一种基于图像的简化机器人视觉伺服控制方法

本发明涉及机器人技术领域，提出了一种基于图像的简化机器人视觉伺服控制方法，在图像采集与光照补偿方面，自适应多尺度直方图均衡化结合基于生成对抗网络(GAN)的光照模拟补偿，有效解决了光照多样性和复杂性问题，避免图像失真，在复杂光照环境下大幅提升图像特征辨识度，使机器人能获取清晰视觉信息，多模态特征融合优化部分，注意力机制融合依据场景自动调整不同模态特征权重，跨模态特征交互网络打破各模态特征独立性，二者协同增强了目标识别的准确性和鲁棒性，提升了特征融合效果，针对遮挡问题，基于强化学习的遮挡决策使机器人能根据环境状态和决策结果优化遮挡处理策略，增强适应性。