IAI机械手-桂林

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二维视觉伺服通过摄像机拍摄的图像与给定的图像（不是三维几何信息）进行特征比较，得出误差信号。然后，通过关节控制器和视觉控制器和机器人当前的作业状态进行修正，使机器人完成伺服控制。相比三维视觉伺服，二维视觉伺服对摄像机及机器人的标定误差具有较强的鲁棒性，但是在视觉伺服控制器的设计时，不可避免地会遇到图像雅克比矩阵的奇异性以及局部较小等问题。

针对三维和二维视觉伺服方法的局限性，有人提出了2.5维视觉伺服方法。它将摄像机平动位移与旋转的闭环控制解耦，基于图像特征点，重构物体三维空间中的方位及成像深度比率，平动部分用图像平面上的特征点坐标表示。这种方法能成功地把图像信号和基于图像提取的位姿信号进行**结合，并综合他们产生的误差信号进行反馈，很大程度上解决了鲁棒性、奇异性、局部较小等问题。但是，这种方法仍存在一些问题需要解决，如怎样确保伺服过程中参考物体始终位于摄像机视野之内，以及分解单应性矩阵时存在解不一等问题。

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