南开大学机器人与信息自动化研究所   天津市智能机器人技术重点实验室
Institute of Robotics and Automatic Information System
Tianjin Key Laboratory of Intelligent Robotics
2018年春季先进机器人与MEMS技术系列学术讲座 (第106期)
Seminar Series：Advanced Robotics & MEMS

报告题目：未标定环境下的机器人视觉伺服
报告人：王贺升 教授（上海交通大学，国家优秀青年基金获得者）
时间：2018-03-29 周四 下午14:00-16:00.
地点：信息东楼(计控学院)105室
  
个人简介：
王贺升博士，上海交通大学自动化系教授，博导。国家优秀青年基金获得者。2002年毕业于哈尔滨工业大学，2004及2007年于香港中文大学分别获得硕士及博士学位。近年来，在国内外刊物和会议发表SCI/EI索引论文100多篇，其中SCI索引40多篇。已获国家发明专利授权20项。2014年获得上海市青年科技启明星A类。2017年获得国家优秀青年基金。作为项目负责人，主持包括国家自然科学基金联合基金重点项目、优秀青年基金、面上项目、青年基金，科技部ITER计划专项子课题，科技部国际合作项目子课题等多个项目。曾担任2014国际机器人及仿生学大会(IEEE ROBIO2014)的大会程序主席(Program Chair)， 2016年国际实时计算与机器人大会（IEEE RCAR2016）的大会总主席（General Chair）, 将担任2019年国际先进智能机电系统(IEEE AIM2019)的大会程序主席。目前担任国际期刊IEEE Transactions on Robotics，Assembly Automation，International Journal of Humanoid Robotics和Robotics and Biomimetics的副编辑（Associate Editor），IEEE机器人及自动化学会会议编委会副编辑。现为IEEE高级会员。
研究领域：视觉伺服，手术机器人，机器人控制，计算机视觉。

欢迎各位老师和课题组的同学前来交流。
  
报告摘要：
为了建立一个视觉伺服系统，设计基于视觉的控制策略的第一个重要步骤就是建立与所选择图像特征相关的运动学模型。运动学模型建立的主要目的就是推导图像交互(雅可比)矩阵，从某种意义上说这是视觉伺服系统的核心所在。众所周知，交互矩阵不仅依赖于摄像机内外参数，还依赖于特征点深度参数以及机器人运动学参数。因此，为了获取更高性能的视觉伺服系统，通常需要知道这些参数的精确值。为了避免繁琐的标定并考虑到标定是一个容易发生错误的过程，这些参数将会随着时间的推移而发生改变，仅仅利用近似或完全未知参数的未标定视觉伺服在很长时间以来是一个研究热点。在视觉伺服领域，由于特征相对于相机的深度时刻变化，控制器的设计变得十分困难。本报告将针对未标定环境下的视觉伺服问题，系统的介绍一系列相关解决方案。并结合包括机械臂、移动机器人、无人机、软体机器人等机器人系统进行研究与应用。