针对在GPS信号弱/拒止和环境感知欠缺的环境下可重构海洋浮体的协同控制问题,本文提出了一种基于定相对位姿(Determined relative pose,DRP)视觉伺服模型的鲁棒非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)方案。可重...针对在GPS信号弱/拒止和环境感知欠缺的环境下可重构海洋浮体的协同控制问题,本文提出了一种基于定相对位姿(Determined relative pose,DRP)视觉伺服模型的鲁棒非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)方案。可重构海洋浮体的视觉伺服问题难点主要包括环境干扰强、系统非线性程度高、视觉伺服易陷入局部极值和可见性约束强。为应对这些难题,该视觉伺服控制策略需要实现:被控船仅依靠视觉信息进行多船协同控制;视觉伺服模型收敛性好;控制器具有一定鲁棒性且处理非线性系统和约束条件的能力强。为此,本研究首先建立了单浮体的动力学模型;然后将视觉模型、被控船艏摇信息及相机云台转角信息整合到系统状态中,形成了DRP模型,从而保证了双浮体视觉伺服控制结束后相对位姿的唯一性;接着结合浮体动力学模型和DRP模型,建立了基于图像的视觉伺服(Image based visual servo,IBVS)的系统模型,并对该系统模型进行分析,进而据此设计了鲁棒的NMPC控制器,以保证视觉伺服任务可以在强外界干扰的环境下进行;最后通过大量数值仿真实验验证了该方案的有效性。这些实验结果不仅证明了控制策略的稳定性和准确性,还展示了其在复杂环境下的鲁棒性能。展开更多
针对传统基于图像的视觉伺服在处理摄像机退化等方面存在的不足,研究了融合三维特征与二维特征的图像视觉伺服方法。通过在经典IBVS(Image based visual servoing)控制结构基础上,将二维图像特征重构为三维特征,建立了模型化的3D特征机...针对传统基于图像的视觉伺服在处理摄像机退化等方面存在的不足,研究了融合三维特征与二维特征的图像视觉伺服方法。通过在经典IBVS(Image based visual servoing)控制结构基础上,将二维图像特征重构为三维特征,建立了模型化的3D特征机器人视觉伺服控制模型,并通过Simulink等仿真工具,分析比较了2种方法在图像空间和笛卡尔空间的空间运动特性,试验结果证实了方法的可行性和有效性。展开更多
文摘针对在GPS信号弱/拒止和环境感知欠缺的环境下可重构海洋浮体的协同控制问题,本文提出了一种基于定相对位姿(Determined relative pose,DRP)视觉伺服模型的鲁棒非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)方案。可重构海洋浮体的视觉伺服问题难点主要包括环境干扰强、系统非线性程度高、视觉伺服易陷入局部极值和可见性约束强。为应对这些难题,该视觉伺服控制策略需要实现:被控船仅依靠视觉信息进行多船协同控制;视觉伺服模型收敛性好;控制器具有一定鲁棒性且处理非线性系统和约束条件的能力强。为此,本研究首先建立了单浮体的动力学模型;然后将视觉模型、被控船艏摇信息及相机云台转角信息整合到系统状态中,形成了DRP模型,从而保证了双浮体视觉伺服控制结束后相对位姿的唯一性;接着结合浮体动力学模型和DRP模型,建立了基于图像的视觉伺服(Image based visual servo,IBVS)的系统模型,并对该系统模型进行分析,进而据此设计了鲁棒的NMPC控制器,以保证视觉伺服任务可以在强外界干扰的环境下进行;最后通过大量数值仿真实验验证了该方案的有效性。这些实验结果不仅证明了控制策略的稳定性和准确性,还展示了其在复杂环境下的鲁棒性能。
文摘针对传统基于图像的视觉伺服在处理摄像机退化等方面存在的不足,研究了融合三维特征与二维特征的图像视觉伺服方法。通过在经典IBVS(Image based visual servoing)控制结构基础上,将二维图像特征重构为三维特征,建立了模型化的3D特征机器人视觉伺服控制模型,并通过Simulink等仿真工具,分析比较了2种方法在图像空间和笛卡尔空间的空间运动特性,试验结果证实了方法的可行性和有效性。
