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电气自动化控制技术研究
视觉控制依据反馈信号的形式可以分为基于位置和基于图像的视觉伺服。基于位置的
视觉伺服反馈的是三维空间坐标值，根据提取的图像特征计算出目标对象和摄像机的相对
位姿，反馈位姿误差进行控制；基于图像的视觉伺服反馈的是图像特征，计算图像的雅克
比矩阵，直接在二维图像空间计算误差，对模型误差和标定误差不敏感。视觉系统和机器
人本体构成 Eye-in-Hand( 眼在手 ) 结构。摄像机实时获取目标对象的图像信息，根据目标
的空间模型和摄像机内外参数，测算出目标对象相对于机器人的相对位姿，计算相对简单。
基于位置的视觉伺服在笛卡尔空间构成闭环控制系统，视觉控制器只能保证笛卡尔空间的
位姿达到期望值，因此对于视觉系统参数的标定误差、特征点的匹配误差要求很高。控制
器将期望图像特征作为给定，利用视觉系统采集到的当前图像特征作为反馈，形成图像闭
环，根据偏差设计机器人的运动策略，其输出作为图像雅克比矩阵的输入，控制机器人本
体运动。控制系统直接由二维空间的图像误差计算出控制量，绕过三维重建，在图像空间
构成闭环。求解雅克比矩阵是控制实现的关键。突出优点是，对视觉系统的模型误差和标
定误差不敏感，控制精度高，不需要三维重建。但图像雅克比矩阵的求取存在很大的困难，
可能存在奇异，系统的稳定性难以得到有效控制，而且图像特征的选取也是控制中的难点。
这种控制方法比较直观，但在工程应用中还有较大的阻碍。图像视觉伺服以图像信息为输
入信号，图像包含的信息量大，对控制器的性能、计算机的处理速度都有很高的要求，需
要有高性能的处理器，成本高，还需要进一步优化图像算法，特别是工程作业周期长时，
具体实施有很大难度。基于位置的视觉控制以位置信号为输入，反馈回目标对象的空间位
姿，有明确的物理意义，控制算法较为简单，工程实用性强。有位置信号的理论值，以位
置信号为输入，选用基于位置的视觉伺服控制，经实验验证可以满足工程实际的需要。
（三）视觉系统的标定
机器人视觉控制主要包括视觉系统的标定、视觉测量以及控制算法。其中视觉系统的
标定是实现视觉伺服控制的前瞻性工作，也是当前研究的热点。无特定运动条件下的摄像
机自标定是当前机器视觉领域的研究重点。例如，基于“消失点”的线结构光参数标定，
需要标定的参数有 3 个，分别是摄像机的焦距、结构光投射角、基线长度。摄像机的自标
定技术不需要特定的标定靶标，标定过程简单，易于实现。按照方法的不同，可以分为基
于场景的自标定和基于运动的自标定，基于消失点的自标定技术是一种基于场景的标定，
是一种常见的标定技术。笛卡尔空间的一组平行线，摄像机光轴与其不垂直时，平行线在
图像中成像的交点称为消失点，消失点含有摄像机的内部参数信息。
四、工业机器人伺服电机控制系统软件设计
工业机器人控制系统设计完成，要实现对工业机器人的运动控制，需要编写系统控制
软件，控制软件是控制系统是否可靠的关键。机器人程序的编写，要考虑良好的人机交互
功能，并且程序要有很好的架构，控制界面操作简单，程序算法的思路也要清晰明了，以
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