【摘 要】
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为解决未知统计特性下的系统噪声对图像雅克比矩阵估计精度的影响问题,提高视觉伺服定位精度,在卡尔曼滤波(lalman filter,KF)法以及无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505454,51575503);浙江省重点研发计划/重大科技专项重点农业项目(2015C02003)
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为解决未知统计特性下的系统噪声对图像雅克比矩阵估计精度的影响问题,提高视觉伺服定位精度,在卡尔曼滤波(lalman filter,KF)法以及无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)法的基础上,引入自适应噪声统计估计器,提出自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented kalman Filter,AUKF)法估计图像雅克比矩阵,并构造了视觉伺服控制系统。仿真试验结果表明,基于自适应无迹卡尔曼滤波法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服控制系统的图像特征最大误差值为10.
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