基于概率量度的机械臂视觉伺服目标捕获运动规划方法

作者：祁若龙; 邵健铎; 张珂; 唐元贵^*; 赵吉宾

来源：吉林大学学报（工学版）, 2020, 50(06): 2044-2054.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190720

• 模式识别与智能系统
• 视觉伺服
• 状态估计
• 不确定性
• 机械臂

在机械臂视觉伺服目标捕获过程中,当机械臂存在运动噪声且其视觉传感器亦存在观测噪声时,不同抓捕轨迹会得到不同的运动精度。多源误差影响下,机械臂捕捉运动会随机地偏离预定义轨迹,存在抓取失败概率。为了对捕获成功概率进行有效评估,本文以自然界最为普遍的高斯分布描述机械臂和视觉系统的不确定性;在机械臂进行目标捕获时,基于快速搜索随机树(RRT)生成可行捕获轨迹,用概率论结合卡尔曼滤波和现代控制理论对其可行轨迹进行先验概率评估,将捕获概率最大的轨迹作为抓捕轨迹。首先,构建视觉伺服闭环控制系统。其次,结合线性控制和卡尔曼滤波,建立高斯运动系统误差模型。再次,用高斯运动模型对预规划轨迹进行迭代估计,得到单周期轨迹点的误差分布,以此定量计算机械臂到达目标区域的成功捕获概率。最后,通过仿真和试验数据的对比,验证了本文算法的有效性和实用性。

• 单位
  沈阳建筑大学; 中国科学院沈阳自动化研究所; 机器人学国家重点实验室