自动化制造环境中多机器人视觉伺服系统的控制架构与设计

21 世纪以来，机器人技术在制造业中的应用大幅增加。然而，人类仍凭借其感官线索在机器之上表现出色，尤其是在需要高精度机器人操作器的微观制造领域。这些感官线索自然地补偿了制造环境中存在的高水平不确定性。执行制造任务时的不确定性可能来自测量噪声、模型不精确、关节柔顺性（如弹性）等。尽管现代机器人中使用的先进计量传感器和高精度微处理器已经补偿了许多机器人定位中的结构和动态误差，但设计良好的控制算法仍然是减少自动化制造中不确定性的可比且更经济的替代方案。我们的工作表明，模拟紧固和松脱操作定位过程的多机器人控制系统可以在很大程度上减少该过程中可能出现的各种不确定性。此外，大多数关于视觉伺服的 research 论文主要关注在各种场景下开发控制和观测架构，但很少有人讨论相机位置在配置中的重要性。在制造环境中，相机估计的质量可能因观测位置的不同而显著变化，因为环境条件的综合效应导致在不同位置拍摄的单幅图像具有不同的噪声水平。因此，本文还提出了一种新颖的相机运动策略算法，使其探索相机工作空间并搜索使图像噪声水平最小化的最优位置。