机械工程博士论文基于视觉伺服智能移动机器人的研究.doc

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1、论文题目：基于视觉伺服智能移动机器人的研究专 业：机械工程博 士 生： （签名） 指导教师： （签名） 摘 要机器人是人类活动的一种拟人智能替代者，是对人类各种功能模拟和增强。移动机器人是机器人学的一个重要分支，是一个集环境感知、动态智能决策与规划、行为智能控制与执行等多种功能于一体的综合系统。基于视觉伺服的移动机器人系统是以视觉作为获取外界信息的途径，由于其在军事、生产、生活等许多领域具有广阔的应用前景，所以受到了世界各国普遍关注。在基于视觉伺服的移动机器人系统中，按照视觉范围可以分为基于全局视觉伺服和基于立体视觉伺服两大类移动机器人系统，它们包含的关键性技术主要有：视觉信息的快速、智能的提

2、取技术，移动机器人的底层智能控制技术和智能路径规划技术，是当前视觉、智能控制和人工智能等领域研究的热点和前沿。本文针对视觉伺服移动机器人系统，主要的研究工作有：1分析了全局视觉伺服移动机器人和立体视觉伺服移动机器人的结构体系，在此基础上完成了两套系统的硬件平台，并分析了移动机器人的运动学和动力学模型，为轨迹规划和智能控制提供了数学基础；2研究了机器人的全局视觉，提出了一种基于知识融合的全局视觉提取算法，该算法对外界光照条件不敏感，并且提取速度可以达到15毫秒/帧，满足了视觉伺服机器人的时间要求；3研究了机器人的立体视觉，设计了色彩简化规则滤波算法，并在此算法的基础上，完成了立体视觉智能提取算法

3、，改善了立体视觉提取算法的快速性，本算法对单目标提取速度可以达到25.2毫秒/帧，并且由于该算法是基于HSI色彩空间的，所以其鲁棒性强；4在移动机器人智能控制程序的研究中，设计一种自适应的遗传算法，该算法收敛性对初始的变异和杂交率设定不敏感，能根据群体相异度自动调整变异率的大小，能够比较有效的避免早熟现象，是一种适用于工程应用的算法，并数学证明了其收敛性；5研究了移动机器人的路径规划算法，采用免疫网络理论，设计了一种基于免疫网络的自主式移动机器人的规划算法，该算法克服普通的规划算法中的缺陷，具有很高的智能，能够通过学习来实现未知环境下的规划，并且具有后动态性，数学证明了该智能算法的收敛性，仿真

4、与相关实验表明该算法无论是快速性还是智能程度都要优于普通的机器人路径规划算法；6最后，分别对两系统做了整体相关实验，说明了系统各个模块均能正常工作，模块之间没有干涉现象，同时也再次证明了智能视觉信息提取、智能控制以及智能规划算法的鲁棒性和高效性。关 键 词：视觉伺服、移动机器人、遗传算法、人工免疫网络、人工智 能论文类型：应用基础Subject: The Study of Visual-Servo Intelligent Mobile RobotSpeciality: Mechanical Engineering Name: Zhuang Jian (Signature) Instructor

5、: Wang Sunan (Signature) ABSTRACTThe robot is the intelligent replacer of the human activities, simulates and tones up the all kinds of the function of the people. The mobile robot is an important embranchment of the robotics. And the mobile robot can apperceive the environment, intelligently make d

6、ecision, smartly program and accurately control the behavior. The visual-servo intelligent mobile robot gets the outside information by the vision. The visual-servo intelligent mobile robot can be applied in the military, production and living, so it is paid attention to by the all over the world.Th

7、e visual-servo mobile robot can be classified the plane visual-servo system and stereo visual-servo system. The key technique of two kinds of visual-servo robot includes the visual information extracting fleetly, the mobile robot intelligent control and the smart path planning. This technique is the

8、 hotspot of the robot vision, the intelligent control and the artificial intelligence. The visual mobile robot is studied in this dissertation, as follows:1. The system structures of the plane vision mobile robot and the stereo vision mobile robot are analyzed. Then the hardware of two systems is bu

9、ilt up. The kinematics model and the dynamics model are studied in this dissertation.2. The plane vision of robot is studied. The knowledge fusion based on plane vision extracting algorithm is put forward. The algorithm is not sensitive to the outside illumination condition. The speed is up to 15ms

10、per vision and meets the servo request.3. The stereo vision of the robot is studied. The predigesting color rule filter algorithm is designed. Based on it, the intelligent stereo vision extraction algorithm is worked out. The speed of extracting is solved and is up to 25.2ms per vision. Because of b

11、ased on HSI color space, it is robust algorithm.4. In the mobile robot intelligent control study, The self-adjusting gene migration genetic algorithm is designed. The algorithm is sensitive to neither the initial probability of mutation nor the initial probability of crossover. The probability of mu

12、tation is automatically changed by the population differentia. The premature phenomena are avoided. And it is suitable for the engineering calculation. At last, the convergence of the algorithm is proved by the Markvo-chain.5. The path-planning algorithm of the robot is studied. The artificial immun

13、e network based on autonomous mobile robot path-planning algorithm is designed. The defects of the normal path-planning algorithm are overcome. The algorithm has high intelligence and can program the path in the unknown environment by the learning. At last, the convergence of the algorithm is proved

14、 by the Markvo-chain. The simulation and the experiments show that the algorithm is faster and more intelligent than the normal path-planning algorithm.6. The experiments of two systems are carried out. The results indicate that all modules of two systems are working order. The robust and the effici

15、ency of the intelligent visual extracting algorithm, the smart control algorithm and the path-planning algorithm are proved by the experiments.Keywords: Visual Servo, Mobile Robot, Genetic Algorithm, Artificial immune Network, Artificial Intelligence.Dissertation Type: Application Fundamentals目 录1 绪

16、论1.1 机器人系统11.1.1 机器人的国外发展状况11.1.2 机器人的国内发展状况21.2 移动机器人系统21.2.1 移动机器人的国外发展状况21.2.2 移动机器人国内的发展状况31.3 基于视觉伺服的移动机器人系统41.3.1 视觉伺服技术的发展历史41.3.2 视觉伺服系统的分类51.3.3 基于视觉伺服移动机器人的智能指标71.3.4 基于视觉伺服移动机器人关键性技术71.4 本文的研究任务与内容91.5 本文的研究创新点102 基于视觉伺服移动机器人系统分析2.1 概述112.2 全局视觉伺服移动机器人系统分析112.2.1 全局视觉伺服移动机器人系统的硬件构成112.2.2

17、 全局视觉伺服移动机器人系统的软件构成152.2.3 全局视觉伺服移动机器人系统的控制体系172.2.4 全局视觉伺服移动机器人系统的运动学分析182.2.5 全局视觉伺服移动机器人系统的动力学分析202.3 立体视觉伺服移动机器人系统分析222.3.1 立体视觉伺服移动机器人系统的硬件构成232.3.2 立体视觉伺服移动机器人系统的工作流程242.3.3 立体视觉伺服移动机器人系统的时序分析252.4 本章小结253 机器人视觉信息的智能获取3.1 概述263.2 机器人全局视觉信息的智能获取263.2.1 影响机器人全局视觉的因素263.2.2 知识融合视觉处理算法303.2.3 图像处理

18、实验结果293.3 机器人立体视觉信息的智能获取323.3.1 机器人立体视觉的形成机理373.3.2 机器人立体视觉的算法描述413.3.3 机器人立体视觉的算法实验453.3 本章小结484 基于自适应遗传算法的视觉伺服机器人智能控制4.1 概述494.2 自适应遗传优化算法504.2.1 遗传算法概述504.2.2 遗传算法三个基本算子514.2.3 模式理论534.2.4 遗传算法早熟现象分析534.2.5 自调节基因移民遗传算法544.3 直流电机转速伺服系统的分析594.3.1 直流电机的数学模型分析594.3.2 直流电机转速伺服系统的结构604.4 直流电机转速伺服系统的遗传算

19、法优化PID控制614.4.1 仿真自适应遗传算法优化PID控制624.4.2 实际直流电机转速伺服系统PID控制644.5 本章小结655 人工免疫算法以其在机器人规划中的应用研究5.1 概述665.2 免疫系统665.2.1 免疫系统简介665.2.2 免疫系统的工作原理715.2.3 免疫网络理论725.2.4 免疫克隆选择745.3 自主式移动机器人路径规划免疫算法765.3.1 路径规划分类765.3.2 路径规划研究现状及存在的问题775.3.3 自主式移动机器人的系统描述785.3.4 自主式移动机器人路径规划的问题描述805.3.5 自主式移动机器人路径规划免疫算法815.3.

20、6 自主式移动机器人路径规划免疫算法仿真实验865.3.7 自主式移动机器人路径规划免疫算法实验905.4 本章小结916 实验6.1 基于全局视觉伺服机器人系统实验926.2 基于立体视觉伺服机器人系统实验946.3 本章小结967 总结与展望7.1 总结977.2 展望98 致谢99 参考文献100 攻读博士学位期间发表的论文1101 绪论1.1机器人系统机器人是人类很早以来就幻想能够拥有的一种拟人机械，能实现人类手脚的灵活运动、具有人的思维与逻辑，能代替人类从事非固定的复杂劳动。机器人学是一门综合性的新兴学科，其涉及机械工程学、电气工程学、微电子工程学、控制工程学、信息传感工程学、仿生学

21、以及人工智能工程学等多门尖端学科。随着科技水平不断提高，这种智能机械正逐步地迈向现实1。从美国1962年推出世界第一台实用的机器人系统Unimate以来，机器人在发达国家得到了迅速发展，根据国际工业机器人联合会（IFR）前几年的预测，到2002年全世界仅工业机器人的总数将到达98.8万台23。机器人在人类的生产、生活活动中有着广泛而又重要的用途，在生产中采用机器人系统可以改善人类的劳动环境、提高劳动效率、降低劳动成本以及提高产品质量；在军事中采用机器人系统可以提高作战效率、降低士兵的伤亡；在宇航探险中采用机器人系统可以代替人类从事未知空间的探索，降低危险，拓宽人类的活动范围；在日常生活中采用机

22、器人系统可以提高服务质量、减轻人类劳动强度以及提供人类娱乐活动等。总之，机器人系统对于人类而言是科学与技术发展的一种智能机械的终极目标，是对人类功能的模拟和强化，是人类活动的一种智能替代者。1.1.1机器人的国外发展状况在当今世界上机器人无论是从技术水平上，还是从已装备的数量上，优势集中在以日美为代表的少数几个工业发达国家中。日本是机器人产业发展最快的国家，1996年日本机器人数量为 40多万台，约占全世界机器人的总数50左右。美国的机器人近10年来也呈持续增长势头，而且增长的幅度逐年加大，从机器人的技术优势来看，美国高科技机器人无论是其质量，还是数量要高于日本。另外欧洲的德国、意大利、法国及

23、英国的机器人产业发展也比较快。以上 6个机器人产业大国所具有的机器人总数构成了世界机器人数量的主体，约占全世界机器人总数的 80。在亚洲除日本外，机器人产业发展较快的国家是韩国，2000年底韩国的机器人总数已上升到近 4万台，排在世界的第四位4。1.1.2机器人的国内发展状况我国的机器人技术起步晚，总体水平与发达国家相比还比较落后，在八十年代中期，还没有一台机器人问世，更谈不上生产应用，进入九十年代，我国机器人技术有了巨大的进步，研制出具有自主知识产权的7种工业机器人系列产品，其中1995年又成功研制了深潜6000m的水下机器人，在一些特种机器人的研究中已经达到国际先进或领先水平56。1.2移

24、动机器人系统 移动机器人是机器人学中的一个重要分支，早在六十年代，就已经开始了关于移动机器人的研究。移动机器人是一个集环境感知、动态智能决策与规划、行为智能控制与执行等多种功能于一体的综合系统。从移动方式上看，移动机器人可分为轮式、履带式、腿式（单腿式、双腿式和多腿式）和水下推进式四大类。移动机器人由于在军事侦察、扫雷排险、防核化污染、救灾探险等危险与恶劣环境以及制造业中具有广阔的应用前景，受到了世界各国普遍关注。1.2.1移动机器人的国外发展状况7 8美国国家科学委员会曾预言：“二十世纪的核心武器是坦克，二十一世纪的核心武器是无人作战系统，其中2000年以后遥控地面无人作战系统将连续装备部队

25、，并走向战场”。美国国防高级研究计划局（DARPA）专门立项 ,制定了地面无人作战平台的战略计划。从此，在全世界掀开了全面研究室外移动机器人的序幕，如DARPA的“战略计算机”计划中的自主地面车辆（ALV）计划，美国能源部制订的为期10年的机器人和智能系统计划（RIPS），以及后来的空间机器人计划；欧洲尤里卡计划提出的自主机器人计划；日本通产省组织几十家大企业和研究所及高等院校实施了在极限环境下作业的智能机器人计划等。在八十年代时期，由于计算机技术、微电子技术以及人工智能技术的限制，所以移动机器人的工作主要集中在学术角度的体系研究和信息处理，基本处于实验室验证阶段，而室外移动机器人智能的表现差

26、强人意，虽然该时期的研究没有获得预期的效果，但是带动了相关技术的发展，为人类研究智能移动机器人积累了经验。进入了九十年代以后随着科学技术的发展，使得移动机器人的研究更加现实，在此期间比较具有代表性的移动机器人主要有：由美国NASA资助研制的“丹蒂”八足行走机器人，和同样由美国NASA研制的火星探测机器人“索杰”与“Rocky7”，以及德国研制的一种轮椅机器人。“丹蒂”八足行走机器人是一类无需人辅助参与的八足行走机器人，其主要目标是为实现在充满碎片的月球或其它星球的表面进行探索而提供一种机器人解决方案，并在1994年斯珀火山的火山口中进行了成功的演示；“索杰”在1997成功地登上了火星而闻名于世

27、界；“Rocky7”也在Lavic湖的岩溶流上和干枯的湖床上进行了成功的实验；德国研制的轮椅机器人 ,在1998年的汉诺威工业商品博览会的展览大厅环境中进行了实地现场表演，并在乌尔姆市中心车站拥挤的、有大量乘客的环境中，进行了超过36个小时的考验。但是总体的看，该时期的移动机器人还处于低智能水平的状态。近年来，随着微电子技术和人工智能等技术的飞速发展，移动机器人发展更加趋于智能化、协作化。多机器人系统和智能化机器人系统被明确地提出。美国DARPA提出为期4年的战术移动机器人计划，于1998年开始，其目的是开发由许多小的、低价的、半自主的移动机器人组成机器人团队，并研究其协调与控制技术，准备将其

28、应用于战略重要情况，如正在发生军事冲突市区的侦察任务。市区中人口稠密、建筑物多，美国曾在索马里就付出过惨痛的代价，而采用该类机器人后，使作战部队可以避免处于危险和不可预测的境地，并在发生战斗的情况下，使用机器人团队还可为部队提供火力、情报、救护等多方面的支持。美国的MDARS项目是一个典型的多移动机器人系统，该系统是在著名的保安机器人ROBART的基础上建立的一个多移动机器人平台，主要任务是完成指定地点的随机巡逻，该项目的第一期任务是用于美国国防部仓库和储蓄场库存量的查定和入侵探测，并已经走出了实验室，在一个作战用的真实仓库环境内，进行了成功的演示。美国的FETCH计划中，要求研究使用一群小的

29、、坚固的自主移动机器人去清除地表上未爆炸M42炮弹，该系统是一个人机结合的系统，由四个机器人和一个操作员控制单元组成，整个计划的最终目标是用12位爆炸物处理专家，监控多达50个机器人，在现场上并行地工作，清除军用品。对机器人的要求：（1）要求机器人体积小、重量轻，便于运输，能在铺满自然障碍物和冲突后的残骸现场中导航，能在现场的边界上停留，提高操作速度 ；（2）要求机器人的成本尽可能的低，因为在此类危险环境中，出现意外损坏是难以避免的，低成本可以降低在意外中的损失，这样才能使得该类机器人能够真正的实用。美国实施的这些计划也反映了移动机器人今后研究的总体方向和目标。1.2.2移动机器人国内的发展状

30、况由于我国在机器人领域的落后形势，所以在移动机器人的研究大多数尚处于某个单项研究阶段，主要的研究工作有：清华大学在1994年研制成功的智能移动机器人；中国科学院自动化所自行设计、制造的全方位移动式机器人视觉导航系统；中国科学院沈阳自动化研究所的AGV车辆系统和防爆机器人；以及哈尔滨工业大学于1996年研制成功的导游机器人等9。总体的看，我国移动机器人技术与当今世界发达国家的先进水平差距还是非常大的。1.3基于视觉伺服的移动机器人系统基于视觉伺服的移动机器人系统是以视觉作为机器人获取外界信息途径的移动机器人系统。视觉系统在人类的信息获取中占有重要的地位，人类对外界客观世界绝大部分信息是通过视觉系

31、统来获取的。对于拟人的机器人系统也是非常重要的，如运动目标的自动跟踪与识别、自治战车的导航等10。1.3.1视觉伺服技术的发展历史机器视觉是在六十年代末出现的，将视觉信息用于机械手定位的研究可以追溯到七十年代。 到了八十年代后期，出现了专门的图像处理硬件，机器人视觉控制开始了系统的研究。到了九十年代，随着微电子技术迅速发展，大容量、高速、高性能计算机迅速的普及，图像处理硬件的快速发展和快速CCD摄像机的出现，机器人视觉伺服技术出现了飞速的发展和进步1112。 初期基于视觉的机器人系统，采用的是静态Look and Move形式，即先由视觉系统采集图像进行处理后，再通过计算估计目标的位置来控制机

32、器人运动。这种视觉控制速度是非常慢的，这使得机器人很难跟踪运动的物体13。到八十代，由于微电子技术和大规模集成电路技术的发展，出现了高性能计算机和快速视觉硬件，使得视觉信息的连续反馈成为可能，于是出现了视觉伺服 （Visual Servoing）技术，这种方式可以克服模型不确定性，提高视觉定位或跟踪的精度14。1.3.2视觉伺服系统的分类 视觉伺服技术从视觉传感器的个数来划分，可以分为：单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统和多目视觉伺服系统15。在单目视觉伺服系统中，机器人只通过一个视觉传感器来获取外界的视觉信息，该类系统相对来看处理比较简单，在非特定的环境中只能获得2维空间的信息；而双目和多目

33、视觉伺服系统就比较复杂，一般是具备获取3维空间信息的能力，实时性是双目和多目视觉伺服系统的最大挑战。从视觉传感器获得视觉的范围来划分，可以分为：全局视觉伺服系统和局部视觉伺服系统16。全局视觉伺服系统是指机器人获得视觉信息的视场覆盖了整个机器人要求运动或动作的空间，该类系统的优点在于整体规划，实时性能好，但是该系统的视觉传感器一般是静态，需要独立于机器人以外，所以机动性能差；局部视觉伺服系统机器人在某时刻获得视觉信息的视场仅仅是整个机器人要求运动或动作空间的局部，该类系统规划困难，实时性能差，对系统的软件和硬件要求高，但是该系统视觉传感器是运动的，一般与机器人做为一体，所以其机动性好，能满足大

34、多数客观环境的需要。从控制结构的角度来划分，可以分为：开环控制伺服系统和闭环控制伺服系统1718。开环控制的视觉信息只用来确定机器人运动前的目标位姿，系统不需要昂贵的实时硬件，但要求事先对视觉传感器机器人进行精确标定；闭环控制的视觉信息用作反馈，这种情况下能消除视觉传感器与机器人的标定误差，但实时性要求高。从对于处理视觉图像的时间来划分，可以分为：动态视觉系统和静态视觉系统19；从反馈信息类型的角度来划分，可以分为：基于位置（Position-Based）的视觉伺服系统和基于图像（Image-Based）的视觉伺服系统2021。前者的反馈偏差在三维 Cartesian空间进行计算，后者的反馈偏

35、差在二维图像平面空间进行计算。基于图像视觉伺服系统的伺服误差直接定义在图像特征空间，即视觉传感器观察到的特征信息直接用于反馈，不需要对姿态进行估计，具体的结构框图如图1.1所示。图1.1 基于图像的视觉伺服系统结构框图 基于图像的视觉伺服系统受视觉传感器模型和标定所带来的误差影响较小，但是如果在耦合性强、并具有非线性特性的视觉投影空间，该方法将很难适用。因此只有在简单视觉投影关系的情况下，才采用该图像视觉伺服技术，其很难适用于复杂视觉环境中22。 基于位置的视觉伺服系统将视觉伺服误差定义在三维Cartesian空间，具体的结构框图如图1.2所示。图1.2 基于位置的视觉伺服系统结构框图基于位置

36、的视觉伺服系统主要优点是直接在 Cartesian空间控制机器人的动作和运动，将视觉重构问题从机器人控制中分离出来，这样便于分别对二者进行研究，并且整个控制系统的信息直观，便于理解。但是，基于位置的视觉伺服系统一般需要对视觉系统和机器人进行标定，并且视觉重构和对视觉图像信息的理解和解释是一件非常棘手的工作，其计算量大，而且其中的智能要求也高，如何实现实时控制是该类伺服控制方式所要解决的又一关键性技术问题。1.3.3基于视觉伺服移动机器人的智能指标一个适用于实际环境的基于视觉伺服的移动机器人系统，必需拥有灵活、精确的运动系统来实现机器人运动动作；可靠的、快速的视觉处理系统完成导航和对外部环境变化

37、的精确感知；智能的规划系统完成路径与运动动作的合理规划23。基于视觉伺服移动机器人的智能指标：视觉信息理解的智能性、快速性；控制系统的适应性；决策系统的自主性和交互性。视觉信息理解的智能性、快速性是机器人对视觉图像智能、而又快速地理解，由于视觉图像信息地特殊性，即信息与噪声比低和数据量大，因此如何快速而又准确地解析出视觉图像中包含的我们所要获取的信息，是整个系统能否正常工作的前提，其算法智能性的高低，也代表了整个系统智能的水平。控制系统的适应性是机器人底端控制系统对复杂工作环境的适应能力，在不同工作条件下精确地实现机器人的运动动作。决策系统的自主性和交互性是机器人的决策系统能够根据工作任务和周

38、围环境情况，自主地确定工作步骤和工作方式，包括对周围环境和自身状况的理解，路径的规划和动作的策略（躲避策略、进攻策略等）；交互性是智能产生的基础，交互包括机器人与环境、机器人与人及机器人之间三种交互层面，主要涉及信息的获取、处理和理解。基于视觉伺服移动机器人的智能系统具有以下特点：信息密集，对信息处理速度的要求高；信息的层次多，既有高层次通过视觉系统所获得的信息，又有低层次机器人系统本身的状态信息；机器人与环境交互丰富多样；以及信息与知识分布存储等。所以，基于视觉伺服移动机器人的智能系统是一个高智能、多层次、多系统的复杂系统工程，不是单元技术的简单连接，是各种分系统在多层次的协调和分工的集成。

39、1.3.4基于视觉伺服移动机器人关键性技术 1）基于视觉伺服移动机器人的体系结构 在人类的行为体系中，含有两种体系结构，即是有意识行为和反射行为，这两种体系结构在人类总是完美结合同一的，但是对于机器人系统二者的结合是目前的一个研究热点。包容体系结构采用所谓“感知动作”结构，也称基于行为的结构，一些实验表明，包容体系结构在处理动态环境中不确定性问题方面具有很多优点。反射行为的代表是NASREM模型，该体系类型的机器人对处理问题的反应速度快，精度高。上述的两种体系结构各有优缺点，将二者的结合是一个必然发展趋势2425。2）视觉信息智能、快速的提取技术 对于基于视觉伺服的移动机器人，视觉信息的提取技

40、术是该系统能否正常工作的前提条件。虽然视觉的信息含量比较大，但是如何从繁杂的信息中提取机器人所需要获取的信息，是一件非常困难的工作，并要求视觉信息的提取算法具有相当的智能性和鲁棒性，能够适用于不同的照明条件和工作环境，只有这样，该视觉信息提取算法才能正真的实用。快速性也是视觉信息提取的瓶颈，视觉信息一般通过图像数据来表达，其数据量是庞大的（一般含有几十万个数据点），要在一拍伺服时间内（几十毫秒）完成数据处理和有用信息的提取，其难度是相当大的，但是如果不解决快速性的问题就谈不上伺服。而且视觉信息提取程序的智能性与快速性是相互制约的，快速性就希望程序本身以及处理的信息越简单、越少，越好；而智能性则

41、希望程序在各种各样的状态下都能够成功地提取出视觉中有用的信息，所以无论程序本身还是所处理的信息都是相对于复杂的。因此，如何将二者相互有机的结合，寻找到合适的、能够解决问题的视觉信息提取程序是基于视觉伺服移动机器人系统的一个前提性的关键技术。3）规划技术 基于视觉伺服移动机器人的规划技术包含策略规划和路径规划两大部分，规划技术是与人工智能技术密切相关的，也是机器人的一个关键技术。策略规划是当机器人处于某一环境中，机器人所要采取运动或动作的计划，是机器人与环境信息的交互，是机器人自主性的体现，策略规划的好坏直接影响到机器人的工作效率，甚至会关系到机器人能否成功完成指定的工作任务。运动规划也是基于视

42、觉伺服移动机器人的一个重要问题，运动规划的目标是在一个存在障碍物的环境中，为移动机器人寻找一条无碰撞的、在特定的评价标准下最优的路径。从六十年代起，随着机器人的出现，就有许多研究者在这个方面做了大量的研究工作，但是一直到现在都没有获得十分圆满的、令人满意的解决方案。在规划技术中大部分是动态规划，一般是嵌入在机器人的伺服程序中，所以也存在着智能性和快速性的约束2627。 4）人工智能技术 机器人做为一种拟人机械电子系统，其最高境界的模拟是对人类大脑的模拟，使得机器人具有如同人类一般的智慧。虽然人们为了这个目标奋斗了许多年，但是现在看来，这个目标依然还是很遥远。人体的复杂性，使得我们对自己的智能行

43、为依然如谜一般的迷惑，像生命科学中生物具有生命一样，今天我们依然知之甚少。人们虽然在人工智能技术中取得一些进展，但是距离拥有人类智慧的目标依旧十分遥远。目前， 对于人工智能的研究技术主要包括基于符号推理人工智能技术、神经网络技术、模糊技术、进化算法（遗传算法、协同进化、共生进化等）和新兴的免疫网络算法等等。上述的人工智能技术在特定领域均有成功的应用，它们各自拥有自己的优点，但是它们也各自都有自己的缺点，在某些情况下，这些缺点往往是致命的2829。 对于基于视觉伺服的移动机器人来说，关键智能技术是视觉图像智能、快速的信息提取技术和自动规划技术。机器人的智能行为包括对环境的感觉和认识；对经验的推测

44、、推断、归纳和总结；对知识的理解、推断和学习；对自身行为的计划与规划等。涉及的领域包括视觉图像理解，知识的获取、学习和表达，以及机器人自身的智能运动控制等等。1.4本文的研究目的与内容由于基于视觉伺服移动机器人，无论在军事还是国民生产中有着非常重要的用途，其中包含了许多前沿的科学技术，许多发达国家正在加大对其研究的力度，因此对该类系统的研究是非常有必要和迫切的。本文主要研究目的是对基于视觉伺服移动机器人系统中必需具备的智能技术做一些研究工作，要求建立基于全局视觉与立体视觉伺服的两套移动机器人系统，并且要求这两套系统视觉处理程序能够满足伺服技术的时间要求和对外界光照条件不敏感的指标，最终使得这两

45、套系统能够在简单的环境中，完成预先设定任务的目标。主要研究内容和工作包括：(1) 基于全局视觉伺服的移动机器人系统和基于立体视觉伺服移动机器人系统的构建；(2) 全局视觉图像信息快速提取智能程序的研究和立体视觉图像信息快速提取智能程序的研究；(3) 移动机器人系统底层智能控制技术的研究；(4) 移动机器人系统上层智能规划技术的研究；(5) 基于全局视觉和基于立体视觉伺服两移动机器人系统的综合实验测试。1.5本文的研究创新点本文以基于全局视觉伺服移动机器人系统和基于立体视觉伺服移动机器人系统为背景，对比研究不同形式的视觉伺服技术，并且研究了这两套机器人系统中相关的智能技术，取得以下的创新点：(1

46、) 全局视觉信息快速提取的智能算法，机器人视觉为576768（像素点）2的RGB图像，算法的提取速度高达15毫秒/帧，对外界光照条件不敏感，并且鲁棒性强；(2) 立体视觉信息快速提取的智能算法，机器人视觉为左右眼两幅576768（像素点）2的RGB图像，速度达到了25.2毫秒/帧，快速性好，并且该算法对外界光照条件不敏感、稳定性好；(3) 在移动机器人底层智能控制程序的研究中，设计一种自适应的遗传算法，该算法收敛性对初始的变异和杂交率设定不敏感，能根据群体相异度自动调整变异率的大小，能够避免遗传算法的早熟现象，是一种适用于工程计算的新算法，并数学证明了其收敛性；(4) 在移动机器人的路径规划算

47、法中，采用了人工免疫网络理论，设计了一种基于人工免疫网络自主式移动机器人的规划算法，并证明了该智能算法的收敛性，仿真与相关实验表明该算法无论是快速性还是智能程度都要优于普通的机器人路径规划算法。 2 基于视觉伺服移动机器人系统分析2.1概述基于视觉伺服移动机器人从视觉构成可以分为三类：全局视觉伺服、混合视觉伺服和立体视觉伺服。基于全局视觉伺服移动机器人的视觉传感器悬挂在机器人运动空间的上方，获得视觉信息是两维的平面视觉；基于混合视觉伺服移动机器人的特点是不仅通过视觉传感器来获得外界信息，而且还融合了其它类型传感器的测量方法，如激光等，具有获得三维信息的能力；基于立体视觉伺服移动机器人的视觉传感器一般直接安装在机器人系统上，跟随机器人运动，所获得的视觉是具有深度信息的三维立体视觉。本文主要研究全局视觉与立体视觉伺服两类移动机器人