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【24h】

Condition Monitoring for Image-Based Visual Servoing Using Kalman Filter

机译：使用Kalman滤波器的基于图像的视觉伺服状态监视

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In image-based visual servoing (IBVS), the control law is based on the error between the current and desired features on the image plane. The visual servoing system is working well only when all the designed features are correctly extracted. To monitor the quality of feature extraction, in this paper, a condition monitoring scheme is developed. First, the failure scenarios of the visual servoing system caused by incorrect feature extraction are reviewed. Second, we propose a residual generator, which can be used to detect if a failure occurs, based on the Kalman filter. Finally, simulation results are given to verify the effectiveness of the proposed method.
机译：在基于图像的视觉伺服（IBV）中，控制定律基于图像平面上的电流和期望功能之间的误差。 只有在正确提取所有设计的功能时，视觉伺服系统才能运行。 为了监测特征提取的质量，在本文中，开发了一种情况监测方案。 首先，综述了由不正确的特征提取引起的视觉伺服系统的失败场景。 其次，我们提出了一种剩余发电机，其可用于检测是否发生故障，基于卡尔曼滤波器。 最后，给出了仿真结果来验证所提出的方法的有效性。

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