在视觉伺服控制器的设计中, 主要的问题在于模型不确定性和约束的处理. 这是由于视觉模型依赖于目标深度、相机参数等未知或不精确的信息, 并且在控制的过程中需要保证目标的可见, 对系统的稳定性和动态性能有较大的影响.2.1 视觉伺服中模型不确定性的处理针对模型不确定性问题, 主要有三种解决方案,分别为自适应算法、鲁棒算法和智能算法. 自适应算法通过自适应环节在线调整模型, 从而优化控制性能; 鲁棒算法基于最优估计参数设计控制器, 并保证对一定范围内参数摄动的稳定性; 智能算法一般基于学习的策略应对参数不确定性.2.1.1 自适应视觉伺服控制考虑到模型参数不确定带来的问题, 研究者提出了一系列自适应的方法对模型误差进行补偿. 自适应控制方法由控制律和自适应环节组成, 通过自适应环节的在线修正保证系统的稳定性. 自适应的方法可以分为参数自适应和雅可比矩阵自适应方法.1)参数自适应算法由于特征点在图像空间的运动特性依赖于其深度和相机参数, 从而可以在控制过程中根据控制输入使用当前估计参数将运动投影到图像空间, 预测特征点的运动. 预测值与实际观测的特征点运动之间的差异作为估计投影误差, 可以通过迭代优化的方法使该投影误差最小化从而对参数进行在线估计.