基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计.pdf

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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