摘要
水下机器人-机械手系统(UVMS)在水下作业时受限于光照弱、非线性强、扰动多等因素,控制难度较大.基于任务空间的机械手数学模型,针对水下图像光线度低、目标识别模糊等问题,提出基于多尺度Retinex(MSR)的融合图像增强算法,综合双边滤波处理、颜色预校正、估计反射率、动态补偿、颜色补偿等过程实现水下目标的精细感知;运用扩展卡尔曼滤波器(EKF)和空间反馈线性转换矩阵,构建机械手抗扰控制器,补偿内外不确定性扰动,实现水下稳定作业;采用目标测距方法求解机械手各关节角度,完成对目标物的跟踪和抓取.水下实验表明:算法不仅能提高UVMS系统动态稳定性,而且能保证水下机械手抓取精度,优化系统控制性能.
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