[發(fā)明專利]一種基于李雅普諾夫函數(shù)的移動機(jī)器人視覺伺服控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110165675.1
• 申請日: 2021-02-06
• 公開（公告）號: CN113031590B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林葉貴;邢科新;何德峰;邢明
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江同筑科技有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G06F30/20
• 代理公司: 杭州浙科專利事務(wù)所(普通合伙) 33213
• 代理人: 周紅芳

發(fā)明公開了一種基于李雅普諾夫函數(shù)的移動機(jī)器人視覺伺服控制方法。首先采用視覺伺服系統(tǒng)的離散時(shí)間CLF，設(shè)計(jì)了一系列顯式穩(wěn)定控制律，然后通過離線求解考慮可見約束和執(zhí)行器約束的最優(yōu)控制問題，計(jì)算出控制律的一組最優(yōu)參數(shù)。仿真結(jié)果表明，該算法在非完整移動機(jī)器人視覺伺服控制中是可行和有效的。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于李雅普諾夫函數(shù)的移動機(jī)器人視覺伺服控制方法。

背景技術(shù)

近年來，基于視覺反饋的移動機(jī)器人伺服控制受到了越來越多的關(guān)注，通常關(guān)注于非完整運(yùn)動學(xué)約束，即非完整移動機(jī)器人(NMRs)。在基于視覺反饋的NMRs伺服控制研究中，存在兩個(gè)基本的視覺伺服控制問題，即NMRs的視覺伺服跟蹤控制和視覺伺服穩(wěn)定控制。在基于位置的視覺伺服系統(tǒng)框架下，這些視覺伺服控制問題可以歸結(jié)為非視覺伺服系統(tǒng)的笛卡爾運(yùn)動控制問題。

在早期的研究中，NMRs的視覺伺服穩(wěn)定需要特征點(diǎn)相對于攝像機(jī)-機(jī)器人平臺的位置信息?；趫D像的視覺伺服方法可以從三維場景的特征點(diǎn)獲取直接描述控制目標(biāo)的先驗(yàn)知識。通常，早期基于圖像的視覺伺服控制器計(jì)算核磁共振圖像雅可比矩陣的逆，這將會在NMRs的某些期望姿態(tài)中受到奇異性的影響。

近年來，一些先進(jìn)的控制方法被用來設(shè)計(jì)視覺伺服控制器來穩(wěn)定NMR。然而，視覺伺服MPC非線性優(yōu)化問題的遞推求解通常會導(dǎo)致模型預(yù)測控制系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)荷過大，從而限制了模型預(yù)測控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

本發(fā)明創(chuàng)新提出了一種新的單目攝像機(jī)車載NMR視覺伺服穩(wěn)定控制優(yōu)化穩(wěn)定化方法。首先，利用離散非線性系統(tǒng)的控制Lyapunov函數(shù)(CLF)，設(shè)計(jì)了一系列顯式反饋控制律來穩(wěn)定NMR的視覺伺服誤差系統(tǒng)，其中控制律的參數(shù)可以間接反映視覺伺服控制器的性能。然后考慮可見性約束和執(zhí)行器約束，通過離線求解約束最優(yōu)控制問題來優(yōu)化控制律的參數(shù)。根據(jù)CLFs的特性，建立了最優(yōu)視覺伺服模型預(yù)測控制器。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種基于李雅普諾夫函數(shù)的移動機(jī)器人視覺伺服控制方法。用離線非線性系統(tǒng)的李雅普諾夫函數(shù)去設(shè)計(jì)一個(gè)視覺伺服誤差系統(tǒng)的顯示穩(wěn)定控制率?？刂坡实膮?shù)可以間接的反映視覺伺服控制器的性能?？刂破鞯膬?yōu)化參數(shù)是通過離線計(jì)算得到，這樣就解決了約束有限邊界和優(yōu)化控制的問題。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于李雅普諾夫函數(shù)的移動機(jī)器人視覺伺服控制方法，包括如下步驟：

步驟1)建立機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型：

1.1)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型表示為

式中q＝[x,y,θ]^T為機(jī)器人的狀態(tài)，x和y為機(jī)器人的中心坐標(biāo)，θ為移動機(jī)器人的方向角，v(t)為移動機(jī)器人的線速度、ω(t)為移動機(jī)器人的角速度，這里選擇移動機(jī)器人的線速度v和角速度w作為機(jī)器人的控制輸入；

1.2)以空間中的4個(gè)特征點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)，根據(jù)投影模型，二維圖像坐標(biāo)p＝[p_x,p_y]^T為：

P_x＝fx_c/y_c,P_y＝fz_c/y_c (2)

其中，f為相機(jī)的焦距，x_c、y_c、z_c表示特征點(diǎn)在攝像機(jī)下的三維空間坐標(biāo)；通過上式，可以將三維歐幾里得空間中的目標(biāo)點(diǎn)投影到圖像平面中對應(yīng)的點(diǎn)；