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951.
基于CCD和超声的物体位姿检测方法及精度分析 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了用单个CCD摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方法.首先由CCD摄像机采集一幅图像,获取物体上目标点在图像坐标系中的理想坐标,并由此确定该点投影矢量(连接物体点和对应图像点的直线)的方向;然后控制机器人运动,使超声传感器的z轴与求得的投影矢量重合;最后用超声传感器测出投影矢量的长度,确定目标点在摄像机坐标系中的坐标.分析了影响检测精度的主要因素,具体研究了超声传感器的安装参数对检测精度的影响规律,进行了仿真分析.该方法可以有效地降低图像处理所带来的巨大数据量,避开双目视觉中的图像匹配问题,快捷、精确检测物体的位姿. 相似文献
952.
一种高精度角速率圆锥补偿算法 总被引:7,自引:3,他引:7
以角速率信号作为算法输入时,采用以往常用的圆锥补偿算法,算法误差明显增大.鉴于光纤陀螺角速率信号可以直接获取,提出了一种以角速率信号作为圆锥补偿算法输入的新补偿算法.在姿态更新周期内,以光纤陀螺角速率信号作为输入,求得陀螺角速率输出的表达式,结合旋转矢量微分方程,推导出新圆锥补偿算法表达式,然后以算法漂移误差最小对新算法进行优化.采用规则进动、典型的圆锥运动以及有噪声干扰的圆锥运动作为测试输入,通过与传统算法的对比,新算法计算量低、计算简单方便,算法精度高.新算法的提出为高动态环境下光纤陀螺捷联系统的姿态误差补偿提供了一个新的思路. 相似文献
953.
954.
955.
In outdoor environments, GPS is often used for pedestrian navigation by utilizing its signals for position computation, but in indoor or semi-obstructed environments, GPS signals are often unavailable. Therefore, pedestrian navigation for these environments should be realized by the integration of GPS and inertial navigation system (INS). However, the lowcost INS could induce errors that may result in a large position drift. The problem can be minimized by mounting the sensors on the pedestrian's foot, using zero velocity update (ZUPT) method with the standard navigation algorithm to restrict the error growth. However, heading drift still remains despite using ZUPT measurements since the heading error is unobservable. Also, tbot mounted INS suffers from the initialization ambiguity of position and heading from GPS. In this paper, a novel algorithm is developed to mitigate the heading drift problem when using ZUPT. The method uses building lay- out to aid the heading measurement in Kalman filter, and it could also be combined for the initial- ization. The algorithm has been investigated with real field trials using the low cost Microstrain 3DM-GX3-25 inertial sensor, a Leica GS10 GPS receiver and a uBlox EVK-6T GPS receiver. It could be concluded that the proposed method offers a significant improvement in position accuracy for the long period, allowing pedestrian navigation for nearly40 min with mean position error less than 2.8 m. This method also has a considerable effect on the accuracy of the initialization. 相似文献
956.
X频段是深空测控的主用频段,其多普勒测速精度远高于S频段,这一结论在"嫦娥二号"任务X频段深空测控技术试验中得到了验证,测速精度约为1mm/s。针对X频段高精度测速,本文分析了目前采用的径向速度近似计算公式,理论分析其产生的误差在地月转移和环月轨道段可达1cm/s。通过"嫦娥二号"任务X频段测控技术试验,以事后精密轨道为基准进行残差分析,结果表明,相比精确公式,近似公式计算测速数据的残差会增加1mm/s,已与X频段测速精度本身相当,因此,多普勒测速近似计算在X频段测量中已不再适用,应使用本文中列出的精确计算公式。 相似文献
957.
为了解决使用蒙特卡洛法计算降落伞落点散布慢的问题,提出了组合使用降落伞运动模型和神经网络产生落点散布,并利用硬件加速神经网络推理过程的方法。降落伞运动模型用于产生散布中心,神经网络用于产生相对于散布中心的落点。验证了两种不同结构的神经网络:多层感知器和转置卷积神经网络。发现降落伞运动模型结合多层感知器计算得到的降落伞落点散布和使用蒙特卡洛法计算得到的落点散布最为接近。同时,降落伞运动模型和多层感知器或者转置卷积神经网络组合使用都可以达到实时计算降落伞落点散布的效果。因此,提出的方法可以较好地应用于高时效性场景下的降落伞落点散布计算。 相似文献
958.
在复杂产品装配过程中,对增强现实设备定位是实现虚拟引导信息与装配现场实时融合的核心。传统基于标签或预先构建离线装配基体模型的定位方式,存在装配任务与视觉定位兼容性低,单一视觉定位鲁棒性和稳定性差的问题。利用多传感器融合的视觉惯性导航方式进行定位,可提高定位的精度和鲁棒性,有效提高复杂产品装配质量和效率。本文提出了一种基于点线特征融合的双目视觉惯性定位算法,对双目相机和惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)进行联合标定,并通过ORB和LSD线端融合的点线特征提取匹配,采取视觉和IMU紧耦合的方式,建立基于点线特征的视觉惯性融合的位姿误差融合模型。对比VINS-Fusion、PL-VIO和本文改进IPLVIO算法,结果表明IPL-VIO算法在结构化场景下的绝对位移和旋转误差比原算法误差更小,同时结构化场景信息更加丰富,能够应用在弱纹理的AR装配现场中,为增强现实辅助装配平台提供稳定可靠的位姿数据。 相似文献
959.
机器人砂带磨削具有高的加工表面质量与效率,但是在加工复杂曲面部件时,难以确定的局部接触状态导致加工过程的精度难以保证,限制了其在高端产业的应用。目前的局部接触状态计算方法难以满足加工中对计算效率的要求。因此,本研究首先对比分析了FEM与BEM在计算接触状态方面的结果,提出采用机器视觉识别砂带上的磨削痕迹得到磨削区宽度,并将其作为BEM的边界条件,最终实现了局部接触状态的快速获取。该方法能够在1 s内计算得到18 mm×18 mm区域大小,精度0.2 mm点云轮廓的接触状态,与FEM计算结果对比,最大误差不超过5.6%。 相似文献
960.