双目视觉下位姿估测：遗传算法与自适应滤波结合

"基于遗传算法与自适应算法的位姿估测与滤波，冷青凡，薄煜明，赵高鹏，刘鲁江——南京理工大学自动化学院的研究论文" 本文主要探讨了在双目视觉系统下非合作目标的平移位姿估测问题，尤其是在交会对接过程中的应用。双目视觉技术是一种利用两个摄像头来获取三维信息的方法，广泛应用于机器人导航、自动驾驶和空间对接等领域。在非合作目标的交会对接中，由于缺乏预设的通信或标记，目标的精确位姿估测变得尤为重要。 文章首先介绍了坐标系的建立和系统建模的基础理论。这是进行位姿估测的前提，包括选择合适的参考坐标系以及构建描述物体运动状态的数学模型。接着，研究者提出了一种遗传TRIAD算法来初步估算平移位姿。遗传算法是一种全局优化方法，模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制，用于寻找最优解。TRIAD算法则是一种解决三视几何问题的算法，能够从三个视图中恢复出三维结构信息。通过结合非支配排序遗传算法和矢量处理改进的TRIAD算法，可以更有效地提高位姿估测的精确度，同时保证算法的鲁棒性和稳定性。 为了进一步提升估测的精度和鲁棒性，文章还设计了一个基于系统噪声协方差自适应估计的卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波是一种广泛应用的线性递推最小均方误差估计方法，能够通过不断更新状态预测和观测值来减小估计误差。在自适应卡尔曼滤波中，系统噪声协方差的动态调整对于提高滤波性能至关重要。文章提出了一个改进型的自适应指数法来估计这个噪声协方差，从而更好地适应系统的变化，优化滤波效果。 通过仿真实验，研究者验证了所提出的算法设计的有效性和优越性。这些算法不仅能够提供准确的位姿估测，还能在面对不确定性时保持良好的稳定性和鲁棒性，非常适合非合作目标的交会对接系统。 该论文在工程控制论领域具有重要价值，其研究内容包括遗传算法与自适应算法的创新应用，以及在双目视觉系统下的位姿估测与滤波技术。这些成果对于提升空间任务的自主导航和控制能力，特别是在非合作目标的对接过程中，具有显著的实践意义。