CN118372238B 一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制方法 （山东科技大学）

一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制本发明公开一种带两级扰动补偿的动态视动力学方程为机械臂各关节独立设计非线性自2；然后根据所设计的适应度函数计算沙猫个体的适应度值r-s,-()2听觉灵敏度rG随着迭代次数的增加由2线性递减为0，因此引入一种非线性调整策略来3G的曲线也发生变化；假设沙猫的灵敏度范围是一个圆，利用轮盘赌法给每一只沙猫随机选择一个角度θ,最设m表示实际对象点Pj在图像平面上对应的图像特征，m*表示虚拟对象定义虚拟对象点的空间速度cVvir和虚拟图像特征的式中，cP＝[cx,cy,cz]为虚拟对象点P0在虚拟相机坐标系中的坐标，4m*与m之间的图像特征误差evir定义如δθi是绕特定旋转轴的旋转增量，其对应的旋转矩阵δRi通过叉乘矩阵[]×和矩阵指数exp()计算得到：位移增量δPi和δθi去控制虚拟相机实现对应的运动，则虚拟图像特征m*会更新为新的图像伺服的初始给定，按照视觉控制规律得到位姿估计结果后，V,+,A的累加值即为速度在已知实际对象点位姿的前提下，基于虚拟视觉伺服设计位姿图像特征m和初始虚拟相机位姿T0作为输入，最终得到真实相机位姿矩阵和速度矩阵i,所述步骤2中，首先对于位姿与速度估计器输出的位姿矩阵和速度矩阵，将4×4的位姿矩5xyz分别为绕然后，根据刚体运动学知识，分别得到末端执行器位置六自由度机械臂末端执行器的位置的离散时间状态方程和输将位姿矩阵中的位置估计值和速度矩阵中的线速度估计值作为测量中模型预测误差和测量误差的比重，∑是状态估计值的协方差矩阵，∑-是状态预测值i-的协方差矩阵；六自由度机械臂末端执行器的旋转角的离散时间状态方程和输将位姿矩阵中的旋转角估计值与速度矩阵中的角速度估计值作为测量6xy六自由度机械臂的每个驱动关节都单独设计非线性自抗扰控制器NL010178于模型的控制难以得到良好的效果。自抗扰控制不需要描述输入输出关系的详细数学模9滤波器和旋转角卡尔曼滤波器，对估计结果进行滤波处理后重新合成位姿矩阵和速度矩[0026]刚体作一般运动的任意位移都能够分解为平移增量δPi和旋转增量δθi，其表达式[0030]δθi是绕特定旋转轴的旋转增量，其对应的旋转矩阵δR矩阵指数exp()计算得到：动的位移增量δPi和δθi去控制虚拟相机实现对应的运动，则虚拟图像特征m*会更新为新的[0034]进一步地，所述步骤2中，首先对于位姿与速度估计器输出的位姿矩阵和速度矩11为旋转矩阵中第1行第1列的元素；[0058]ESO用于估计系统的状态变量和总扰动f(q,4,o,β010δ23为用户定义的滤波因子；；[0104]本发明提供一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制方法，利用虚拟视觉伺服、像特征误差ef经过视觉控制器和图像雅可比矩阵得到速度指令Vd，然后通过空间变换和机器人雅可比矩阵转化为关节速度指令j,经过机械臂控制器后，将控制力矩τ输入到机器cToδTj即实际相机和实际对象点的相对位姿，此时如果知道其中一者的位姿信息就可以得ri'的关系为：[0129]刚体作一般运动的任意位移都能够分解为平移增量δPi和旋转增量δθi，其表达式[0133]δθi是绕特定旋转轴的旋转增量，其对应的旋转矩阵δR矩阵指数exp()计算得到：动的位移增量δPi和δθi去控制虚拟相机实现对应的运动，则虚拟图像特征m*会更新为新的[0136]如果已知实际对象点的三维信息，那么通过坐标变换就可以得到实际相机的位[0137]图3为基于虚拟视觉伺服的位姿与速度估计器结构框图。基于虚拟视觉伺服的位姿与速度估计器将当前图像特征m和初始虚拟相机位姿T0作为输入，最终可以得到位姿和滤波器和旋转角卡尔曼滤波器，对估计结果进行滤波处理后重新合成位姿矩阵和速度矩[0141]图4为基于卡尔曼滤波器的图像扰动抑制方法原理图，其中卡尔曼滤波器可以对[0149]其次，将位姿矩阵中的位置估计值和速度矩阵中的线速[0152]六自由度机械臂末端执行器的旋转角的离散时间状态方程和输出方程可以表示[0163]在运动过程中关节之间的相互作用和耦合效应可以被认为是作用于单关节系统单独设计非线性自抗扰控制器(NLADRC)控制器。单关节系统的自抗扰控制原理图如图5所张状态进行实时估计；非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)将跟踪输出信号和状态反馈信号以非线性的形式结合，提供控制量；干扰补偿装置(DCD)根据估计的总扰动进行合理补控制性能有显著的影响。ESO不依赖于扰动模型，也不需要通过直接测量来得到扰动估计β010[0170]ESO得到状态变量的观测值z1、z2和z3，视觉伺服系统给出角度qd和速度指令δ23为用户定义的滤波因子；[0178]沙猫群优化(SandCatSwarmOptimization，SCSO)算法是一种受自然界沙猫行；ESO所观测的角度q和角速度的误差；u为输入力[0189]沙猫搜索猎物的能力依赖于