MATLAB机器人视觉伺服控制工具箱发布

资 源 简 介

该工具箱提供基于图像的视觉伺服控制仿真与实验平台，集成多种视觉伺服算法，支持单目/双目相机模型，涵盖特征提取、控制器设计、闭环仿真及实时控制验证功能，助力机器人视觉控制研究。

详 情 说 明

机器人视觉伺服控制工具箱（Robotic Visual Servoing Toolbox）

项目介绍

机器人视觉伺服控制工具箱是一个基于图像的视觉伺服控制系统的仿真与实验平台。该工具箱旨在为用户提供一个集成化的环境，用于进行视觉特征提取、伺服控制器设计、闭环系统仿真以及实时控制验证。它集成了多种经典的视觉伺服算法，支持单目和双目相机模型，并提供了从图像特征跟踪到机器人运动控制的全套解决方案。通过图形界面或脚本配置，用户可快速搭建实验场景，分析伺服系统的稳定性和收敛性能。工具箱内置了 Eye-in-Hand 和 Eye-to-Hand 等多种典型结构的示例，非常适合教学演示和科研实验。

功能特性

• 多模型支持：支持单目与双目相机模型，可配置相机内参（焦距、主点、畸变）及外参。
• 灵活的特征处理：提供图像特征点提取、匹配与跟踪功能，支持二维或三维特征坐标输入。
• 伺服控制律设计：集成基于图像雅可比矩阵的视觉伺服控制方法，用户可自定义控制增益、采样时间等参数。
• 机器人建模与仿真：支持通过DH参数或URDF文件导入机器人模型，进行运动学及动力学仿真。
• 实时控制验证：支持闭环仿真与实时控制实验，输出关节角度、末端位姿、控制输入等数据。
• 可视化分析：提供实时图像特征误差曲线、机器人运动轨迹、控制输入时序图及系统稳定性分析报告。
• 示例丰富：包含多种典型配置（如Eye-in-Hand、Eye-to-Hand）的可运行示例，便于用户快速上手。

使用方法

1. 配置环境：确保满足系统要求（见下文），并安装所需依赖库。
2. 启动工具箱：运行主程序文件，进入图形界面或直接调用脚本函数。
3. 设置参数：通过界面或脚本指定相机参数、机器人模型、目标特征点、期望特征配置及控制参数。
4. 运行仿真/实验：启动视觉伺服控制过程，观察实时图像误差、机器人运动动画及性能图表。
5. 结果分析：查看生成的误差曲线、运动轨迹、控制输入时序及稳定性分析报告，评估系统性能。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux（Ubuntu 18.04+）或 macOS（10.14+）
• MATLAB：版本 R2018b 或更高
• 依赖工具箱：

- Image Processing Toolbox - Robotics System Toolbox - Computer Vision Toolbox - Control System Toolbox

• 可选硬件：真实机器人（如UR、KUKA等）及相机（需配套驱动）用于实时实验

文件说明

主程序文件作为工具箱的入口点，集成了系统初始化、参数配置、仿真执行与结果可视化的核心流程。它负责加载用户指定的机器人模型与相机参数，完成图像特征提取与伺服控制律的计算，并实现闭环控制仿真。通过调用内部模块，该文件可实时显示机器人运动动画、图像误差曲线及关节控制输入，同时输出系统稳定性分析报告，为用户提供完整的视觉伺服控制验证环境。