基于无迹卡尔曼滤波的机器人手眼标定

• 作者: 杨艳 王君臣 王田苗 胡磊
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 手眼标定 隐式马尔可夫模型 贝叶斯估计 无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 621-627
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1218.2011.00621

摘要

提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的机器人在线手眼标定算法来求解齐次变换矩阵方程AX =XB.建立手眼标定的隐式马尔可夫模型(HMM),并对它进行无迹卡尔曼滤波,从而对标定参数的状态进行递归贝叶斯估计和实时可视化处理.蒙特卡洛仿真结果表明,在小高斯噪声、较大高斯噪声以及非等方向性高斯噪声模型下,本文算法估计结果的精确度优于传统的最小二乘标定算法.通过实际机器人手眼标定实验验证了本文算法的稳定收敛性,标定结果的误差小于最小二乘法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡磊	北京航空航天大学机器人研究所	77	548	12.0	20.0
2	王田苗	北京航空航天大学机器人研究所	295	5727	37.0	65.0
3	王君臣	北京航空航天大学机器人研究所	9	85	4.0	9.0
4	杨艳	北京航空航天大学机器人研究所	3	73	3.0	3.0