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对于手眼机器人视觉伺服,考虑机器人的运动学及动力学特性,在物体的深度未知及机器人的基坐标系与物体的坐标系之间的相似变换矩阵未定标的情况下,设计了直接视觉伺服控制器,利用自适应算法对深度及上述相似变换矩阵的参数进行在线估计,实现了基于图像误差的定位控制,在系统的工作空间范围内,闭环系统是渐近可稳定的。该方法不需要物体的几何模型及深度的精确值,仿真结果验证了其有效性。 相似文献
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基于特征匹配算法的双目视觉测距 总被引:1,自引:0,他引:1
距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。 相似文献
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针对零阶保持器采样系统 ,提出了保证采样系统当采样周期T → 0得到的离散系统极限稳定的判别定理 ,结果取决于传递函数的相对阶数 ;进一步 ,由于采样周期不可任意选取 (不能太大 ,也不能太小 ) ,当根据某一具体要求选定某一适当的采样周期时 ,基于一种输入变换的形式 ,利用对控制输入的变换 ,按着提出的保证相应离散稳定的规则 ,确保离散系统达到稳定设计的方案 ,结果以一系列常数给出 相似文献
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