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[2019年IEEE国际空间光学系统与应用会议(ICSOS) - 美国俄勒冈州波特兰市 (2019.10.14-2019.10.16)] 2019年IEEE国际空间光学系统与应用会议(ICSOS) - 小卫星与星座空间激光通信的最新趋势

DOI：10.1109/ICSOS45490.2019.8978972 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文提出一种基于惯性测量单元（IMU）和位置传感器的机器人在线自标定方法。该方法需将位置标记与IMU刚性固定在机器人末端工具上，通过位置传感器实时获取机械臂位姿，利用IMU实时获取机械臂姿态。研究提出融合卡尔曼滤波器（KF）与粒子滤波的高效方法来估计机械臂位置与姿态，此类位姿（方向与位置）估计方法提升了测量可靠性与精度。最终采用扩展卡尔曼滤波器估算运动学参数误差。相较于现有自动自标定方法，本方案的主要优势在于无需相机标定、角点检测、激光对准等复杂步骤，使机器人标定流程在动态制造环境中更具自主性，且简化步骤提高了标定精度。GOOGOL GRB3016机器人的实验研究表明，该方法具有更优的精度、便捷性与有效性。
作者： Guanglong Du，Ping Zhang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于惯性测量单元（IMU）和位置传感器的在线机器人自标定方法，在无需相机标定、角点检测和激光对准等复杂步骤的情况下，提高位姿测量的可靠性和准确性。

研究成果

所提出的基于多传感器的串联机器人在线自主校准方法具有精确、便捷和高效的特点。该方法无需人工干预，也不涉及相机校准等复杂步骤，适用于动态制造环境。未来的工作将聚焦于改进运动学建模与位姿估计，以实现更高效的机器人校准。

研究不足

该方法要求惯性测量单元（IMU）和位置传感器必须牢固安装在机器人工具上，但并非所有机器人设计都适用此方案。此外，该方法的精度受限于IMU和位置传感器的测量精度。

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