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Singular Value Decomposition Aided Cubature Kalman Filter with Neural Network in Uncalibrated Binocular Stereo Visual Servoing System

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.12 (2016.12)바로가기
  • 페이지
    pp.357-372
  • 저자
    Wei Zhao, Huiguang Li, Liying Zou, Wenjuan Huang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A295220

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원문정보

초록

영어
In this paper, a method for estimating the image Jacobi matrix in an uncalibrated binocular stereo visual servoing system is presented. The method is based on the singular value decomposition aided Cubature Kalman filter with neural network (NNSVDCKF). First of all, the parameter expression of image Jacobi matrix is obtained by analysis of model of eye-in-hand binocular vision. Then, in the case of the unknown camera parameters, the singular value decomposition aided Cubature Kalman filter (SVDCKF) algorithm is used to estimate the Jacobi matrix, and the neural network (NN) as the noise compensator which compensates the process noise and measurement noise. To demonstrate the effectiveness and practicality of the proposed algorithm, an uncalibrated binocular visual servoing control system based on 6DOF robot PUMA560 is established. Finally, the three algorithms of NNSVDCKF, SVDCKF, and standard Kalman filter (KF) are compared in the uncalibrated servoing system. The simulation results show that the NNSVDCKF algorithm improves the dynamic performance of the system greatly, and has robustness to the constraint in field-of-view (FOV) of the camera.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Formulation of Estimation Model for Image Jacobi Matrix
  2.1. Binocular Stereo Visual Model
  2.2. Estimation Model for Image Jacobi Matrix
 3. NNSVDCKF for Jacobi Estimation
  3.1. SVDCKF Algorithm
  3.2. Noise Compensator Based On Neural Network
  3.3. Uncalibrated Binocular Stereo Visual Servoing System
 4. Simulation and Analysis for Uncalibrated Binocular Stereo Servoing System
  4.1. Establishment of Simulation Model
  4.2. Simulation and Analysis
 5. Conclusion
 References

키워드

Uncalibrated servoing system Binocular Stereo Visual Servo Cubature Kalman filter Neural network

저자

  • Wei Zhao [ School of Electrical Engineering, Yanshan University, P. R. China / Qinggong College, North China University of Science and Technology, P. R. China ]
  • Huiguang Li [ School of Electrical Engineering, Yanshan University, P. R. China ]
  • Liying Zou [ School of Electrical Engineering, Yanshan University, P. R. China ]
  • Wenjuan Huang [ Tangshan Vocational and Technical College, P. R. China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Control and Automation
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4297
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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