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[IEEE 2019 FISE-IEEE/CIGRE会议 - 能源转型实践（FISE/CIGRE） - 哥伦比亚麦德林（2019.12.4-2019.12.6）] 2019 FISE-IEEE/CIGRE会议 - 能源转型实践（FISE/CIGRE） - 基于IEC61724性能参数的光伏太阳能装置分析

DOI：10.1109/fisecigre48012.2019.8984950 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。研究提出了一种融合卡尔曼滤波（KF）与粒子滤波的高效算法来估计机械臂位姿，该位姿（含方向与位置）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。相较于现有自动标定方法，本方案无需相机标定、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，且简化步骤进一步提高了标定精度。在GOOGOL GRB3016机器人上的实验表明，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，在不涉及相机标定、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，也不涉及相机标定、角点检测或激光对准等复杂步骤。未来工作将聚焦于改进运动学建模与位姿估计，使算法能适用于其他机器人类型，并在动态位姿测量中实现更高效率。

研究不足

该方法的准确性受限于测量精度，而测量精度又受到噪声的影响。此外，该方法要求机器人在姿态测量时停止运动，在动态环境中可能效率较低。

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