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深度相机与惯性测量单元的相对姿态标定
被引量:
3
1
作者
陈集辉
朱海飞
+1 位作者
谷世超
管贻生
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期131-136,共6页
为解决深度相机和惯性测量单元之间相对姿态难以直接测量的问题,提出一种通过捕捉同一手部运动来构造位移向量继而利用最小二乘法求取两传感器相对姿态的非接触式标定方法.首先描述和分析一类相对位姿时变的深度相机和惯性测量单元的相...
为解决深度相机和惯性测量单元之间相对姿态难以直接测量的问题,提出一种通过捕捉同一手部运动来构造位移向量继而利用最小二乘法求取两传感器相对姿态的非接触式标定方法.首先描述和分析一类相对位姿时变的深度相机和惯性测量单元的相对姿态标定问题,然后使用深度相机与惯性测量单元同时捕获手部向空间任意方向摆动的运动信息,构造相应的位移向量,进而基于刚体旋转不变性原理建立求解模型,最后使用最小二乘法求取最佳相对姿态,即标定结果.为验证标定方法的准确性和有效性,一方面组织标定解算结果和白噪声仿真数据比对从而得出偏差估计的实验,结果表明标定后相对姿态偏差少于±4°;另一方面使用深度相机和惯性测量单元组成的传感系统对人手臂运动进行捕捉实验,结果表明标定后测得数据方可正确反映人手臂参数.本文所提出的标定方法原理简单、操作方便、无需接触测量或其它辅助标定设备,适用于机器人远程操纵和体感游戏设备等场景相应传感器标定中.
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关键词
相对姿态标定
最小二乘法
深度相机
惯性测量单元
多传感融合
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职称材料
基于EKF的摄像机-IMU相对姿态标定方法
被引量:
2
2
作者
姜广浩
罗斌
赵强
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第7期155-158,203,共5页
摄像机与惯性传感器之间的相对姿态标定是视觉-惯性混合跟踪器的关键技术之一,是混合跟踪器进行数据融合获得鲁棒姿态输出的前提。提出一种新颖的基于扩展卡尔曼滤波器EKF(Extended Kalman Filter)的摄像机-惯性测量单元IMU(Internal Me...
摄像机与惯性传感器之间的相对姿态标定是视觉-惯性混合跟踪器的关键技术之一,是混合跟踪器进行数据融合获得鲁棒姿态输出的前提。提出一种新颖的基于扩展卡尔曼滤波器EKF(Extended Kalman Filter)的摄像机-惯性测量单元IMU(Internal Measurement Unit)相对姿态标定方法。该方法通过构建基于刚体运动学的过程模型和基于摄像机外参数的测量模型,估计摄像机与惯性传感器的相对位置和方向。初步实验结果显示,所提出的标定方法不仅能够标定6 DOF相对姿态,标定操作更简易快速,而且在系统初始误差较大和非线性噪声较大的条件下,该方法仍然能够精确地获得摄像机与IMU之间的相对姿态。
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关键词
摄像机
惯性测量单元
卡尔曼滤波器
相对姿态标定
特征点匹配
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职称材料
题名
深度相机与惯性测量单元的相对姿态标定
被引量:
3
1
作者
陈集辉
朱海飞
谷世超
管贻生
机构
广东工业大学机电工程学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期131-136,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51605096)
北京智能机器人与系统高精尖创新中心开放基金项目(2016IRS16)
文摘
为解决深度相机和惯性测量单元之间相对姿态难以直接测量的问题,提出一种通过捕捉同一手部运动来构造位移向量继而利用最小二乘法求取两传感器相对姿态的非接触式标定方法.首先描述和分析一类相对位姿时变的深度相机和惯性测量单元的相对姿态标定问题,然后使用深度相机与惯性测量单元同时捕获手部向空间任意方向摆动的运动信息,构造相应的位移向量,进而基于刚体旋转不变性原理建立求解模型,最后使用最小二乘法求取最佳相对姿态,即标定结果.为验证标定方法的准确性和有效性,一方面组织标定解算结果和白噪声仿真数据比对从而得出偏差估计的实验,结果表明标定后相对姿态偏差少于±4°;另一方面使用深度相机和惯性测量单元组成的传感系统对人手臂运动进行捕捉实验,结果表明标定后测得数据方可正确反映人手臂参数.本文所提出的标定方法原理简单、操作方便、无需接触测量或其它辅助标定设备,适用于机器人远程操纵和体感游戏设备等场景相应传感器标定中.
关键词
相对姿态标定
最小二乘法
深度相机
惯性测量单元
多传感融合
Keywords
relative orientation calibration
least square method
depth camera
inertial measurement unit
multi-sensor fusion
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于EKF的摄像机-IMU相对姿态标定方法
被引量:
2
2
作者
姜广浩
罗斌
赵强
机构
中国工程物理研究院计算机应用研究所
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第7期155-158,203,共5页
基金
中国工程物理研究院科学技术发展基金项目(2012B0403068)
中国工程物理研究院预研课题
文摘
摄像机与惯性传感器之间的相对姿态标定是视觉-惯性混合跟踪器的关键技术之一,是混合跟踪器进行数据融合获得鲁棒姿态输出的前提。提出一种新颖的基于扩展卡尔曼滤波器EKF(Extended Kalman Filter)的摄像机-惯性测量单元IMU(Internal Measurement Unit)相对姿态标定方法。该方法通过构建基于刚体运动学的过程模型和基于摄像机外参数的测量模型,估计摄像机与惯性传感器的相对位置和方向。初步实验结果显示,所提出的标定方法不仅能够标定6 DOF相对姿态,标定操作更简易快速,而且在系统初始误差较大和非线性噪声较大的条件下,该方法仍然能够精确地获得摄像机与IMU之间的相对姿态。
关键词
摄像机
惯性测量单元
卡尔曼滤波器
相对姿态标定
特征点匹配
Keywords
Camera Inertial measurement unit (IMU) Kalman filter Relative pose calibration Feature points matching
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度相机与惯性测量单元的相对姿态标定
陈集辉
朱海飞
谷世超
管贻生
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
2
基于EKF的摄像机-IMU相对姿态标定方法
姜广浩
罗斌
赵强
《计算机应用与软件》
CSCD
2015
2
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职称材料
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