基于定点旋转的遥操作前端视觉自标定

为解决遥操作过程中当前端视觉内参数改变时的标定问题,特别是在一些危险的或是人无法到达的环境下,在前端放置标定物用传统的方法进行标定是不可能的,因此采用了一种基于定点旋转的自标定技术来进行标定.对基于定点旋转的自标定方法进行了理论推导,得到了标定步骤.在试验过程中,摄像机固定在一种旋转装置上进行拍摄,采用SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)算法对拍摄的图像进行特征点检测和匹配,采用牛顿算法进行计算.为和传统的标定方法进行比较,对自制的平面模板进行拍摄,利用Harris算子对平面模板图像进行角点检测,用传统的标定方法重新对摄像机进行标定.结果表明两种方法得到的答案相近,用传统标定方法标定结果是接近摄像机真实参数值的,说明这种新的标定方法是一种有效的标定方法.      

非线性状态方程自校准滤波方法

针对工程实际中遇到的非线性系统状态方程中含未知输入（如环境因素的影响、模型和参数选取不当等）的情况，采用自校准技术，基于秩滤波与无迹Kalman滤波算法提出了一种非线性状态方程自校准滤波方法,并分别讨论了自校准秩滤波(SRF)与自校准无迹Kalman滤波(SUKF)两种情况。大量仿真结果和工程应用表明:与无迹Kalman滤波(UKF)相比，该方法通过对系统状态方程中的未知输入进行自动估计和补偿，改善了系统受未知输入影响下的滤波效果，从算例中可以看到，估计精度至少提高了80%，且计算简单，便于工程应用。      

自校准扩展Kalman滤波方法

提出一种自校准扩展Kalman滤波(SEKF)方法,针对3种含有未知输入(如未知系统误差、突风、故障等)的不同的非线性系统模型,分别给出了滤波递推算法.在导航、信号处理、故障诊断等领域的许多非线性工程中,传统的扩展Kalman滤波(EKF)方法无法消除未知输入的影响,在滤波过程中往往产生较大误差甚至发散.提出的SEKF方法能够对这种未知输入进行补偿和修正,从而提高滤波精度.数值仿真算例表明:SEKF的滤波误差均值和标准差分别减少到传统EKF的1/12和1/4,有效地改善了滤波精度.并且该方法计算简单,便于工程应用.      

可重构混联机械手——Tricept的自标定方法

由于并联构型装备难于实现全闭环反馈控制,使运动学标定成为一项具有显著经济价值并十分有效的提高并联构型装备精度的手段,通常包括误差建模、测量、辨识和补偿4个环节。基于以上因素,以5自由度混联机械手Tricept为对象,研究一种基于内部传感器检测信息的运动学标定方法。首先建立传感器测量值与影响末端可补偿位姿误差的几何误差源的映射关系。在此基础上,讨论了几何误差的可辨识性。通过计算机仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

利用QED—200硅光电二极管自校准技术建立微光功率标准

着重介绍利用硅光二极管自校准技术建立激光功率标准的基本原理、实验装置的组成和实验结果。     

一种双轴旋转惯性导航系统的重要参数快速自标定方法

为了提高双轴旋转惯导重要参数标定的快速性和精度，提出一种快速自标定方法。通过设置不同的标定路径可以在10 min内完成陀螺和加速度计的零偏以及标度因数误差的标定。该方法利用基于姿态误差观测的卡尔曼滤波完成陀螺零偏的估计。通过六位置翻滚并以速度误差作为观测量进行卡尔曼滤波，完成加速度计的零偏及标度因数误差的标定。使天向陀螺绕方位轴旋转4周，使水平陀螺绕水平轴转动4周，通过计算旋转前后的姿态误差完成陀螺标度因数误差的估计。仿真和试验结果表明，该方法可以实现双轴旋转惯导重要参数10 min内完成自标定，且具有较高的精度。