本项目专注于开发一种无需预先标定的机器人视觉伺服系统，通过创新算法实现实时精确控制，适用于多种复杂环境和任务需求。
为了实现手眼关系无标定情况下的机械臂末端定位问题，本段落设计并实现了基于图像的无标定视觉伺服系统。通过模块化的设计方法，利用卡尔曼滤波器在线估计关节-图像雅可比矩阵，并根据关节-图像速度数学模型设计了相应的视觉伺服控制器。借助C++多线程技术开发各个算法模块，在完全不进行手眼关系标定的情况下实现了机械臂末端的高精度定位。
无标定视觉伺服系统在机器人领域中扮演着重要角色，尤其是在需要高精度定位而传统方法难以满足要求时更为突出。传统的机械臂手眼系统依赖于复杂的标定过程，包括相机内参、机器人运动学参数以及手眼关系的精确校准。然而，在极端环境或结构变化的情况下进行此类标定变得十分困难，并且成本高昂。
为解决这些问题，无标定视觉伺服技术应运而生。它能够在不预先确定手眼关系的前提下，利用实时获取的图像信息调整机械臂的动作，确保其准确执行任务。根据实现方式的不同，无标定视觉伺服可以分为基于图像和基于位置两种类型。本段落主要关注于前者——即无需事先了解相机参数即可进行控制的技术。
在系统设计方面，文章提出了一种模块化策略，并采用卡尔曼滤波器来在线估计关节-图像雅可比矩阵。这种技术能够实时更新系统的状态信息，从而提高其稳定性与准确性。此外，在掌握了上述关系后，还根据数学模型制定了视觉伺服控制器的设计方案，以确保机械臂能按照预定目标进行调整。
实验结果表明该无标定视觉伺服系统达到了0.1像素的定位精度水平。这证明了所设计系统的有效性，并且预示着它在需要高精准度操作的应用场景中的巨大潜力，如精密装配、微小物体抓取等任务中均能发挥重要作用。
通过引入这项技术，本段落提供了一种有效的方法来克服传统标定过程中存在的挑战，在未知手眼关系条件下实现了机械臂的精确控制。这对于促进机器人技术的发展具有重要意义，尤其是在面对复杂或不可预测的工作环境时更是如此。
5星
