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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种鲁棒的面向复杂形状目标物的轮廓视觉伺服控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115147485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210758035.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种鲁棒的面向复杂形状目标物的轮廓视觉伺服控制方法是由刘达新;王祺德;刘振宇;谭建荣设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鲁棒的面向复杂形状目标物的轮廓视觉伺服控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种鲁棒的面向复杂形状目标物的轮廓视觉伺服控制方法。手眼视觉伺服系统下，利用准均匀B样条曲线对目标物轮廓图像拟合并构造出期望图像特征；对实时获取的当前图像中提取出目标物的待伺服图像轮廓，同样提取出初步图像特征；对初步图像特征进行最优估计获得准确图像特征和特征深度，计算当前图像对应的交互矩阵，处理获得用于控制相机运动的矢量输出速度，结合手眼矩阵将矢量输出速度转化为机器人末端的矢量控制速度驱动机器人运动。本发明用准均匀B样条曲线特征实现了基于复杂目标物轮廓的机器人视觉伺服控制，同时设计了基于扩展卡尔曼滤波与李代数优化的图像特征实时估计模块，提高了视觉伺服系统对动态遮挡干扰环境的鲁棒性。

本发明授权一种鲁棒的面向复杂形状目标物的轮廓视觉伺服控制方法在权利要求书中公布了：1.一种鲁棒的面向复杂形状目标物的轮廓视觉伺服控制方法，其特征在于包括如下步骤： S1、在手眼视觉伺服系统下，给定相机内参、手眼矩阵以及给定机器人期望位姿下的目标物轮廓图像，利用准均匀B样条曲线对目标物轮廓图像处理，从目标物轮廓图像中提取轮廓并构造出用于控制机器人运动的期望图像特征及其图像坐标； S2、从机器人当前位姿下实时获取的当前图像中提取出目标物的待伺服图像轮廓，针对待伺服图像轮廓用准均匀B样条曲线提取出当前图像的初步图像特征及其图像坐标； S3、根据图像特征实时估计模块对当前图像的初步图像特征及其图像坐标处理，实现当前图像的准确图像特征和特征深度的最优估计； S4、根据当前图像的准确图像特征和特征深度计算当前图像对应的交互矩阵； S5、根据当前图像的图像特征及其图像坐标与期望图像特征及其图像坐标之间的偏差以及S4中得到的交互矩阵，处理获得用于控制相机运动的矢量输出速度，结合手眼矩阵将矢量输出速度转化为机器人末端的矢量控制速度，进而驱动机器人运动； S6、重复执行S2～S5，直到S5中的偏差收敛至预设范围内，则认为机器人到达期望位姿； 所述步骤S3中，图像特征实时估计模块具体处理为： 根据S2得到的当前图像中目标物的图像轮廓的完整性，判断目标物是否被遮挡，并对应执行准确图像特征和特征深度的实时最优估计： A、如果目标物没有被遮挡，则直接采用拓展卡尔曼滤波EKF对初步图像特征的图像坐标进行最优估计滤波处理，获得准确图像特征的图像坐标及其特征深度； B、如果目标物发生遮挡，则： 首先，根据当前图像中初步图像特征对应的不完整的图像轮廓，对当前图像的相机位姿Mk进行预测，具体是通过求解以下目标函数得到： 其中，ΔM为上一时刻与当前时刻间的相机相对位姿，Kc为相机内参，Mk-1为第k-1时刻的相机位姿，为第k时刻下当前图像中被部分遮挡的不完整图像轮廓的采样点，Pui为采样点在目标物的CAD模型中的对应点；Δξ表示李代数表示的相机位姿变换向量，Δξ^表示将李代数表示的位姿变换向量Δξ转换为一个齐次变换矩阵；M表示相机的位姿，k表示时刻的序号，i表示控制顶点的序号，m表示控制顶点的总数； 对上述目标函数进行优化求解，获得最优的李代数表示的相机位姿变换向量Δξ，再通过公式Mk-1expΔξ^计算获得当前图像下预测得到的预测相机位姿Mk； 然后，利用预测相机位姿Mk并根据预设相机的投影关系和目标物的CAD模型预测得到当前图像中的目标物完整轮廓，对目标物完整轮廓用准均匀B样条曲线进行拟合获得初步图像特征及其图像坐标，再对初步图像特征的图像坐标采用拓展卡尔曼滤波EKF进行最优估计滤波处理，获得准确图像特征的图像坐标及其特征深度。

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