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首页> 外文期刊>Mechatronics, IEEE/ASME Transactions on >A Universal State-Space Approach to Uncalibrated Model-Free Visual Servoing
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A Universal State-Space Approach to Uncalibrated Model-Free Visual Servoing

机译：通用状态空间方法用于未经校准的无模型视觉伺服

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In this paper, a universal state-space approach to uncalibrated model-free visual servoing is proposed and analyzed in detail. After an updated review of the problem, the current research development is transformed and categorized into three important schemes: Broyden–Gauss–Newton method in state space, Broyden recursive least squares method in state space, and Kalman–Bucy filter method, which are compared and investigated comprehensively. A Broyden population partition method in state space, or BP-SS-20-P, is proposed and experimentally verified as the best one at tracking fast and complicated target maneuver among those enlisted in this comparative study. Besides, a robustness theorem of uncalibrated model-free visual servoing algorithms is proposed. The state-space approach of uncalibrated model-free visual servoing provides a unified perspective, a standardized platform and much more flexibility for future work and improvement.
机译：在本文中，提出了一种针对未校准的无模型视觉伺服的通用状态空间方法，并对其进行了详细分析。在对问题进行了更新后，将当前的研究进展转化为三个重要方案：状态空间中的Broyden-Gauss-Newton方法，状态空间中的Broyden递推最小二乘法和Kalman-Bucy滤波方法。并进行了全面调查。提出了一种在状态空间中使用Broyden种群分配方法，即BP-SS-20-P，并通过实验验证了该方法是追踪快速复杂目标机动的最佳方法。此外，提出了未经校准的无模型视觉伺服算法的鲁棒性定理。未经校准的无模型视觉伺服的状态空间方法提供了统一的视角，标准化的平台，并为以后的工作和改进提供了更大的灵活性。

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