结合深度信息的视觉伺服准最小最大MPC方法
来源期刊:控制与决策2013年第7期
论文作者:王婷婷 刘国栋
文章页码:1018 - 1022
关键词:视觉伺服;深度信息;约束;线性矩阵不等式;准最小最大模型预测控制;
摘 要:将特征点的深度信息和像素坐标作为视觉特征,提出一种视觉伺服准最小最大模型预测控制(MPC)方法.与传统方法相比,机器人摔制信号可通过在线求斛线性矩阵不等式的凸优化问题获得,其可行斛可保证系统的闭环渐近稳定性.该方法易于处理系统约束,在满足执行器机械限制的前提下能够有效规划特征点的图像轨迹.同时,深度特征的引入对于改进摄像机的三维轨迹具有显著效果.六自由度工业机器人手眼系统的仿真结果验证了所提出算法的有效性.
王婷婷,刘国栋
江南大学物联网工程学院
摘 要:将特征点的深度信息和像素坐标作为视觉特征,提出一种视觉伺服准最小最大模型预测控制(MPC)方法.与传统方法相比,机器人摔制信号可通过在线求斛线性矩阵不等式的凸优化问题获得,其可行斛可保证系统的闭环渐近稳定性.该方法易于处理系统约束,在满足执行器机械限制的前提下能够有效规划特征点的图像轨迹.同时,深度特征的引入对于改进摄像机的三维轨迹具有显著效果.六自由度工业机器人手眼系统的仿真结果验证了所提出算法的有效性.
关键词:视觉伺服;深度信息;约束;线性矩阵不等式;准最小最大模型预测控制;