李静， 黄友锐， 韩涛， 兰世豪， 陈宏茂， 甘福宝

(安徽理工大学 电气与信息工程学院，安徽 淮南 232001)

0 引言

作为煤矿安全生产重要巡检设备的矿用智能巡检机器人因具有较强的环境适应力、自主巡检力等优势在煤矿生产以及其他极端环境下得到了广泛应用[1]。利用矿用智能巡检机器人可以减轻现场人员的工作压力，节省人力成本，提高巡检效率。矿用智能巡检机器人在巡检时需要获取外部环境信息，由此来驱动其完成相关巡检任务，而煤矿环境具有作业空间狭小、视觉环境差、温度高的特点，因此，对矿用智能巡检机器人如何更加准确获取视觉信息，并高效执行相应巡检任务提出了更高要求。视觉伺服控制技术是一种能够精准获取机器人工作环境信息，并通过一定的映射关系将视觉信息转换到机械臂关节角的运动空间中，通过速度控制器驱动机器人运动的关键技术。良好的视觉伺服控制策略不仅可以保证智能巡检机器人作业精度，还能使其在复杂环境下稳定运行以完成巡检任务。视觉伺服控制对于矿用智能巡检机器人的控制具有重要作用。

传统的基于图像的视觉伺服(Image-Based Visual Servoing,IBVS)控制和基于位置的视觉伺服控制都需要依靠模型标定技术，这些模型主要涉及机器人模型和摄像机模型，视觉伺服系统的整体性能受模型标定的影响，要实现高精度的模型标定比较困难。因为不论是对相机内外参数的标定还是对机器人运动学模型的标定都存在一定缺陷，比如系统结构的变化、摄像机位置与焦距的变化以及高温强辐射等都会使标定结果产生很大误差，且标定成本较高，所以无标定视觉伺服技术备受瞩目。……