吉林大学学报(信息科学版) ›› 2020, Vol. 38 ›› Issue (6): 675-679.

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基于极限学习机的未校准图像视觉伺服控制

  

  1. 长春工业大学 电气与电子工程学院, 长春 130012
  • 收稿日期:2020-09-17 出版日期:2020-11-24 发布日期:2020-12-14
  • 通讯作者: 刘克平(1971— ), 男, 长春人, 长春工业大学教授, 博士生导师, 主要从事复杂系统建模优化与控制、工业机器人控制与优化方向研究, (Tel)86-1360433037(E-mail)liuping@ ccut. edu. cn
  • 作者简介:张振国(1992— ), 男, 吉林双辽人, 长春工业大学助理实验师, 博士研究生, 主要从事智能机械与机器人控制研究, (Tel)86-15568813658(E-mail)Zhangzhenguo@ ccut. edu. cn
  • 基金资助:
    吉林省产业技术研究与研发基金资助项目(2018C038-2)

Uncalibrated Image-Based Visual Servoing Control with Extreme Learning Machine

  1. School of Electrical & Electronic Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China
  • Received:2020-09-17 Online:2020-11-24 Published:2020-12-14

摘要: 解决非结构化环境中的机器人视觉伺服控制的主要问题是获得交互矩阵, 而解决交互矩阵的常见问题是交互矩阵伪逆的奇异性问题。 针对该问题, 提出了一种新型的基于图像的视觉伺服控制方法, 并采用增量式极限学习机解决图像雅可比矩阵的伪逆逼近问题。 为提高系统的收敛速度, 采用了具有自适应因子的速度改进控制器。 最后, 采用了六自由度机械手仿真, 验证了所提出方法的有效性和优势, 该算法提高了系统的鲁棒性, 避免了计算雅可比矩阵的伪逆的问题。

关键词: 图像视觉伺服, 增量式极限学习机, 图像雅可比矩阵伪逆

Abstract: The main problem to solve the robot visual servo control in unstructured environment is to obtain the interaction matrix. The common problem to solve the interaction matrix is the singularity of the pseudo-inverse of the interaction matrix. Aiming at this problem, a new image-based visual servoing control method is proposed, using the incremental extreme learning machine to solve the problem of pseudo-inverse approximation of the image Jacobian matrix. In order to improve the convergence speed of the system, a speed improvement controller with an adaptive factor is adopted. Finally, a six-degree-of-freedom manipulator simulation is used to verify the effectiveness and advantages of the proposed method. The algorithm improves the robustness of the system and avoids the problem of calculating the pseudo inverse of Jacobian matrix.

Key words: image-based visual servoing, incremental extreme learning machine, pseudo-inverse of the image Jacobian

中图分类号: 

  • TP273