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[IEEE 2019年国际智能系统与创新技术会议(ICSSIT) - 印度蒂鲁内尔维利(2019.11.27-2019.11.29)] 2019年国际智能系统与创新技术会议(ICSSIT) - 透射与反射光栅耦合光学波导结构

DOI：10.1109/ICSSIT46314.2019.8987792 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文提出了一种基于鲁棒模型预测控制(RMPC)方法的六自由度(6-DOF)机器人系统在线图像视觉伺服(IBVS)控制器。该控制器设计时考虑了机器人视觉伺服系统的输入输出约束条件，如机械臂物理限制和可视性约束。所提出的IBVS控制器避免了图像雅可比矩阵求逆运算，从而能解决传统IBVS控制器面临的棘手问题，例如相机初始位置与目标位置存在较大位移的情况。为验证所提算法的有效性，本文展示了基于手眼配置的六自由度机械臂实时实验结果并进行讨论。
作者： Amir Hajiloo，Mohammad Keshmiri，Wen-Fang Xie，Ting-Ting Wang
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

基于鲁棒模型预测控制（RMPC）方法，为具有输入输出约束的六自由度（DOF）机器人系统设计一种在线图像视觉伺服（IBVS）控制器。

研究成果

所提出的基于在线模型预测控制（MPC）的图像基准视觉伺服（IBVS）控制器能有效处理系统的输入与输出约束，避免对图像雅可比矩阵求逆，并解决了传统IBVS控制器面临的棘手问题。实时实验表明该控制器在确保机器人运动稳定性与收敛性方面具有显著效果。

研究不足

模型预测控制（MPC）的主要缺点是求解优化问题所需的计算时间较长，在实时情况下往往超过采样间隔。

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