第3卷第2期 智能系统学报 Vol.3 No2 2008年4月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Apr.2008 机器人视觉伺服研究综述 方勇纯 (南开大学信息技术科学学院，天津300071) 摘要：首先对于3种机器人视觉伺服策略，即基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服以及2.5维视觉伺服进行 了讨论.然后，对于视觉同服的研究方向和面临的主要问题，如机器人位姿提取、视觉同服系统的不确定性研究、图 像空间的路径规划、智能视觉伺服等进行了分析和讨论.在此基础上，对于机器人视觉伺服领域的未来研究重点，包 括如何使参考点位于视场之内，高速伺服策路以及鲁棒视觉伺服技术进行了分析和展望 关键词：机器人；视觉伺服：轨迹规划，鲁棒性 中图分类号：TP24文献标识码：A文章编号：1673-4785(2008)02-0109-06 A survey of robot visual servoing FANG Yong-chun (College of Information Technical Science,Nankai University,Tianjin 300071,China) Abstract:In this survey of visual servoing in robotics three visual servoing strategies are discussed:posi- tiombased visual servoing,image-based visual servoing,and 2.5 D visual servoing.The main research di- rections and some challenging problems in the visual servoing field are discussed,including the extraction of position/pose information from images,uncertainties in visual servoing systems,path planning in an im- age space,and intelligent visual seroving.Additionally,possible future research areas are analyzed.Ex- amples are the challenge of keeping reference points within camera images,fast servoing strategies,and robust visual servoing technologies. Key words:robot;visual servoing;path planning;robustness 为了使机器人能够在不确定动态环境下工作，踪！.这是一个集计算机、机器视觉、自动控制、机 必须提高它的学习能力与智能化水平，使其在恶劣 器人、实时系统分析等领域于一体的新兴交叉学 或者危险环境下完成自身定位、地图构建、自主搜索 科).近年来，随着图像处理模式识别等领域的快 等任务.为此，必须为机器人本体装配各种传感器， 速发展，图像中蕴含的信息被更多地挖掘出来并得 使它们能够获取关于外部环境的有关信息。 以应用，视觉伺服的精度和可靠性也日益提高，因此 视觉传感器由于具有成本低、信息丰富、算法简 增强了机器人对周围环境的学习能力，使其能够根 单、可靠性高等优点而被广泛应用于机器人控制系 据对环境的了解来进行智能决策，并完成指定的任 统，因此基于视觉的机器人控制视觉伺服逐渐 务 发展成为机器人领域最活跃的研究方向之一.所谓 1机器人视觉伺服策略 机器人视觉伺服，就是采用视觉传感器来间接检测 机器人当前位姿或者其关于目标体的相对位姿，在 根据反馈信息类型的差别，机器人视觉伺服一 此基础上，实现机器人的定位控制或者轨迹跟 般分为基于位置的视觉伺服（三维视觉伺服）和基于 图像的视觉伺服（二维视觉伺服）2种).由于这2 收稿日期：2007-0920. 种伺服方法各自存在不同的缺陷，后来又提出了将 基金项目：因家自然科学基金资助项目(60574027)：天津市应用基础 研究计划资助项目(0刀CYBC05400) 两者相结合的2.5维视觉伺服方法 通讯作者：方勇纯.Email:yfang@robot.nankai..edu.cn. 1.1基于位置的视觉伺服 基于位置的视觉伺服基本结构如图1所示，它 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.htp://www.cnki.net第 3 卷第 2 期 智 能 系 统 学 报 Vol. 3 №. 2 2008 年 4 月 CAA I Transactions on Intelligent Systems Apr. 2008 机器人视觉伺服研究综述 方勇纯 (南开大学 信息技术科学学院 , 天津 300071) 摘 要 :首先对于 3 种机器人视觉伺服策略 ,即基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服以及 2. 5 维视觉伺服进行 了讨论. 然后 ,对于视觉伺服的研究方向和面临的主要问题 ,如机器人位姿提取、视觉伺服系统的不确定性研究、图 像空间的路径规划、智能视觉伺服等进行了分析和讨论. 在此基础上 ,对于机器人视觉伺服领域的未来研究重点 ,包 括如何使参考点位于视场之内 ,高速伺服策略以及鲁棒视觉伺服技术进行了分析和展望. 关键词 :机器人 ;视觉伺服 ;轨迹规划 ;鲁棒性 中图分类号 : TP24 文献标识码 :A 文章编号 :167324785 (2008) 0220109206 A survey of robot visual servoing FAN G Yong2chun (College of Information Technical Science , Nankai University , Tianjin 300071 ,China) Abstract :In t his survey of visual servoing in robotics t hree visual servoing strategies are discussed : posi2 tion2based visual servoing , image2based visual servoing , and 2. 5 D visual servoing. The main research di2 rections and some challenging problems in t he visual servoing field are discussed , including t he extraction of position/ pose information from images , uncertainties in visual servoing systems , pat h planning in an im2 age space , and intelligent visual seroving. Additionally , po ssible f ut ure research areas are analyzed. Ex2 amples are t he challenge of keeping reference points wit hin camera images , fast servoing strategies , and robust visual servoing technologies. Keywords :robot ; visual servoing ; pat h planning ; robust ness 收稿日期 :2007209220. 基金项目 :国家自然科学基金资助项目(60574027) ;天津市应用基础 为了使机器人能够在不确定动态环境下工作 , 必须提高它的学习能力与智能化水平 ,使其在恶劣 或者危险环境下完成自身定位、地图构建、自主搜索 等任务. 为此 ,必须为机器人本体装配各种传感器 , 使它们能够获取关于外部环境的有关信息 研究计划资助项目(07J CYBJ C05400) . 通讯作者 :方勇纯. E2mail : yfang @robot . nankai. edu. cn. . 视觉传感器由于具有成本低、信息丰富、算法简 单、可靠性高等优点而被广泛应用于机器人控制系 统 ,因此基于视觉的机器人控制 ———视觉伺服逐渐 发展成为机器人领域最活跃的研究方向之一. 所谓 机器人视觉伺服 ,就是采用视觉传感器来间接检测 机器人当前位姿或者其关于目标体的相对位姿 ,在 此基础上 , 实现机器人的定位控制或者轨迹跟 踪[122 ] . 这是一个集计算机、机器视觉、自动控制、机 器人、实时系统分析等领域于一体的新兴交叉学 科[324 ] . 近年来 ,随着图像处理、模式识别等领域的快 速发展 ,图像中蕴含的信息被更多地挖掘出来并得 以应用 ,视觉伺服的精度和可靠性也日益提高 ,因此 增强了机器人对周围环境的学习能力 ,使其能够根 据对环境的了解来进行智能决策 ,并完成指定的任 务. 1 机器人视觉伺服策略 根据反馈信息类型的差别 ,机器人视觉伺服一 般分为基于位置的视觉伺服(三维视觉伺服) 和基于 图像的视觉伺服 (二维视觉伺服) 2 种[5 ] . 由于这 2 种伺服方法各自存在不同的缺陷 ,后来又提出了将 两者相结合的 2. 5 维视觉伺服方法. 1. 1 基于位置的视觉伺服 基于位置的视觉伺服基本结构如图 1 所示 ,它 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net