在非高斯特征跟踪噪声存在的情况下,用于未校准的视觉伺服器的规范化最大电流量标准卡尔曼波器
Glauber Rodrigues Leite1, Ícaro Bezerra Queiroz de Araújo2, Allan de Medeiros Martins1
1Electrical Engineering Department, Center of Technology, Federal University of Rio Grande do Norte-UFRN, Natal 59072-970, Brazil.
本研究介绍了一种基于卡尔曼波器的新方法,RMCKF,用于改进未校准的视觉伺服 (UVS) 机器人任务. RMCKF有效处理非高斯噪声,在具有挑战性的非结构化环境中表现优于现有技术.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 计算机视觉 计算机视觉
- 控制系统 控制系统
背景情况:
- 摄像机为反系统提供灵活的,实时的,非接触式传感.
- 基于图像的视觉服务 (IBVS) 由于校准和动态不确定性,在非结构化环境中面临挑战.
- 未校准的视觉伺服 (UVS) 旨在在没有精确的摄像头校准的情况下执行任务,通常使用像卡尔曼波器这样的估计器来识别雅可比亚式.
研究的目的:
- 为未校准视觉伺服 (UVS) 开发一个强大的估计器,可以处理非高斯噪声.
- 解决传统卡尔曼波器在特征提取错误引起的异常值的场景中的局限性.
- 提出一种新的方法,RMCKF,专门针对UVS任务的特殊性而定制.
主要方法:
- 这项研究提出了递归最大流卡尔曼波器 (RMCKF),这是基于卡尔曼波器和最大流标准的估计器.
- RMCKF的设计是为了处理非高斯噪声,特别是非结构化环境中常见的异常噪声.
- 该方法包含了针对UVS的特定调整,包括处理独立特征,IBVS控制动作和模拟回火.
主要成果:
- 蒙特卡洛实验表明,RMCKF的性能优于其他非高斯卡尔曼波器技术.
- RMCKF表现出显著的改善,特别是在冲动噪声和各种初始配置的场景中.
- 提出的方法有效地减轻了异常值对特征提取算法的影响.
结论:
- 在具有挑战性的非结构化环境中,RMCKF为未校准视觉伺服 (UVS) 提供了强大的解决方案.
- 最大电流度标准有效处理非高斯噪声,提高视觉服务任务的可靠性.
- 开发的技术为依赖视觉反而没有精确校准的机器人系统提供了重大进步.
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