基于支持向量回归机学习的无标定手眼协调模糊控制方法

摘要

本发明涉及一种基于支持向量回归机学习的无标定手眼协调模糊控制方法。先通过摄像机记录下机器人手爪和目标物体的运动情况并将运动情况投影到图像平面中，采用图像处理和目标识别的方法标识出手爪与目标在图像平面中的投影位置，将手爪与目标的位置差值作为输入量输入到本发明设计的基于SVR的模糊控制器中，该控制器输出机器人手臂关节改变的量从而控制手爪的运动到达跟踪目标物体的目的。本发明大大减少了样本数量，控制中的步骤更少效果更佳，同时还具有良好的自学习和泛化能力，以及语言可解释性的特点。基于模糊基核函数的模糊控制器设计不仅为分析函数近似特性提供了方便，还为合并专家知识和数据信息产生的模糊规则提供有效的途径。