朱宏辉，王嘉豪，朱 轶

(武汉理工大学 物流工程学院，湖北 武汉 430063)

0 引 言

机器人视觉伺服是机器人研究领域的重要方向之一，通过利用图像信息作为反馈，构成机器人或者机械臂的闭环控制系统[1]。利用无标定视觉伺服技术能够提高机器人环境适应能力，实现移动机器人在室内环境的实际应用[2-4]。在室内环境下，机器人能够正确识别和选择视觉伺服目标是实现机器人视觉伺服的关键。

快速进行目标识别是实现移动机器人视觉伺服的前提，采用特征点匹配的方式能够提高目标识别的速度。目前，常用的特征点匹配算法有：SIFT算法、SURF算法和ORB算法[5-7]，其中ORB算法因运算速度快、抗噪能力强，被广泛用于各种实时特征检测和目标识别场景中。通过特征匹配方式识别目标物体后，利用图像信息作为反馈控制机器人抓取目标物体，从而完成机器人视觉伺服。王博等[8]利用动态拟牛顿算法实现机器人无标定视觉伺服，避免了标定技术对工业机器人视觉伺服系统的影响，提高了机器人视觉伺服系统的鲁棒性。梁喜凤等[9]通过自适应无迹卡尔曼滤波算法估计图像雅可比矩阵，成功实现了七自由度采摘机械手的视觉伺服。但是这些方法都只能实现对单一目标物体的视觉伺服，而移动机器人应用的实际场景中往往会出现多个同样目标物体。为此，张璐等[10]通过无标定视觉伺服方法完成采摘机器人的采摘作业，并以果蔬成熟特性作为采摘目标选择依据，成功实现采摘机器人的选择性采摘作业，但是却不适合用于室内移动机器人视觉伺服。……