Kalman滤波-BP神经网络在执行机构自主定位中的应用
本文关键词：Kalman滤波-BP神经网络在执行机构自主定位中的应用
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【摘要】：在执行机构对目标物体进行自主定位过程中,定位误差的实时计算、误差修正和状态分析往往比较困难.为此,提出基于三帧差法的Kalman滤波算法进行末端动态捕捉,利用反向传输(BP)神经网络分类思想进行目标识别,基于点云库的点云提取和处理算法,获得末端和目标物体的空间坐标.最后,将散乱点群进行网格化和3D空间插值.实验结果表明,算法能实时检测并跟踪运动末端,预测精度达到99%,且目标物体的识别率为99%,并可在短时间内修正定位误差,使末端中心点逐步收敛到目标质心,自主定位成功.用三维拟合法对算法的有效性进行验证,并对定位过程进行了状态分析.新算法能完成执行机构的自主定位,省去了相机标定过程,提高了系统效率.
【作者单位】： 北京邮电大学自动化学院;
【关键词】： 自主定位 曲面拟合 执行机构末端 反向传输神经网络 点云库
【基金】：国家自然科学基金项目(61503034) 北京市科技计划项目(Z131100004513006)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 通过视觉系统指导执行机构对目标物体进行定位控制,根据定位误差信息不断修正执行机构各关节的运动.现有的研究工作,Izadi等[1]提出基于Ki-nect技术表面纹理实时重建.Kahl等[2]从运动视觉分析的角度寻求多视重构的求解方法,构建稀疏点云和初始网格.Izadi等[3]利用单个移动和4
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4 刘e，
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