【摘 要】
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针对于机器人的无标定视觉伺服问题,本文提出一种基于同步扰动随机逼近算法优化Kalman滤波在线估计图像雅克比矩阵的方法。该方法将机器人图像雅克比矩阵作为系统状态,使用Ka
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院电站自动化重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273182)
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针对于机器人的无标定视觉伺服问题,本文提出一种基于同步扰动随机逼近算法优化Kalman滤波在线估计图像雅克比矩阵的方法。该方法将机器人图像雅克比矩阵作为系统状态,使用Kalman滤波器对系统状态进行观测。为提高滤波器性能,采用同步扰动随机逼近算法对滤波器参数进行优化。应用此方法估计出图像雅克比矩阵并设计控制率,避免了复杂的系统标定过程。仿真结果表明,所提出的方法能够实现无标定环境下六自由度机器人的视觉定位,且精度和稳定性较高。
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