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J-GLOBAL ID：201802236081979001   整理番号：18A2190201

誤差分布推定に基づくロボット眼標定手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Error Distribution Estimation Based Robot Hand-eye Calibration

著者 (4件)： Zhang Qiang (中国科学院沈陽自動化研究所,沈陽 110016;中国科学院大学,北京100049;沈陽新松机器人自動化股fen有限公司,沈陽110168) ,  Qu Daokui (中国科学院沈陽自動化研究所,沈陽 110016;中国科学院大学,北京100049;沈陽新松机器人自動化股fen有限公司,沈陽110168) ,  Xu Fang (中国科学院沈陽自動化研究所,沈陽 110016;中国科学院大学,北京100049;沈陽新松机器人自動化股fen有限公司,沈陽110168) ,  Zou Fengshan (沈陽新松机器人自動化股fen有限公司,沈陽,110168)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 26  号： 4  ページ： 246-249  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ロボットの視覚環境知覚にとって,正確なロボット眼標定は重要である。現在のアルゴリズムでは,最小二乗推定または大域的非線形最適化法を用いて,ロボットハンドアイシステムの変換パラメータを計算した。最小自乗推定がシステムに存在するとき,キャリブレーション結果の精度が低下する。グローバル非線形最適化戦略に基づく較正アルゴリズムは,データの粗悪な影響のため,初期収束が早すぎるので,較正精度は低いだろう;。誤差の粗悪さの問題を解決するために,誤差分布推定に基づく加重最小二乗ロバスト推定法を提案し,ロボット眼標定の精度を改善した。最初に,最小二乗推定を用いて,手の目の変換マトリックスを計算した。その後,各座標に対応する誤差を計算した。誤差値の分布確率に従って,座標データの重みを初期化した。最後に,加重最小自乗推定を用いて,ロボット眼の較正行列を再計算した。最後に,反復推定戦略を導入して,手のキャリブレーション精度を改善した。設計したロボット眼標定実験及び結果により、提案アルゴリズムはデータの粗悪の影響下で高い校正精度を保持でき、ロボットの手目の校正問題に適用できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パラメータ ,  視覚 ,  最小二乗法 ,  ロバスト推定 ,  *標定 ,  *ロボット ,  最小二乗推定 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 変換行列 ,  加重 ,  非線形最適化 ,  環境知覚 ,  分布推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 誤差 ,  分布推定 ,  ロボット ,  眼 ,  標定 ,  手法 ,  研究