事件相机驱动的空间机械臂视觉伺服

针对空间机械臂携带的传统视觉系统面临图像数据量大、测量延迟高等问题,研究了基于事件相机驱动的空间机械臂视觉伺服控制方法.事件相机是一种低延迟的新型神经形态视觉传感器,具有超高时间分辨率和高动态范围,但其产生的异步事件流数据与传统相机完全不同,需要设计新的算法以适配事件流数据.基于迭代重加权拟合设计了适用于事件流数据的快速圆形特征检测与跟踪算法;发展了适配圆形特征的空间机械臂视觉伺服方法.实验表明提出的检测与跟踪算法在实现高跟踪成功率的同时还具有远超传统视觉算法的检测速度,此外从事件相机获得的高速特征反馈能够驱动机械臂完成更加精确的伺服运动.