文档名：基于扩展卡尔曼滤波的5Dof圆位姿估计算法
摘要：现有圆位姿估计方法对输入帧进行独立处理,忽略了有价值的目标动态信息,圆位姿估计精度有提升空间,提出一种基于EKF的高精度5-Dof圆位姿估计方法,圆位姿由5自由度向量ξ=(X,Y,Z,α,β)T表示.该方法引入贝叶斯框架捕获视频连续帧的时间信息,优化圆位姿估计系统.首先,为了与2D椭圆轮廓交互,算法构造出5自由度向量ξ表示的空间圆投影轮廓5-Dof模型,进而设计非线性测量函数.其次,将该测量函数与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合,用于圆位姿优化.此外,使用简单的线性卡尔曼滤波算法(KF)对圆位姿估计值进行修正.实验表明,针对含有不同方差噪声的图像序列,算法利用图像序列的时间相关性,有效提高圆位姿估计精度.
作者：吴仰玉 李翠 Author：WUYangyu LICui
作者单位：北方民族大学图书馆,宁夏银川750021北京理工大学机电学院,北京100081
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(2)
分类号：TP391.41
关键词：位姿估计 圆特征 空间圆投影轮廓模型 扩展卡尔曼滤波
机标分类号：V279.2TP391.41TP242.62
在线出版日期：2023年4月23日
基金项目：国家自然科学基金，宁夏自然科学基金项目，宁夏高等学校一流学科建设(数学学科)(NXYLXK2017B09)，北方民族大学重大专项项目，宁夏智能信息与大数据处理重点实验室开放基金基于扩展卡尔曼滤波的5-Dof圆位姿估计算法[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(2)吴仰玉 李翠现有圆位姿估计方法对输入帧进行独立处理,忽略了有价值的目标动态信息,圆位姿估计精度有提升空间,提出一种基于EKF的高精度5-Dof圆位姿估计方法,圆位姿由5自由度向量ξ=(X,Y,Z,α,β)T表示.该方法引入贝叶斯框架捕获视频连...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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