利用ABB机器人配件视觉进行信息反馈的机器人控制模式有两种:


       一种是 “look then action"模式，即利用视觉传感器获取环境信息，确定机器人运动目标的位置，继而确定机器人运动轨迹及运动过程中各个关节变量序列，再控制机器人运动。视觉传感器获取信息和机器人运动在时间上是分开的，与机器人离线编程相似，机器人在开始运动前已经确定运动轨迹，因此这种模式对视觉传感器和机器人控制器的响应速度要求不高，但无法根据环境变化实现实时控制，而且为了提高视觉传感器的测量精度，机器人和视觉传感器的各个环节都需要**标定。

 

       另一种是“look and action”模式，视觉传感器获取目标位置和机器人运动是同时进行的，即“边走边看”。这种模式能感知环境的实时变化，实现视觉信息的实时反馈，因此也称为“视觉伺服”.视觉伺服对视觉传感器和机器人控制器的响应速度要求很高，因为机器人的运动轨迹是运动过程中逐渐确定的，需要在短时间内获取目标位置信息，并转换为机器人的关节变量实现运动控制。
 

依照不同的准则，视觉伺服系统可以如下分类:
       1)根据关节变量的控制方式，分为动态“look and move”和“Direct visual servoing'(直接视觉伺服)方式。前者根据视觉信息确定机器人控制器输入量，由其内部控制各个关节变量的变化。后者的关节变量由视觉伺服控制器确定，不需要通过工具末端反求关节变量，减少了控制环节。


       2)根据视觉系统获取的信号形式，分为基于位置的视觉伺服(PBVC) 和基于图像的视觉伺服。 前者反馈的是目标位置的三维坐标信息，并以此推算机器人工具的位姿信息，作为机器人控制器的输入量。后者反馈的是图像的特征，根据图像特征的变化量推算机器人工具的位姿变化，从而实现机器人控制。

       3)根据相机的安装形式，可以分为“eye in hand"和“eyeto hand”形式。前者相机固定在机器人工具上，通过机器人可以控制相机的运动。后者相机固定在工作空间中，是静止不动的，这种方式测量精度与机器人的运动精度无关，但观察不灵活，容易被遮挡。

       4)根据相机的数量可以分为:单目视觉、双目视觉和多目视觉。

        5)根据相机的观察范围可以分为EOL和ECL系统。前者相机只能观察到目标，后者能观察到机器人工具和目标，同时对机器人和目标物体进行测量。