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oe1(光电查) - 科学论文

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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

    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