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通过分析现有图象雅可比矩阵的在线辨识方法,提出一种新的辨识思路.将雅可比矩阵的在线估计转化为系统的状态观测,并设计了相应的Kalman-Bucy滤波估计算法.以双目立体视觉反馈下的运动目标跟踪任务为例,通过仿真和实验说明了所提出方法的有效性. 相似文献
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带有时延补偿的图像雅可比矩阵估计方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种新的带有时延补偿的图像雅可比矩阵在线估计方法, 用于存在时延的无标定视觉伺服系统.传统的图像雅可比矩阵估计方法没有考虑时延影响, 从而产生较大的估计误差.为了补偿时延, 本文采用局部拟合方法估计图像雅可比矩阵, 以获得当前时刻更准确的图像雅可比矩阵估值, 并可对图像预补偿. 本文以无标定的移动机器人和视觉传感器为实验对象,仿真和实验表明该方法改善了系统的动态性能, 减小了稳态误差,从而验证带有时延补偿的图像雅可比矩阵估计方法的可行性和有效性. 相似文献
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研究无标定视觉导引机械臂完成二维平面运动目标精确跟踪的问题.系统的视觉部分采用固定全局视觉与手上局部视觉相结合的方式,拓展了系统的观察能力,使系统能同时实现大范围的运动跟踪和精确的小范围跟踪.根据两种视觉的特点,在全局视觉反馈中使用最优反馈控制,而在手上视觉反馈中使用PI控制.通过分析图像雅可比矩阵的解析表达式以及跟踪过程中的变化规律,提出一种利用机器人已完成的跟踪运动在线辨识雅可比矩阵的方法,避免了传统估计方法引入冗余试探运动对系统动态性能的影响.仿真和实验检验了本方法的性能. 相似文献
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基于无极卡尔曼滤波算法的雅可比矩阵估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于图像的机器人视觉伺服中,采用在线估计图像雅可比的方法,不需事先知道系统的精确模型,可以避免复杂的系统标定过程。为了有效改善图像雅可比矩阵的在线估计精度,进而提高机器人的跟踪精度,针对机器人跟踪运动目标的应用背景,提出了利用无极卡尔曼滤波算法在线估计总雅可比矩阵。在二自由度的机器人视觉伺服仿真平台上,分别用卡尔曼滤波器(KF)、粒子滤波器(PF)和无极卡尔曼滤波器(UKF)三种算法进行总雅可比矩阵的在线估计。实验结果证明,使用UKF算法的跟踪精度优于其他两种算法,时间耗费仅次于KF算法。 相似文献
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传统的在线估计图像雅可比矩阵的方法没有考虑时延因素,因此具有较大的估计误差。为了补偿时间延迟,提出一种新的带时延补偿的图像雅可比矩阵估计方法。该方法利用卡尔曼滤波估计特征点在图像空间中当前时刻的位置和速度,进而计算当前时刻较为准确的图像雅可比矩阵估计值。仿真和实验结果表明,该方法显著地提高了系统的性能,从而验证了提出的带时延补偿的图像雅可比矩阵在线估计方法的可行性和优越性。 相似文献