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UKF vision based mobile platform kinematic parameters calibration

机译:基于UKF视觉的移动平台运动学参数标定

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摘要

Calibrating the kinematic parameters of a mobile platform is a time consuming and mandatory procedure, since the mechanical tolerances and the assembly procedures may introduce a large inaccuracy in the nominal parameters. A small error in the calibration might lead to severe inconsistencies in tasks that rely on sensor information such as localization, mapping and navigation in general. In this paper we focus on the so called kinematic calibration. In a wheeled mobile platform this consists of estimating the odometry parameters, that are required to convert wheel encoder ticks in a relative motion of the mobile base on a local plane. We propose the use of the unscented Kalman filter for estimating the geometrical kinematic parameters of a mobile platform, using an external tracking sensor. The method can either be used online, to identify parameters and monitor their value while the system is operating, or offline, on logged data. We validate this method on a 4 mecanum-wheel mobile platform using a camera to track the movement trough a reference chessboard.
机译:校准移动平台的运动学参数是一个耗时且强制性的过程,因为机械公差和装配程序可能会在标称参数中引入很大的误差。校准中的一个小错误可能会导致依赖传感器信息(如定位、地图和导航)的任务严重不一致。在本文中,我们主要关注所谓的运动学标定。在轮式移动平台中,这包括估计里程计参数,这些参数是在移动基座在局部平面上的相对运动中转换车轮编码器刻度所需的。我们建议使用无迹卡尔曼滤波器来估计移动平台的几何运动学参数,使用外部跟踪传感器。该方法既可以在线使用,在系统运行时识别参数并监控其值,也可以离线使用记录的数据。我们在一个4 mecanum轮式移动平台上验证了该方法,使用摄像头通过参考棋盘跟踪运动。

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