【摘 要】
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提出一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的机器人在线手眼标定算法来求解齐次变换矩阵方程AX=XB.建立手眼标定的隐式马尔可夫模型（HMM）,并对它进行无迹卡尔曼滤波,从而对标定参数的状态
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提出一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的机器人在线手眼标定算法来求解齐次变换矩阵方程AX=XB.建立手眼标定的隐式马尔可夫模型（HMM）,并对它进行无迹卡尔曼滤波,从而对标定参数的状态进行递归贝叶斯估计和实时可视化处理,蒙特卡洛仿真结果表明,在小高斯噪声、较大高斯噪声以及非等方向性高斯噪声模型下,本文算法估计结果的精确度优于传统的最小二乘标定算法.通过实际机器人手眼标定实验验证了本文算法的稳定收敛性,标定结果的误差小于最小二乘法.
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