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作者：朱晶晶;翟佳佳;王福忠;
单位：黄河交通学院智能工程学院;河南理工大学电气工程与自动化学院;
摘要：在高维流形空间中，机械臂运动会呈现出奇异位姿，这种位姿运转产生的振动会传递到摄像头上，导致摄像头发生位移变化，使得采集到的图像中关键位姿角点出现尺度动态变化特性。若不考虑机械臂关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性，会导致位姿估计出现偏差。为此，提出双目立体视觉与特征匹配下机械臂位姿估计方法。通过双目系统外参数校正摄像头标定偏差，引入高斯卷积核辨识校正后双目系统采集到的二维机械臂视差图的多尺度空间；引入具有尺度不变特性的DoG算子检测多尺度空间下的关键位姿角点，并利用欧式距离对关键位姿特征角点匹配，有效解决了因尺度动态变化导致的角点匹配失败问题。将特征匹配得到的角点信息与机械臂的运动姿态相结合，利用UKF算法实时更新和估计机械臂的位姿状态，确保关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性，实现机械臂位姿的有效估计，减少因特征匹配不准确带来的位姿估计偏差。实验表明，所提方法特征匹配精确度较高，位姿输出结果与机械臂实际位姿之间的一致性较高，能够有效地满足机械臂工业应用中对精度和可靠性的要求。
关键词：几何变换矩阵;;DoG算子;;特征点提取;;SIFT算法;;UKF算法
基金资助：河南省高等学校重点科研项目计划（25A520047）;; 河南省科技攻关项目（252102240104）
