本文描述了在基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)中，當(dāng)攝像機(jī)的初始位置遠(yuǎn)離期望位置時(shí)可能出現(xiàn)的問題。通過具體的例子說明了在伺服過程中，圖像雅可比矩陣的局部極小值或奇異點(diǎn)是可以達(dá)到的。然后我們回顧最近的結(jié)果，以避免這些缺點(diǎn)。它包括直接從圖像中獲得的視覺特征和基于位置的特征。這種方法被稱為21/2d視覺伺服，在功能上也提供了與特征相結(jié)合的平均值的補(bǔ)充優(yōu)勢(shì)。

　　視覺伺服的兩種經(jīng)典方法（基于圖像的控制和基于位置的控制）在各自的控制方案中使用的輸入性質(zhì)上是不同的〔4，5〕。即使由此產(chǎn)生的機(jī)器人行為也不同，這兩種方法通常都給出令人滿意的結(jié)果：收斂到由于控制方案采用閉環(huán)控制，系統(tǒng)穩(wěn)定，對(duì)攝像機(jī)標(biāo)定誤差、機(jī)器人標(biāo)定誤差和圖像測(cè)量誤差具有魯棒性。然而，在某些情況下，可能會(huì)出現(xiàn)收斂性和穩(wěn)定性問題，特別是當(dāng)初始攝像機(jī)位置遠(yuǎn)離其期望位置時(shí)。在基于位置的視覺伺服系統(tǒng)［12］中，第一個(gè)缺點(diǎn)是圖像中沒有執(zhí)行任何控制，這意味著目標(biāo)在伺服過程中可能會(huì)離開攝像機(jī)的視野（當(dāng)然會(huì)導(dǎo)致其故障）。第二個(gè)缺點(diǎn)是必須說明強(qiáng)有力的假設(shè)，以證明穩(wěn)定性在本文的下一部分中，我們說明了基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)也存在一些缺點(diǎn)。更準(zhǔn)確地說，當(dāng)?shù)氐淖畹蜆?biāo)準(zhǔn)可能達(dá)到，埃齊奧·馬利斯目前在英國劍橋大學(xué)。這意味著最終的機(jī)器人位置與期望的位置不一致。此外，圖像雅可比在伺服過程中可能會(huì)變得奇異，這當(dāng)然會(huì)導(dǎo)致不穩(wěn)定的行為。最后，如果能夠給出基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)的一個(gè)充分的穩(wěn)定性條件，那么在實(shí)際應(yīng)用中就不可能充分利用它。為了解決這些問題，已經(jīng)在〔6〕中描述過的一種有前途的方法是將直接從圖像中獲得的視覺特征與在歐幾里德空間中表示的特征相結(jié)合。如第3節(jié)所述，我們因此獲得了一個(gè)具有有趣的解耦特性的塊三角圖像雅可比矩陣。也可以確保無論初始攝像機(jī)位置如何，目標(biāo)都將保持在攝像機(jī)視野中。由于最近在射影幾何學(xué)方面的成果，不必知道所考慮對(duì)象的任何CAD模型。即使在存在校準(zhǔn)誤差的情況下，也可以獲得確保系統(tǒng)全局穩(wěn)定性的分析條件。最后，我們描述了一種新的控制方案，它屬于21/2d視覺伺服方法，并且允許攝像機(jī)軌跡在笛卡爾空間中是一條直線。