国家自然科学基金(60675048)
- 作品数：22 被引量：138H指数：8
- 相关作者：刘丁杨延西辛菁弋英民徐庆坤更多>>
- 相关机构：西安理工大学西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于图像的机器人视觉伺服免疫控制被引量：9
- 2008年
- 视觉传感器的引入增加了机器人对周围环境的自适应性,拓宽了机器人的应用领域。可以预见,具有视觉的智能机器人将得到越来越广泛的应用。本文根据机器人视觉伺服控制系统的特性利用图像雅可比矩阵的伪逆和免疫控制原理设计了视觉控制器,并将之应用于机器人视觉伺服控制中。两连杆机器人平面视觉跟踪控制仿真结果表明在控制系统的动态调节过程中,PI型免疫控制器的免疫反馈机制能使偏差迅速消除,控制性能优于常规的PID控制器。
- 辛菁刘丁杨延西
- 关键词：机器人视觉伺服控制免疫控制视觉跟踪
- 一种新的基于粒子群优化的自标定位置视觉定位算法被引量：1
- 2008年
- 针对动态自标定的问题,提出了一种改进的基于粒子群优化(PSO)的自标定位置视觉定位算法。首先对本质矩阵进行奇异值分解,依据3个奇异值的特性在线生成目标函数,在进行动态自标定的同时,完成视觉伺服。算法抛弃了Chesi G方法中对初值选取极为敏感的基于梯度下降的方法,采用PSO动态优化摄像机内参数。该方法的主要优点是在线优化时对摄像机参数初值并不敏感,并克服了Chesi G方法中要求摄像机内参数不可变的限制,只需离线给出5个内参数的粗略范围。另外算法不需要物体精确的3维模型,只需8个空间固定点的坐标信息。大量实验结果表明,该算法应用于基于位置的视觉定位时比基于梯度的方法运算速度更快,且鲁棒性更强。
- 刘丁吴雄君杨延西
- 关键词：粒子群优化视觉定位本质矩阵计算机视觉
- 基于LS-SVR的机器人空间4DOF无标定视觉定位被引量：8
- 2010年
- 研究了基于智能算法的机器人无标定视觉伺服问题,提出了一种新的基于最小二乘支持向量回归的机器人无标定视觉免疫控制方法.利用最小二乘支持向量回归学习机器人位姿变化和观测到的图像特征变化之间的复杂非线性关系,其中最小二乘支持向量回归的参数由自适应免疫算法加5折交叉检验优化确定,在此基础上利用免疫控制原理设计了视觉控制器.六自由度工业机器人空间4DOF视觉定位实验结果表明了该方法的有效性.
- 辛菁刘丁徐庆坤
- 关键词：无标定视觉定位免疫控制
- 自适应卡尔曼滤波器在机器人控制中的应用被引量：9
- 2007年
- 机器人控制系统在实际工作中不可避免地要受到随机噪声的影响,当噪声的统计特性已知时,可以考虑采用常规Kalman滤波以抑制随机噪声对控制性能的影响;但当噪声的统计特性不完全已知时,常规Kalman滤波的滤波性能会下降甚至会引起发散。根据机器人的动态特性,设计了一个自适应Kalman滤波器,并对该滤波器应用于机器人控制系统进行了仿真实验研究。仿真结果表明,所设计的滤波器能够较好地抑制方差和均值未知的测量噪声对机器人控制系统的影响,控制系统的动态性能得到了较大的改善。
- 辛菁刘丁班建安
- 关键词：随机噪声机器人控制
- 统计特性突变下的机器人同步定位与地图构建
- 2009年
- 针对未知环境中,机器人同步定位与地图构建(SLAM)时,系统的统计特性发生突变问题,提出了一种基于非线性交互式多模型(IMM)的SLAM算法。该算法的主要思想是:用多个非线性高斯模型近似非线性非高斯模型;每个模型都采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对非线性系统线性化;在每一步采用IMM方法获得融合估计值;从而演化机器人的SLAM.Monte Carlo仿真结果表明,在过程噪声均方根误差、量测噪声均方根误差和两者噪声均方根误差都发生变化的情况下,与EKF-SLAM算法和快速SLAM算法相比,该算法具有更好的估计精度。
- 弋英民刘丁
- 关键词：自动控制技术非线性交互式多模型同步定位与地图构建
- 基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究被引量：20
- 2008年
- 该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法(PSO),提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法(CPSO),该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明:CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。
- 杨延西刘丁辛菁
- 关键词：图像相关匹配图像匹配粒子群优化算法混沌
- 有色过程噪声下的轮式机器人同步定位与地图构建被引量：11
- 2010年
- 由于机械制造工艺的原因,轮式机器人内部传感器获得的控制量在实际中为有色噪声,经典的同步定位与地图构建(SLAM)算法将不适用.提出一种有色过程噪声的机器人同步定位与地图构建算法.将机器人非线性过程模型线性化,用增广状态变量维数的方法将有色过程噪声模型转化为高斯白噪声模型.算法按照预测、观测、数据关联、更新、地图构建递推进行同步定位与地图构建.仿真结果表明,在有色过程噪声条件下,与EKF-SLAM算法和Fast-SLAM算法相比,提出的算法的机器人定位精度更好.
- 弋英民刘丁
- 关键词：有色噪声轮式机器人
- 基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计被引量：3
- 2011年
- 针对现有的图像雅可比矩阵无标定求解方法,分析了基于Kalman滤波、模糊自适应Kalman滤波和粒子滤波的图像雅可比矩阵在线估计的优缺点。为了进一步提高未知环境下的系统估计精度,选择基于滤波理论的估计框架,对系统模型进行调整,用鲁棒信息滤波器在线估计图像雅可比矩阵,该滤波算法对任意分布的有界噪声都具有较强的鲁棒性。仿真和实验结果表明,在未知系统噪声的情况下,该算法仍可以实现图像雅可比矩阵的精确估计。
- 张捷刘丁
- 关键词：视觉伺服图像雅可比矩阵
- 基于AIA优化LS-SVR的参数选取及在非线性系统辨识中的应用(英文)被引量：1
- 2009年
- 研究了LS-SVR的参数对LS-SVR泛化性能的影响,在此基础上提出了基于自适应免疫优化算法和k-折交叉检验相结合的LS-SVR参数整定方法。并将其应用于两自由度机器人的逆运动学建模中,仿真结果表明了该方法的有效性。
- 辛菁刘丁杨延西
- 关键词：参数选择自适应免疫算法
- 基于改进变尺度混沌优化的自标定位置视觉伺服被引量：5
- 2008年
- 提出不一种基于改进变尺度混沌优化算法(Enhanced mutative scale chaos optimization algorithm,EMSCOA)的机器人动态自标定位置视觉伺服算法,算法在Mendonca-Cipolla和G.Chesi利用本质矩阵进行自标定的基础上进行了扩展.首先依据3个奇异值的特性在线生成目标函数,在进行动态自标定的同时,完成视觉伺服.算法抛弃了G.Chesi方法中对初值选取极为敏感的梯度下降法,采用改进的变尺度混沌优化算法动态优化摄像机内参数.把混沌变量映射到待寻优的5个内参数区间,通过设置内外两层循环,内循环进行混沌搜索,外循环负责缩小内参数搜索区间,避免了混沌优化在内参数区间的盲目重复搜索,提高了搜索效率.算法同时克服了G.Chesi方法迭代过程中要求选取初值时靠近摄像机内参数真值的限制,并可以通过设置参数范围来精确逼近5个内参数.另外,算法不需要物体精确的三维模型,只需要8个空间固定点坐标信息.仿真结果表明,该方法应用于基于位置的视觉伺服时运算速度快,同时对内参数变化鲁棒性强,实验结果证明了算法的有效性.
- 刘丁吴雄君杨延西辛菁
- 关键词：视觉伺服本质矩阵计算机视觉
