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第1章　绪论1

1.1　机器人视觉控制1

1.1.1 机器人视觉的基本概念1

1.1.2　机器人视觉控制的作用3

1.2　机器人视觉控制的研究内容4

1.2.1　摄像机标定4

1.2.2 视觉测量5

1.2.3 视觉控制的结构与算法6

1.3　机器人视觉系统的分类7

1.3.1 根据摄像机与机器人的相互位置分类7

1.3.2　根据摄像机数目分类8

1.3.3　根据测量方式进行分类9

1.3.4　根据控制模型进行分类10

1.4　视觉控制的发展现状与趋势11

1.4.1 视觉系统标定研究进展11

1.4.2　机器人的视觉测量研究进展16

1.4.3 机器人的视觉控制研究进展18

1.4.4　机器人视觉控制的应用现状22

1.4.5　机器人视觉测量与控制的发展趋势28

参考文献32

第2章　摄像机与视觉系统标定39

2.1　摄像机模型39

2.1.1 小孔模型39

2.1.2　摄像机内参数模型40

2.1.3　摄像机外参数模型43

2.2　单目二维视觉测量的摄像机标定44

2.3 Faugeras的摄像机标定方法45

2.3.1 Faugeras摄像机标定的基本方法46

2.3.2 Faugeras摄像机标定的改进方法49

2.4 Tsai的摄像机标定方法52

2.4.1　位姿与焦距求取53

2.4.2 畸变矫正系数与焦距的精确求取56

2.5　手眼标定56

2.6　基于消失点的摄像机内参数自标定62

2.6.1 几何法63

2.6.2 解析法66

2.7　基于运动的摄像机自标定71

2.7.1 基于正交平移运动和旋转运动的摄像机自标定71

2.7.2　基于单参考点的摄像机自标定76

2.8　畸变校正与非线性模型摄像机的标定86

2.8.1 基于平面靶标的非线性模型摄像机标定86

2.8.2　基于平面靶标的大畸变非线性模型摄像机的标定92

2.9　结构光视觉的参数标定103

2.9.1 基于立体靶标的激光平面标定104

2.9.2 主动视觉法激光平面标定106

2.9.3 斜平面法结构光视觉传感器标定113

参考文献118

第3章　视觉测量120

3.1　视觉测量中的约束条件120

3.1.1 特征匹配约束120

3.1.2　不变性约束124

3.1.3　直线约束126

3.2　单目视觉位置测量127

3.3　立体视觉位置测量130

3.3.1 双目视觉130

3.3.2　结构光视觉133

3.4　基于目标约束的位姿测量134

3.4.1 基于立体视觉的位姿测量134

3.4.2　基于矩形的位姿测量135

3.5　基于PnP问题的位姿测量140

3.5.1 P3P的常用求解方法141

3.5.2 PnP问题的通用线性求解146

3.6　基于消失点的位姿测量155

3.6.1 基于消失点的单视点三维测量155

3.6.2　基于消失点的单视点仿射测量157

3.7　移动机器人的视觉定位162

3.7.1 基于单应性矩阵的视觉定位163

3.7.2　基于非特定参照物的视觉定位170

3.8　移动机器人的视觉全局定位176

3.8.1 基于非特定参照物的视觉全局定位177

3.8.2　视觉定位与里程计推算定位的信息融合180

3.9 MEMS装配中的显微视觉测量184

3.9.1 显微视觉系统的构成185

3.9.2　显微视觉系统的自动调焦与视觉测量187

3.9.3　实验与结果190

参考文献193

第4章　视觉控制196

4.1　基于位置的视觉控制196

4.1.1 位置给定型机器人视觉控制196

4.1.2　机器人的位置视觉伺服控制198

4.1.3 基于位置的视觉控制的稳定性201

4.1.4　基于位置视觉控制的特点203

4.2　基于图像的视觉控制204

4.2.1 基于图像特征的视觉控制204

4.2.2　基于图像的视觉伺服控制209

4.2.3 基于图像的视觉控制的稳定性211

4.2.4 基于图像的视觉控制的特点213

4.3　混合视觉伺服控制213

4.3.1 2.5D视觉伺服的结构214

4.3.2 2.5D视觉伺服的原理215

4.4　基于结构光的机器人弧焊混合视觉控制223

4.4.1 图像空间到机器人末端笛卡儿空间的雅可比矩阵223

4.4.2　混合视觉控制226

4.4.3 实验与结果228

4.5　直接视觉控制229

4.5.1 直接视觉控制的结构230

4.5.2 visual-motor函数的实现231

4.6　基于姿态的视觉控制234

4.6.1　姿态测量234

4.6.2 基于姿态估计的视觉控制系统的结构与基本原理236

4.6.3　实验与结果240

4.7　基于图像雅可比矩阵的无标定视觉伺服控制245

4.7.1 动态牛顿法246

4.7.2 图像雅可比矩阵的估计248

4.8 自标定视觉控制250

4.8.1　摄像机的自标定250

4.8.2 目标跟踪视觉控制252

4.9　基于极线约束的无标定摄像机的视觉控制252

4.9.1 基本原理252

4.9.2　视觉伺服控制253

4.9.3　实验与结果259

参考文献263

第5章　视觉控制的应用265

5.1　开放式机器人控制平台265

5.1.1 多层次结构的开放式机器人控制平台265

5.1.2　本地机器人的实时控制266

5.1.3 图形示教实验与结果268

5.2　具有焊缝识别与跟踪功能的自动埋弧焊机器人系统269

5.2.1 焊接小车与视觉系统269

5.2.2　结构光焊缝条纹图像的处理273

5.3 曲线焊缝跟踪的视觉伺服协调控制282

5.3.1 机器人运动与特征点坐标变化的数学分析283

5.3.2　模糊视觉伺服控制器的设计286

5.3.3 实验与结果291

5.4　仿人形机器人的火炬传递294

5.4.1 系统构成与目标特征295

5.4.2 目标分割与边缘提取296

5.4.3 特征提取297

5.4.4 火炬传递任务中的视觉引导306

5.4.5 趋近与对准308

5.4.6 实验与结果312

参考文献315