摘要
本发明提供一种多机器人3D视觉协同空间姿态感知标定方法及系统,涉及多机器人协同工作技术领域。利用至少三个机器人在协同工作区域内实时收集三维视觉数据。设定标定精度因子,以量化姿态估计误差,并对收集的数据进行预处理,包括降噪和归一化。计算每个数据源的权重,以反映其在融合过程中的重要性,并通过动态卡尔曼滤波生成融合的姿态估计模型,引入历史信息。设定运动估计误差并进行实时监测,当误差超出阈值时,触发标定再校正机制,重新配置机器人进行数据收集和权重更新,确保标定精度持续满足要求。本发明提高了多机器人在复杂环境下的姿态感知精度,降低了数据处理复杂度,增强了系统的实时性,为多机器人协同工作的广泛应用奠定基础。
技术关键词
姿态估计
标定方法
动态卡尔曼滤波
运动估计
校正机制
因子
视觉数据集
数据处理单元
视觉传感器
配置无线通信网络
多机器人协同工作
测量误差
有效性
动态数据收集
标定系统
系统为您推荐了相关专利信息
PID控制器参数
火电机组汽轮机
主汽压力
预测网络模型
GPR模型
人体姿态估计
姿态特征提取
人体关键点
残差模块
网络
采集控制方法
三维虚拟模型
运动轨迹数据
相机
焊接设备
声压传感器
标定方法
压电式
等效电路模型
输入输出关系