针对四旋翼无人机视觉伺服过程中易受到干扰的问题, 利用积分反步滑模控制方法设计基于图像的四旋翼无人机视觉伺服抗干扰的非线性控制器。选择图像矩作为特征, 利用虚拟相机平面改进存在模型不确定和外部干扰的动力学模型。针对难以直接测量的虚拟平面的线速度, 通过反步法设计线速度估计器, 提高了控制的准确性。通过Lyapunov理论证明了所提出的全局积分反步滑模控制器的稳定性。仿真实验结果证明了设计的控制器的有效性和鲁棒性。

本文建立了基于机器视觉反馈的云台控制模型, 并通过相邻帧间的目标位置预测来简化搜索算法, 实现快速高效的视觉云台对运动目标的连续跟踪。在制定系统空间转角输入量的控制策略中, 简化了控制模型并对产生的偏差量进行了分析。结果表明, 简化后的控制算法能够实现快速反馈和像面调整, 在 25帧/秒时实现对运动目标稳健跟踪, 且跟踪精度高于传统算法; 在目标速度 2 m/s、相机 60帧/秒时, 改进算法实现了对运动目标的连续跟踪。同时提出了立体视觉系统模型及其在云台控制中的应用, 通过像面坐标获取空间位置信息以规避目标跟丢现象。

构造了可自动切换工作模式的智能太阳跟踪器以提高其在多种气象条件下的工作性能和运行可靠性。研究了太阳跟踪器的工作模式选择问题, 提出了基于图像信息的工作模式切换方法。提出的太阳跟踪器具有开环和闭环两种工作模式, 由成像单元、转台、步进电机、单片机、上位机等模块构成; 其闭环工作模式采用了视觉伺服控制方法, 开环工作模式则采用了天文跟踪方法; 由天文历法来计算太阳在天空中的位置。系统由成像单元抓取天空图像, 利用图像处理的方法来分析当前的天气条件或外界环境, 最后系统选择并且进入合适的工作模式。太阳跟踪实验中, 系统俯仰角和方位角的太阳平均指向偏差分别为0.186 5°和0.167 9°。太阳跟踪实验表明, 该跟踪器运行稳定可靠, 能在较复杂的气象条件下工作。

为解决目前细胞注射装置普遍采用的在显微镜下手动操作的机构效率低下、响应速度慢等问题,提出了基于DSP和ARM嵌入式系统的细胞注射装置。该装置利用基于TMS320DM642的图像处理子系统完成图像的采集、处理并将处理的结果保存在特定的存储器内;同时,基于S3C2410的控制子系统完成人机交互、宏/微双精度微动台控制等功能,并利用TMS320DM642的HPI接口进行DSP与ARM处理器的数据交互。模拟结果表明,系统控制自动定位精度达到0.1μm,提高了系统运动精度,图像处理速度达到11 frame/s。