陕西省自然科学基金(2009JQ8011)
- 作品数：4 被引量：24H指数：3
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- 相关机构：西安理工大学陕西国防工业职业技术学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应kalman滤波的机器人6DOF无标定视觉定位被引量：14
- 2014年
- 机器人的强耦合和强非线性使得6自由度视觉定位成为机器人视觉伺服领域的一个热点和难点问题。提出了一种基于自适应kalman滤波的机器人无标定6自由度视觉定位方法。首先利用图像的全局特征描述子—图像矩设计了一组图像矩组并以它的变化来表征摄像机与目标之间的相对平动与转动。在不标定摄像机与机器人坐标变换关系的情况下,应用自适应kalman滤波器来在线估计图像雅可比矩阵,并在此基础上设计视觉控制律从而计算出机器人的运动控制量,最后在MATLAB环境下建立了眼固定机器人无标定6自由度视觉定位Simulink模型,实现了机器人6自由度视觉定位。仿真实验结果表明,在噪声的统计特性不完全已知的情况下,所设计的自适应kalman滤波器能使6自由度机器人到达期望的位置,且定位精度高。
- 辛菁白蕾刘丁
- 关键词：图像矩无标定
- 基于极线几何的机器人模糊滑模视觉伺服
- 2015年
- 从控制的角度出发,针对基于极线几何的机器人视觉伺服问题,设计了模糊滑模控制器,通过建立合适的模糊规则库,有效地削弱或减小抖振现象,同时提高系统的鲁棒性和快速性。机器人6DOF视觉定位仿真实验表明该方法的有效性和可行性。
- 范昭君辛菁
- 关键词：极线几何机器人模糊滑模控制
- 基于LS-SVR的机器人空间4DOF无标定视觉定位被引量：8
- 2010年
- 研究了基于智能算法的机器人无标定视觉伺服问题,提出了一种新的基于最小二乘支持向量回归的机器人无标定视觉免疫控制方法.利用最小二乘支持向量回归学习机器人位姿变化和观测到的图像特征变化之间的复杂非线性关系,其中最小二乘支持向量回归的参数由自适应免疫算法加5折交叉检验优化确定,在此基础上利用免疫控制原理设计了视觉控制器.六自由度工业机器人空间4DOF视觉定位实验结果表明了该方法的有效性.
- 辛菁刘丁徐庆坤
- 关键词：无标定视觉定位免疫控制
- 基于改进最小平方中值算法的基本矩阵估计算法被引量：3
- 2014年
- 针对基本矩阵的估计问题,为了消除误匹配点对和高斯噪声的影响,本文提出了一种估计基本矩阵的改进算法——基于遗传算法的最小平方中值算法,该算法是在最小平方中值算法中引入遗传算法,克服了传统鲁棒算法中对内点集的数据等同处理问题,利用遗传算法的全局优化特性,通过遗传算法对最小平方中值算法所得到的内点集合进行筛选,利用选取的8个匹配点对来估计基本矩阵。通过实例仿真表明,该算法在误匹配点对和高斯噪声存在的情况下具有更好的鲁棒性和精确性。
- 范昭君辛菁
- 关键词：基本矩阵遗传算法
