中文摘要：

目前，国内仿人机器人抓取物体时动作缓慢，并且机械手存在颤动现象，既耽误时间又降低了仿人机器人的操作性能，仿人机器人的研究目前主要集中在本体的机构设计、动作规划、稳定步行控制以及传感融合等方面，因此，加强仿人机器人时间最优、无颤动抓取目标的基础理论研究并成功实现，对仿人机器人早日进入人们的日常生活具有重要的意义。本项目拟采用分层递阶控制策略，主要研究具有立体视觉的仿人机器人空间目标物体定位理论；基于主动视觉模型和视觉前馈，研究仿人机器人快速接近目标的控制策略；研究基于非严格标定和视觉反馈控制策略，实现仿人机器人机械手对目标物体的精确对准和定位；研究时间最优、平滑的运动轨迹规划，实现仿人机器人高效、无颤动地抓取物体；搭建仿人机器人手眼系统物体操作实验平台，对所提出的控制策略和轨迹规划进行验证。该课题的研究，使仿人机器人的手能够稳定、流畅地接近目标物体并实现抓取，提高操作精度。

结论摘要：

具有人类外形特征的仿人型机器人，较其它移动机器人，更适合在人类生活、工作环境中与人类协同作业或代替人类工作，人们希望仿人机器人像人类一样识别和理解环境，并能够自主完成物体操作任务。基于视觉伺服的仿人机器人不同于工业机器人，本体结构和工作环境复杂，信息处理和运动控制系统实时性要求高，目标物体定位及操作要求稳定、准确，在行走过程中各个关节又会偏移理想零位，增加了仿人机器人基于视觉伺服的物体操作难度。（1）基于双目视觉的仿人机器人感知平台研究。为满足实时性，实现实时视觉定位和跟踪，基于视觉处理计算机和运动控制计算机的双计算机感知和控制系统，解决了仿人机器人处理速度的瓶颈问题。分析了视觉平台的定位方法、参数标定方法和影响立体视觉定位精度的各种因素，设计了主动视觉感知平台，实现了仿人机器人视觉实时定位与跟踪，提高了机器人对环境的适应能力。（2）基于多种图像信息的目标物体定位理论研究。图像信息融合是人类的一项基本功能，从人类视觉多层次并行处理模型出发，分析了机器视觉的基本理论和实现方法。多图像信息融合可获得比单种图像信息更全面、准确、可靠的结果，从而提高决策能力。基于多图像信息融合的目标物体的分割方法，利用物体的深度、颜色和形状信息，实现了复杂背景下目标物体的稳定分割、视觉定位和视觉跟踪。（3）仿人机器人手臂控制系统研究。仿人机器人是一台大型复杂的自动化设备，设计了基于CAN总线的分布式仿人机器人控制系统，基于分层递阶控制策略实现了仿人机器人控制高度集中，并具有开放性、扩展性及软件移植性好的特点，实验结果表明具有良好的控制品质，能够实时控制各关节电机稳定运行，精确跟踪给定的轨迹。（4）基于视觉前馈和视觉反馈目标物体抓取策略研究。针对非严格标定的仿人机器人系统，提出了联合视觉前馈和视觉反馈的物体操作控制策略。利用视觉前馈信息引导机器人的手臂接近目标物体，利用视觉反馈的控制策略实现手部和目标物体的精确对准，视觉前馈减少了手部接近目标物体的时间，视觉反馈提高了抓取精度。（5）仿人机器人物体操作策略实验研究。基于视觉平台进行了目标跟踪和定位实验，验证了主动视觉平台能够稳定实时跟踪并精确定位；基于非严格标定的视觉伺服控制的物体操作实验，表明仿人机器人能够自主定位目标物体、行走接近目标物体并稳定、准确抓取目标物体。