题目：面向空间抓取任务的 机器人视觉伺服优化控制

随着人类探索太空活动的增加，空间站的建立、维护，卫星的回收、释放等空间在轨操作任务越来越多。用空间机器人代替宇航员执行在轨操作任务不仅可以减少恶劣的太空环境给宇航员带来的伤害，还可以提高空间探索的效益。现阶段进行的空间任务，如飞行器间的交会对接，空间站的维护等一般都是以宇航员与机器人合作或者地面遥操作的方式完成的。由于需要人为干预，且遥操作方式受距离和通信技术限制，效率较低，因此，研发具有一定自主能力，能够自主完成在轨操作任务的智能型机器人具有重要意义。

抓取操作是空间机器人进行在轨服务的首要任务。实施成功抓取的一个关键问题就是对待抓取目标进行定位，这就需要借助外部的传感器来获取目标的相关信息，从而控制机器人逼近目标并进行抓取。机器人视觉伺服控制将机器视觉和机器人控制进行有机结合，利用视觉传感器得到的图像作为信息来源，引导和控制机器人完成各种操作任务。通过对外部环境的感知，使机器人能够以更加智能和灵活的方式应对外部环境的变化。

本文根据空间机器人在轨服务的实际应用背景，针对机械臂抓取操作的技术需求，研究了抓取过程的模型、算法、以及实现技术。主要研究内容和贡献如下：

建立了面向空间抓取作业的机器人运动学和动力学模型。根据待抓取目标的模型是否已知，把目标分为合作目标和非合作目标，并分别根据这两种目标的特点建立了基于图像特征的视觉伺服抓取模型和基于位置的视觉伺服抓取模型。

针对眼到手构型模式下机器人视觉伺服系统的“手眼标定”问题，提出了一种标定方程的封闭式解求解算法。利用Shiu和Ahmad提出的方法推导出了眼到手构型模式下手眼标定问题的基本方程，并根据方程中各个矩阵的特点把原方程分解成两个分别关于旋转矩阵和平移向量的方程，利用四元数方法的一些特性给出了方程的封闭解。考虑到标定过程中噪声以及模型误差的影响，提出了一种矫正的方法，提高了“手眼标定”的精度。

提出了一种单目眼在手构型模式下的合作目标的视觉伺服抓取方法。由于待抓取目标的模型已知，其参考图像特征容易获得，因此采用基于图像特征的机器人视觉伺服方法。针对基于图像特征的视觉伺服控制的三个关键问题：视觉特征提取、图像雅可比矩阵的在线计算以及控制器设计问题进行了研究。在原高斯加权重心法的基础上做了修改，消除了背景噪声的影响，从而提高了特征提取精度，并利用“兴趣窗”技术加快了特征提取速度。利用Kalman滤波方法实现了图像雅克比矩阵的在线计算，并采用任务函数法设计了视觉控制器。实验结果证明了各算法的有效性。最后在Matlab平台上对基于图像特征的视觉伺服抓取算法进行了验证，实验证明该视觉伺服方法能够有效控制机器人末端逼近并抓取待抓取目标。

针对非合作目标抓取问题，提出了一种双目眼到手构型模式下基于位置的视觉伺服抓取方法。为了以较高的质量完成对非合作目标的抓取操作，本文针对两指夹持型末端执行器研究了待抓取目标的抓取部位识别与优选问题。在获得了目标图像的边缘信息的基础上，提取目标的形状上下文特征并利用随机森林分类器识别可行的抓取点。经过进一步的抓取点优选以后，生成一个描述抓取部位的抓取矩形，最后根据抓取矩形建立目标坐标系并利用双目立体视觉原理计算待抓取目标的位姿。为验证相关算法的实际应用效果，在实验室的机器人平台上进行了模拟实验，证明了基于位置的机器人视觉伺服方法抓取非合作目标的有效性。

针对抓取过程的不确定性干扰，提出了一种基于参数优化的自抗扰控制算法。针对机器人关节中的齿轮间隙、摩擦等导致的柔性影响以及关节模型参数不确定，负载突变以及各种扰动导致的关节轨迹跟踪效果变差的问题，采用自抗扰控制技术把以上影响因素看作是对系统的总扰动，利用扩张状态观测器进行实时估计并在反馈控制律中消除其影响。实验结果证明在上述各种扰动影响下，所设计的控制器能够达到期望的控制效果。