无标定视觉伺服在机器人跟踪多特征点目标的应用宋平 康庆生 孟正大东南大学摘 要 ： 介 绍 了 一 种 眼 在 手 上 的 机 器 人 3D 视 觉 跟 踪 多 特 征 点 目 标 的 无 标 定 视 觉 伺 服 。 利 用基 于 递 推 最 小 二 乘 法 估 计 图 像 雅 可 比 矩 阵 伪 逆 的 无 标 定 视 觉 伺 服 ， 这 种 方 法 无 需 计 算 雅 可 比矩 阵 伪 逆 ， 避 开 了 图 像 雅 可 比 矩 阵 伪 逆 计 算 的 奇 异 性 问 题 。 实 验 结 果 验 证 了 这 种 方 法 的 可 行性 ， 为 机 器 人 抓 取 目 标 打 下 了 基 础 。关 键 词 ： 眼 在 手 上 多 特 征 点 无 标 定 视 觉 伺 服 3D视 觉 跟 踪 Application of Un-calibrated Visual Servo in Tracking Multi-feature ObjectSong Ping Kang Qingsheng Meng ZhengdaAbstract: This paper presents an uncalibrated control method for robotic vision-guided targets 3D tracking using an eye-in-hand camera. The uncalibrated visual servoing is adopted to fulfill the online recursive estimation of image Jacobian pseudo-inverse matrix, This method doesn’t compute the moore-Penrose inverse of image Jacobian and avoid the singularity of image Jacobian. This experiamental results demonstrate the feasibility of this method and experiment lays the groundwork for grasping target.Keywords: eye-in-hand feature points uncalibrated visual servoing 3D visual tracking1 引言近年来，越来越多的机器人被用于工业生产其领域主要有机器人焊接、工件装配等。这些任务需要机器人有视觉功能，并将视觉信息加入到机器人控制中，其方法被称为视觉伺服。传统的基于视觉的机器人控制，要求摄像机内部参数标定、机器人运动学标定、手眼关系标定[1 ]，但在实际情况中无法精确标定。为了克服基于标定的方法的弊端，一种无标定方法就越来越受到关注。它的核心是在手眼关系及摄像机模型未知的条件下，在线估计图像雅可比矩阵，并利用视觉反馈误差控制机器人运动，进而完成视觉伺服[2 ]。由于视觉传感本身固有的特点只能反馈两维信...
