结合迭代学习控制的视觉伺服物品抓取方法

摘要

针对家庭环境中服务机器人的物品抓取问题,以NAO机器人为实验平台,提出了一种结合迭代学习控制的基于位置的视觉伺服抓取算法.结合Bumblebee2双目立体相机构建了视觉伺服系统,对NAO机器人的机械臂进行了运动学建模.针对静止物品和传递过程中运动物品的抓取问题,分别设计了李雅普诺夫渐进稳定的基于位置的视觉伺服(PBVS)抓取控制律,最后为克服机械误差和物品运动预测误差的影响,结合迭代学习控制对PBVS控制律进行了改进,通过迭代实验验证提出的方法能够快速校正系统误差,提高系统响应速度,使机器人能够快速、稳定地完成目标物品的抓取,实现相应的家庭服务.