污染，具有旋转不变图形的靶标随着时间推移也不完全可靠，而图形中的角点也可能会变得模糊或位置发生变化，因此算法设计时仍需考虑旋转不变性，这样在每次升降作业前可选取当前的靶标图形作模板图像，避免因靶标图形清晰度或旋转不变性遭到破坏而造成的靶标频繁更换。此外，匹配算法还应具有较好的实时性，计算量过大将影响后续控制。

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