随后程序分别读取规划和反馈，根据两者之差来求得控制量，再发出控制信号，控制机器人头部的转动。
对于控制量的求法程序采用了传统的PID算法，设t（k）为第k个运动控制周期时刻，在t（k）时间上，系统的输出量为Yk，运动规划的规划量为Xk，依据PID算法，在t（k＋1）时间上，系统的输出Yk＋1为Yk＋1＝KP（Xk－Yk）＋Ki∑（Xk－Yk）＋Kd（Xk－Yk－Xk-1＋Yk-1）
上式中KP，Ki，Kd分别为比例系数，积分系数，微分系数。在一个控制系统中，一定大小积分系数可以使系统没有残差，但会降低响应速度;而一定大小的比例系数可以加快系统的响应速度，并能根据输入的变化提前做出响应，但可能导致系统不稳定。因此在结果可以接受的情况下，应该只使用比例系数，如果结果达不到要求再使用积分系数和微分系数。
实验
本系统中，视觉信息处理系统和运动控制系统分别适用Windows和RT-Linux作为软件开发平台。RT-Linux是实时操作系统，使用它可以满足运动控制的实时性，而Windows系统的强大的多媒体功能使其成为图像处理的平台。视觉信息处理计算机的CPU为PⅣ 2.4GB,内存512M;运动控制计算机的CPU为PⅢ 700MHz，内存256M;Memolink是连接视觉处理系统与运动控制系统的桥梁，我们选用的产品采用PCI接口，最大传输速率为1Mbytes/s。摄像头为SVS视觉处理系统，每秒钟采样15帧。
SVS视觉处理系统安装才2自由度的运动机构上，该机构在2个自由度方向的运动足以使其指向任何方向，因此可以实现跟踪物体。BHR-1的头部的三维尺寸为宽19cm，高27cm，深19cm，重量2.8kg，以上数据包括机械结构、轴承、电机、摄像机等。
利用该系统跟踪和定位物体时，图像的处理速度为每秒钟10帧，视觉伺服周期为100ms左右，运动控制系统的伺服周期是3ms，近距离的定位精度较高，最高精度为1m处3‰。
为进一步验证本文提出的视觉定位与动作规划的方法的有效性，BHR-1系统实现了对物体的抓取试验，机器人手臂是具有7个自由度的机器人的右臂，实验过程中，视觉系统将目标物体的三维信息通过memolink传递给运动控制计算机，运动控制计算机根据上面提出的方法规划数据并实现抓取物体。
结语
本文给出了一种基于双目视觉的物体的跟踪和定位方案。双目视觉用于获取目标物体的三维空间信息，实现物体的定位。这个系统采用了双计算机处理和Memolink 通讯方式，两台计算机分别进行视觉信息处理和运动控制，保证了系统具有较高的响应速度。
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