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oe1(光电查) - 科学论文

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  • [IEEE 2019年第16届中国国际固态照明论坛暨2019年国际宽带隙半导体论坛（中国）（SSLChina: IFWS） - 中国深圳（2019.11.25-2019.11.27）] 2019年第16届中国国际固态照明论坛暨2019年国际宽带隙半导体论坛（中国）（SSLChina: IFWS） - 电荷转移对量子点发光二极管寿命的影响

    摘要： 向机器人操作臂传递复杂动作更自然的方式，是让操作臂模仿人类手部的运动。本文提出一种无标记人机交互界面，通过融合卡尔曼滤波器(KFs)和粒子滤波器(PFs)来追踪人手姿态。该方法使操作者无需任何接触设备或标记物，仅通过双手即可控制双机械臂。该算法采用Leap Motion设备确定人手方位与位置。虽然传感器能获取手部位置和方向数据，但由于设备噪声和追踪误差，测量误差会随时间累积。PFs和KFs被用于估算人手的位置与方向。受感知能力和运动能力的限制，操作者若无辅助手段难以实现高精度操控。系统采用自适应多空间变换来辅助操作者提升机械臂姿态判定的准确性与可靠性。该方法的最大优势在于无需辅助标记即可准确稳定地估算人手姿态。实验室实验证实该人机交互界面系统能有效控制双机械臂，即使操作者非专业人士也能成功实现操控。

    关键词： 粒子滤波器（PF）、卡尔曼滤波器（KF）、人机交互界面、无标记

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [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

    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。

    关键词： 粒子滤波器（PF）、扩展卡尔曼滤波器（EKF）、运动学辨识、机器人在线标定、卡尔曼滤波器（KF）

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [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

    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。

    关键词： 扩展卡尔曼滤波器（EKF）、粒子滤波器（PF）、在线机器人校准、卡尔曼滤波器（KF）、运动学辨识

    更新于2025-09-19 17:13:59