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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利基于分数型障碍李雅普诺夫的固定时间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：CN118559698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410613345.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于分数型障碍李雅普诺夫的固定时间视觉伺服控制方法是由林剑飞;马磊;孙永奎;鲁文儒;王冬瑞;郝浩楠;王宇涛设计研发完成，并于2024-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分数型障碍李雅普诺夫的固定时间视觉伺服控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于分数型障碍李雅普诺夫的固定时间视觉伺服控制方法，包括以下步骤：S1、得到三维相机坐标系到二维图像坐标系的转换关系；S2、获得机械臂末端与深度相机之间的转换矩阵T2；S3、定义视觉伺服图像误差向量；S4、结合障碍李雅普诺夫函数和固定时间稳定性理论设计带有视场约束的固定时间控制器，得到相机速度控制器；S5、对机械臂进行速度控制，使得机械臂视觉伺服运动到期望位置为止，保证图像特征点不会离开约束的相机视野。本发明在机械臂视觉伺服控制上引入固定时间的视野约束方法，使得图像特征始终在相机的视场范围内，提升了视觉伺服系统的稳态和瞬态性能。

本发明授权基于分数型障碍李雅普诺夫的固定时间视觉伺服控制方法在权利要求书中公布了：1.基于分数型障碍李雅普诺夫的固定时间视觉伺服控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立六轴机械臂图像视觉伺服系统，并对该视觉伺服系统参考框架进行坐标系设定，得到三维相机坐标系到二维图像坐标系的转换关系；相机坐标系中的三维特征点坐标表示为：Pi＝[xi,yi,zi]T，i∈{1,...,n}；其中，n为图像特征点的数量，xi，yi表示特征点在相机坐标系中的坐标值，zi表示从深度相机获取到的图像的深度值；三维特征点对应的图像坐标系下的二维图像特征为：si＝[ui,vi]T；其中，ui、vi表示图像坐标系下的图像坐标；三维特征点位置与二维图像坐标的关系如下： 其中，si表示二维图像特征点，δ为深度相机的焦距；二维图像特征点的时间导数为： 其中，Vc为相机速度控制器，且Vc＝[v,w]T＝[vx,vy,vz,wx,wy,wz]T，v为深度相机的线速度，w为深度相机的旋转速度，vx、vy、vz分别表示深度相机在x轴、y轴、z轴上的线速度，wx,wy,wz分别表示深度相机在x轴、y轴、z轴上的旋转速度； 其中，Γi为图像雅可比矩阵，且S2、通过棋盘法对视觉伺服系统进行标定，获得机械臂末端与深度相机之间的转换矩阵T2；S3、使用深度相机实时采集包含像素坐标的二维码角点图像特征信息并发送给电脑主机，根据当前图像特征角点的像素坐标和期望特征角点的像素坐标，定义视觉伺服图像误差向量；定义视觉伺服的误差为： 其中，表示相机坐标系下u方向的误差，表示相机坐标系下v方向的误差，表示期望特征角点的像素坐标，给定为常数；所有图像特征误差Eh的导数为： 其中，Γh为所有图像特征点的图像雅可比矩阵的集， 其中，Eh为所有图像特征误差；S4、根据图像误差向量进行预设性能设计，对相机视场进行约束，结合障碍李雅普诺夫函数和固定时间稳定性理论设计带有视场约束的固定时间控制器，得到相机速度控制器；S41、图像特征点像素坐标的约束如下： 其中，umin、vmin为图像平面坐标的下限，umax、vmax为图像平面坐标的上限；S42、对图像误差进行约束： S43、引入特定的时变性能函数对图像误差进行约束，使得图像特征点误差在预定区域内变化： 其中，为非对称常数，和为性能函数；性能函数和的表达式为： 其中，Lui,0＝umax-ui,d0，Lvi,0＝vmax-vi,d0，γui和γvi为正数参数，代表图像特征点误差的收敛速度；Lui,∞和Lvi,∞也为正数参数，Lui,∞表示瞬态性能指标，Lvi,∞表示稳态性能指标，且满足0Lui,∞＜＜Lui,0，0Lvi,∞＜＜Lvi,0；结合性能函数对图像误差向量进行重新定义如下： 将时变约束转化为时不变约束，表达式为： S44、结合障碍李雅普诺夫函数和固定时间稳定性理论得到带有现场约束的固定时间速度控制器如下： 其中，是相互作用矩阵的伪逆，λ1和λ2为正的增益参数，当n≥3时，为满秩矩阵，秩为6， 其中： 其中： 其中： 表示的上界，表示的下界，表示的上界，表示的下界；S5、将相机速度控制器与转换矩阵T2结合，对机械臂进行速度控制，使得机械臂视觉伺服运动到期望位置为止，并且保证图像特征点不会离开约束的相机视野。

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