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时间:2020-03-25
《基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、西安理工大学学报JournalofXi’anUniversityofTeehnology(2011)Vo1.27No.2133文章编号:1006-4710(2011)02431334)6基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计张捷,刘丁(西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048)摘要:针对现有的图像雅可比矩阵无标定求解方法,分析了基于Kalman滤波、模糊自适应Kalman滤波和粒子滤波的图像雅可比矩阵在线估计的优缺点。为了进一步提高未知环境下的系统估计精度,选择基于滤波理论的估计框架,对系统模型进行调整,用鲁棒信息滤波器在线估计图像雅可比矩阵,该滤波算法对任意分
2、布的有界噪声都具有较强的鲁棒性。仿真和实验结果表明,在未知系统噪声的情况下,该算法仍可以实现图像雅可比矩阵的精确估计。关键词:视觉伺服;图像雅可比矩阵;卡尔曼滤波器;鲁棒信息滤波器中图分类号:TP301。TP342文献标志码:AOnlineEstimationofImageJacobianMatrixBasedonRobustInformationFilterZHANGJie,LIUDing(FacultyofAutomationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an710048,China)Abst
3、ract:ThispaperreviewspresentmainstreamuncalibratedestimationsofimageJacobianmatrix(IJM),andanalyzesmethodsbasedonKalmanFilter,FuzzyAdaptiveKalmanFilterandParticleFilter,aswellastheiradvantagesanddisadvantagesindetail.Inordertoimprovesystemestimationprecisioninunknownenvironment,thispaperselec
4、tstheestimationframeworkbasedonfilteringtheory,adjuststhesystemmodel,utilizesRobustInformationFilter(RIF)toestimateIJM,andrealizesmoving—object—trackingaccuratelyinsimulationandindustrialrobotsystemrespectively.RIFisrobusttoboundednoisewithanydistribution,bothsimulationandexperimentalresultsv
5、erifytheeffectivenessoftheintroducedmethod.Keywords:visualservoing;imageJacobianmatrix;KalmanFiher;RobustInformationFilter在基于图像的视觉伺服(IBVS)⋯中,图像雅可时估计图像雅可比矩阵和运动目标速度完成了目标比矩阵(IJM)用来描述机器人手眼关系,是整个系跟踪;文献[8][9]给出了改进的BROYDEN估计策统的重要环节。略,提高了系统稳定性及其对噪声的鲁棒性;文献传统的图像雅可比矩阵求解方法需要系统标定[1O]使用Kalman滤波器(KF)在线估计图像雅
6、可参数,但通常标定算法繁琐、易错、对环境变化敏感、比矩阵,完成运动目标跟踪;针对KF算法中噪声模不易于实际操作,所以图像雅可比矩阵的无标定求型不精确,文献[11]利用模糊自适应Kalman滤波解成为目前该领域的研究热点之一。器(FAKF)在线调节噪声参数,提高了动态环境下文献[2]通过引入试探运动,用最小二乘法实的矩阵估计精度;文献[12]在图像雅可比矩阵估计时估计图像雅可比矩阵,完成定位任务;文献[3]利中引入粒子滤波(PF),用于处理噪声为非高斯的用机器人完成的运动,而非试探运动,实现了运动目情况。标跟踪;基于BROYDEN递推算法,文献[4][5]求基于滤波理论的估计算法仅
7、需一步机器人运动出组合雅可比矩阵实现了目标定位;文献[6][7]同就可以求出当前完整的图像雅可比矩阵,而且对系收稿日期:2010-12—15基金项目:国家自然科学基金资助项目(60675048)。作者简介:张捷(1984·),男,陕西大荔人,博士生,研究方向为机器人视觉伺服。E-mail:zhangjlive@163.com。刘丁(1957一),男,山东沂水人,教授,博导,博士,研究方向为智能机器人控制、复杂系统的建模与控制等。E—mail:liud@xaut.edu.cn。13
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