机械臂无标定视觉伺服MATLAB仿真程序代写

Question

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假设任务空间中的目标是一个正方形对象，选择其四个顶点作为与图像空间中的点相对应的特征点，即图像特征向量有八个维度。利用BP神经网络视觉伺服模型在不标定的情况下直接从视觉域过渡到关节域来控制机器人机械手在三维空间中对目标进行定位操作。

Answer 1

引自讯飞星火
首先，我们需要构建一个BP神经网络模型来学习从图像特征向量到关节角度的映射关系。然后，我们将使用这个模型来实现视觉伺服控制。

1. 准备数据集：收集一组带有目标正方形图像和对应的关节角度数据。确保数据集中的图像特征向量具有8个维度。

2. 创建BP神经网络模型：使用MATLAB的神经网络工具箱创建一个具有8个输入节点、10个隐藏层节点和8个输出节点的BP神经网络模型。

3. 训练模型：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练。在训练过程中，可以使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

4. 实现视觉伺服控制：将训练好的模型应用于实际任务中，通过输入图像特征向量来预测关节角度，从而实现机械臂对目标的精确定位。

以下是MATLAB代码示例：

% 加载数据集
load('dataset.mat'); % 假设数据集已经保存为dataset.mat文件

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
[X_train, X_test] = split_data(images, train_ratio);
[y_train, y_test] = split_data(joint_angles, train_ratio);

% 创建BP神经网络模型
net = feedforwardnet([8, 10, 8]);

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'InitialLearnRate', 0.005, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod', 125, ...
    'LearnRateDropFactor', 0.2, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = train(net, X_train, y_train, options);

% 测试模型
y_pred = net(X_test);
mse = mean((y_pred - y_test).^2);
fprintf('Mean Squared Error: %f
', mse);

% 可视化结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
imagesc(X_test);
title('Input Images');
subplot(2, 1, 2);
imagesc(y_test);
title('True Joint Angles');
xlabel('Image Index');
ylabel('Joint Index');
figure;
subplot(2, 1, 1);
imagesc(X_test);
title('Input Images');
subplot(2, 1, 2);
imagesc(y_pred);
title('Predicted Joint Angles');
xlabel('Image Index');
ylabel('Joint Index');

这段代码首先加载了数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，创建了一个具有8个输入节点、10个隐藏层节点和8个输出节点的BP神经网络模型。接下来，设置了训练选项，并使用训练集对模型进行了训练。最后，使用测试集评估了模型的性能，并可视化了输入图像、真实关节角度和预测关节角度。