机器人视觉伺服 混合控制 基于图像 雅克比矩阵 Harris角点检测

机器人视觉伺服中的手眼标定和单目定位实现代码

Visual_Servoing_Demo 使用开源Visp库实现基于图像的视觉伺服（IBVS） 该存储库包含使用-自适应增益连续增益实现基于图像的视觉伺服的代码。 要运行代码-确保已安装VISP库，要了解有关visp的更多信息，请访问 运行命令-qtcreator CMakeLists.txt并构建项目 视频链接-https: EZ-

使用Dobot进行视觉伺服和手眼校准 手眼校正 （ ）中概述了手眼校准的常用方法，该方法需要求解AX = XB，其中X是相对于末端执行器的摄像机姿态，A是一系列在末端执行器姿势对之间采取的相对姿势中的一个，B是在照相机姿势对之间采取的一系列相对姿势。 但是，由于摄像机所安装的Dobo​​t末端执行器只有一个旋转轴，因此AX = XB无法解决。 一种选择是相对于末端执行器旋转摄像机，这将产生额外的旋转轴。 为了节省时间，我们只测量了棋盘相对于机器人底座的姿势。 手眼校准-sensor_main_eye_on_hand.m 此设置将摄像机牢固地安装在机械臂上，并将棋盘放置在环境中。 这需要用户输入棋盘相对于机器人基座的姿势。 我们使用2个额外的坐标框B'和CB'（底部'和棋盘格'），它们分别是底部和棋盘格的右下角，其坐标框B和CB位于区域的中心，这很难准确地测量到。 该脚本的输出将是摄影

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MATLAB代码，实现六自由度机器人的视觉伺服控制，代码运行前需要配置机器人工具箱

机器人视觉伺服控制是基于视觉信息的反馈控制，具备更高的智能性和灵活 性。在视觉伺服系统中，相机模型和机器人模型的精确标定较为复杂、且精度易 受外界环境的影响，因此无标定视觉伺服系统逐渐成为了目前的研宄热点。无标 定视觉伺服方法不依赖于参数值的估计精度，可以在粗略估计得到的参数值、甚 至任意参数值下确保伺服任务的有效执行。论文在概括视觉伺服控制研宄现状的 基础上，对不同种类的视觉伺服方案进行了性能比较，并重点研宄了机器人关节 变量递归关系中涉及到的各种优化问题。

机器人系统在当下的诸多领域都扮演着重要的角色。在不同应用场景下，需要将机器 人与不同传感器相结合以提高整个系统的智能性。视觉传感器由于能提供丰富的感知信息 因而被大量应用于不同机器人平台。随着科学技术的快速发展，众多学者致力于利用视觉 信息引导机器人完成定位、导航和控制等不同任务。而在这些任务中，视觉伺服控制是最 常被讨论的问题之一

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