结题报告示范文本 (2)

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1、文献综述机器人视觉伺服控制技术由来已久，特别是在近几年得到了蓬勃发展，文献[1-3]对其发展及关键技术做了介绍。从视觉伺服的研究历程来看，国外起步较早，研究步伐较快。SethHutchinson对视觉伺服所涉及的内容从多方面分门别类综述性的进行了阐述[4]。NikolaosP.Papanikolopoulos等采用手眼式机器人对运动目标进行跟踪的研究，实现了控制和视觉的融合[5]。F.Janabi-Sharifi提出对视觉伺服的图像特征的自动选取方法，较好的提高了图像处理与识别的性能[6]。P.M.Sha

2、rkey深入地分析了在视觉引导系统中影响系统性能的延迟问题，分别介绍了各个环节延迟对系统性能的影响[7]。JayStavnitzky采用基于模型的多摄像机3D视觉伺服的方法，利用模型在三维空间完成了对物体的跟踪[8]。Lee等通过应用冗余的特征值，解决了机器人视觉控制中的图像特征选取问题[9]。Gans等对基于图像的视觉伺服和基于位置的视觉伺服进行了对比研究[10]，提出了新的改进措施。在国内，从事机器人视觉伺服控制研究的学者越来越多，国内外的差距在逐渐缩小。同济大学学者较早对视觉伺服技术进行研究，提出了

3、基于图像误差的机器人运动目标自适应跟踪方法，在一定程度上实现了机器人轨迹跟踪的视觉与控制集成的思想[11]。华中科技大学学者进行了手眼立体视觉的算法研究[12]。哈尔滨工业大学学者提出了机器人视觉动态目标跟踪的最优算法，在对一种距离参数在线估计的条件下得到最优控制算法，设计了一种时变加权矩阵策略，对解决控制中稳态误差和超调量之间的矛盾有较好的效果[13]。长沙铁道学院学者提出了基于活动轮廓的机器人视觉伺服控制方法，其利用活动轮廓对物体的图像进行实时跟踪，提取物体图像的边缘信息，并以此信息控制摄像头的运动，

4、达到机器人定位、跟踪等目的[14]。一些研究生也对机器人视觉伺服系统进行了探讨，硕士论文[15,16]反映了他们的研究成果。为了提高机器人视觉伺服技术的时事性和鲁棒性，对复杂目标的快速识别成为其关键技术，计算机图像处理技术成为研究热点。文献[17]对机器视觉的基本原理、技术和应用作了全面介绍，文献[18,19]则在VC++环境下给出了图像处理技术的一些实例，讨论了编程技巧。对图像处理算法的研究更是吸引了大批学者，论文[20]提出了一种简单而快速的实时图像处理算法，论文[21]提出了一种彩色边缘定义，具有较

5、好的抗噪能力，论文[22]介绍了一种集成装置对彩色图像分割的新方法，论文[23]利用水果的色彩特征进行处理和识别分类，论文[24]介绍了一种RGB向HIS转换的芯片，实现了基于彩色图像的目标识别，硕士论文[25]根据不同目标的特征差异较大的特点，对主动轮廓线模型进行研究，实现多目标的识别，硕士论文[26]应用遗传算法弥补神经网络算法的不足，实现对目标的识别，硕士论文[27]对各种图像处理算法和视觉系统在机器人上的应用作了探讨，论文[28]提出一种新的阈值分割方法，克服由于光照引起的误差，论文[29]则是对

6、基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进，论文[30]则是从图像编码的角度，实现多幅图像中测量点的识别与匹配，论文[31]针对彩色图像匹配的特点，利用颜色分量权重系数对序贯相似性检测算法进行了改进，论文[32]提出一种新的基于颜色特征的目标识别方法，硕士论文[33]对各种图像分割算法进行了研究，论文[34]提出基于游程长度编码的时事快速图像处理方法。综合分析，目标的识别与运动预测是密切关联的，也是机器人视觉伺服中的关键技术，受到众多研究者的关注，正是基于这一点，本人选择此课题进行研究。[1]赵清杰，

7、连广宁.机器人视觉伺服综述[J].控制与决策，2001，16(6).[2]王麟琨，徐德，谭民.机器人视觉伺服研究进展[J].机器人,2004，26（3）.[3]钟金明，徐刚，张海波.机器人视觉伺服系统的研究与发展[J].现代制造工程,2005，8.[4]SethHutchinson,GregoryDHager,PeterICorke.ATutorialonVisalServoControl[J].IEEETrans.onRoboticsandautomation.1996,12(5).[5]Nikolao

8、sP.Papanikolopoulos,PradeepK.Khosla,TakeoKanade.VisualTrackingofaMovingTargetbyaCameraMountedonaRobot:ACombinationofControlandvision[J].IEEETrans.onRoboticsandAutomation,1993,9(1).[6]FJanabi-Sharifi,WJWilson.Automat