一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法技术

一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法，所述方法包括基于立体视觉获取目标特征点的三维空间坐标信息；根据特征点建立目标的稀疏特征线段模型，并建立观测误差模型；根据高阶微分器求解特征点、稀疏特征线段和观测误差的高阶导数，并建立惩罚函数；设计基于惩罚函数的运动参数观测器，并输出最优解。本发明专利技术可解决纯视觉条件下目标位姿及其高阶运动参数的同步观测问题，可同步观测到目标的位姿、速度和加速度信息。本发明专利技术方法具有观测维度深、观测精度高和收敛速度快的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器人控制，具体涉及一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法。

技术介绍

1、目标的位姿及运动信息观测是目标识别领域中的一个重要问题。迄今为止，目标的位姿估计问题得到了广泛研究，而目标的各阶次运动信息(位姿及其速度、加速度)的同步观测仍是一个开放性的问题。需要注意的是，很多操作任务面对的都是动态目标，而现有的位姿估计方法大多是针对静态目标的位姿观测，尚未触及动态目标的动力学本质属性。

2、在面向动态目标的操作任务中，操作机械臂需要根据目标的实时位姿、速度和加速度信息来预测其运动轨迹并制定控制策略，从而执行操作任务。因此，目标的位姿及其高阶运动信息观测对于动态操作任务来说是一项非常重要的、潜在的通用共性技术，对提升操作机械臂的操作精度和可靠性将起到关键性作用。尽管目前已有一些对运动目标运动估计的研究，但其算法架构大多是以位姿和角速度为观测变量的滤波估计模型，包括卡尔曼滤波、迭代扩展卡尔曼滤波等。这些算法架构并非在严格动力学原理下建立，而是一种基于多传感器(视觉、imu)融合的滤波估计模型，且其仅观测目标的一阶速度信息。纯视觉本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法，其特征在于：包括如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法，其特征在于：所述步骤S1中获取N对特征点在绝对坐标系下的空间坐标，以及N对特征点在目标坐标系下的空间坐标，每对特征点包含2个特征点。

3.根据权利要求2所述一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法，其特征在于：步骤S2中2个特征点之间的空间距离为一个特征线段，N个特征线段的集合构成了所述目标的特征线段模型C和T，C和T分别表示在绝对坐标系下描述的特征线段模型和在目标坐标系下描述的特征线段模型，C＝{Ci},...

【技术特征摘要】

1.一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法，其特征在于：包括如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法，其特征在于：所述步骤s1中获取n对特征点在绝对坐标系下的空间坐标，以及n对特征点在目标坐标系下的空间坐标，每对特征点包含2个特征点。

3.根据权利要求2所述一种基于立体视觉的目标位姿及高阶运动信息观测方法，其特征在于：步骤s2中2个特征点之间的空间距离为一个特征线段，n个特征线段的集合构成了所述目标的特征线段模型c和t，c和t分别表示在绝对坐标系下描述的特征线段模型和在目标坐标系下描述的特征线段模型，c＝{ci},t＝{ti}，i＝1,2,…n，其中ci为第i个特征线段在绝对坐标系下的描述，ti为第i个特征线段在目标坐标系下的描述，并建立观测误差模型ec＝f(φ)-c，其中f(φ)＝{fi(φ)}，f(φ)表示根据欧拉角观测值求出的特征线段，fi(φ)表示根据欧拉角观...

【专利技术属性】
技术研发人员：金弘哲，刘家秀，印鸿，鞠枫嘉，葛明达，赵杰，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：