自适应扩展卡尔曼滤波机械臂末端定位

为满足工业机械臂末端精确定位的需求,提出了一种适用于“眼在手上”机械臂-相机系统的自适应扩展卡尔曼滤波方法。该方法基于协方差匹配理论通过设置并利用已知的测量噪声协方差更新运动状态噪声协方差增量,实现对运动噪声协方差矩阵的精确估计进而实现对机械臂末端运动的精确估计。仿真结果表明,提出的自适应扩展卡尔曼滤波方法实现了比传统的扩展卡尔曼滤波和Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波更好的机械臂末端运动估计,同时在不同的运动噪声协方差输入的情况下,该自适应扩展卡尔曼滤波方法具有较高的鲁棒性。

机器人无标定视觉伺服系统设计与实现

为了实现手眼关系无标定情况下的机械臂末端定位,针对单目手眼系统,设计并实现了一个基于图像的无标定视觉伺服系统。进行模块化的系统设计,使用卡尔曼滤波器在线估计关节-图像雅可比矩阵,根据关节-图像速度数学模型设计图像视觉伺服控制器,利用C++多线程技术开发各个并行算法模块,实现了在手眼关系完全无标定情况下机械臂末端的高精度定位。实验表明,该系统的定位精度为0.1像素。