双目视觉下位姿估测:遗传算法与自适应滤波结合

需积分: 10 0 下载量 45 浏览量 更新于2024-09-10 1 收藏 481KB PDF 举报
"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。