机器人无标定视觉伺服：平方根无迹卡尔曼滤波新方法

"这篇论文是关于机器人无标定视觉伺服技术的研究，具体是采用基于平方根无迹卡尔曼滤波的图像雅可比矩阵在线估计方法。由樊阳立和孙炜共同完成，他们来自湖南大学电气与信息工程学院。论文中提到的方法旨在解决机器人在没有预先标定的情况下，通过视觉反馈进行精确伺服控制的问题。" 本文探讨的是机器人无标定视觉伺服领域的一个关键问题，即如何在没有精确标定的情况下，通过视觉信息有效地控制机器人的运动。传统的视觉伺服方法通常依赖于精确的相机和机器人系统的标定，但这个过程既复杂又耗时。论文提出了一种创新的解决方案，即使用平方根无迹卡尔曼滤波（Square-Root Unscented Kalman Filter, SRUKF）来在线估计图像雅可比矩阵。 图像雅可比矩阵是视觉伺服中重要的数学工具，它描述了像素坐标变化与机器人关节运动之间的关系。在无标定情况下，这个矩阵的准确估计对于伺服控制至关重要。SRUKF是一种高级的滤波算法，特别适用于处理非线性系统的状态估计问题，它能够有效地融合来自传感器的不完整和噪声数据，从而提供高精度的系统状态估计。 论文中，作者通过建立以图像雅可比矩阵元素为状态变量的模型，将问题转化为对这些状态的估计。然后，利用SRUKF的特性，对系统状态进行实时更新和优化，以实现图像雅可比矩阵的在线估计。这种方法的优势在于减少了对繁琐的系统标定需求，同时提高了估计精度。 为了验证新方法的有效性，作者进行了二自由度机器人跟踪运动目标的视觉伺服实验，并将新方法与传统卡尔曼滤波（KF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的估计方法进行了对比。仿真实验结果显示，所提出的SRUKF方法在估计精度和鲁棒性上表现出显著优势。 这篇论文为机器人无标定视觉伺服提供了一个新的方法，通过使用平方根无迹卡尔曼滤波器实现了对图像雅可比矩阵的高效在线估计，为实际应用中的机器人自主导航和精密定位提供了理论和技术支持。这一工作对于简化机器人视觉伺服系统的设计和提高其在动态环境下的性能具有重要意义。