作者单位
摘要
浙江理工大学 信息科学与工程学院,浙江杭州310018
针对激光外差干涉仪测量过程中测量镜随被测对象旋转而导致的位移测量误差,提出了一种基于卡尔曼滤波的激光外差干涉位移测量补偿方法。根据测量镜转角和测量光束光斑位置变化对应关系,利用位置敏感探测器(PSD)和位置电压信号卡尔曼滤波方法测得降噪后的光斑位置变化,从而获得更为准确的转角测量结果,最后根据转角与位移的解耦数学模型利用测得的转角进行位移补偿。为验证滤波算法和位移补偿方法的可行性和有效性,搭建激光外差干涉测量实验装置,分别进行光斑位置稳定性测量实验、角度测量验证实验和激光外差干涉位移测量补偿实验。实验结果表明:经卡尔曼滤波降噪后系统装置测得的光斑位置抖动标准差从0.52 μm降至0.18 μm,测量的转角与索雷博六自由度转台的转角偏差在±1.38×10-4°内,对M-531.DD线性导轨200 mm量程内的位移和转角进行测量,将测得的转角进行位移补偿后,系统的位移测量结果与M-531.DD线性导轨位移的标准差从1.55 μm减小到0.29 μm。
激光外差干涉 位移测量 误差补偿 卡尔曼滤波 laser heterodyne interferometry displacement measurement error compensation Kalman filtering 
光学 精密工程
2024, 32(3): 357
作者单位
摘要
长治学院计算机系, 山西 长治 046011
为实现复杂工况下焊接机器人精准识别焊缝目标, 将激光视觉传感技术应用于机器人焊缝识别中。以激光视觉传感器作为核心硬件, 构建焊接图像采集系统, 运用PCI总线卡检测传感器及外部指示灯是否为连接状态, 通过PXR800图像采集卡在规定时间内得到激光焊接图像, 使用串口通信程序完成图像高效传输。分别采用双边滤波器与模糊算子实施图像去噪与增强处理, 优化图像角点与激光条纹中心点, 利用等式约束方程修正卡尔曼滤波后的图像坐标值, 完成高精度焊缝识别任务。仿真结果证明, 激光视觉传感能够帮助机器人提升焊缝识别精度、增强抗干扰能力, 为焊接机器人的推广应用发挥积极作用。
激光视觉传感 焊接机器人 焊缝识别 图像采集 卡尔曼滤波 laser vision sensing welding robot weld identification image acquisition Kalman filtering 
应用激光
2023, 43(3): 0042
作者单位
摘要
1 中国科学院微电子研究所,北京 100029
2 中国科学院大学,北京 100049
测距精度是相位式激光测距系统的重要指标之一。为了提高测距精度,采用欠采样方法和全相位FFT(all-phase FFT, apFFT)算法设计了鉴相电路,使用卡尔曼(Kalman)滤波提高了测量数据的稳定性。根据欠采样谱分析鉴相原理,仿真分析了在不同采样频率和不同信号频率下的鉴相精度,对比了基于欠采样的FFT鉴相法和apFFT鉴相法在高斯白噪声、频率偏移等因素影响下的鉴相性能。仿真结果表明,欠采样不会影响鉴相精度,并且欠采样apFFT鉴相法的鉴相精度优于欠采样FFT鉴相法。进行了鉴相性能的实验验证,实验数据表明,当采样频率为100 MHz、信号调制频率为201 MHz时,apFFT鉴相精度为0.134°,卡尔曼滤波后鉴相精度优于0.023°,测距精度可达0.20 mm。因此,基于Kalman滤波的欠采样apFFT鉴相法具有精度高、抗干扰能力强等优点,在相位式激光测距系统中具有重要的应用价值。
相位式激光测距 数字鉴相 欠采样 全相位FFT 卡尔曼滤波 phase laser ranging digital phase discrimination undersampling all-phase FFT Kalman filtering 
红外与激光工程
2023, 52(11): 20230119
作者单位
摘要
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春30033
2 中国人民解放军95859部队,甘肃酒泉735000
利用经纬仪进行速度实时求解,一直是测控领域难题,为了提高经纬仪求解速度的实时性及高精度,激光测距光电经纬仪,在反复实验中,提出了一种最佳一致逼近多项式速度求解方法,即保证了速度实时性又保证了速度的精度。首先,利用单站经纬仪加激光测距获得目标空间位置,对激光测距信息采用改进的最小二乘法进行拟合滤波;然后根据求解速度模型,计算速度初值;在采用多项式逼近速度真值时,采用常规的表达形式会产生很大的计算误差,为了减少计算误差,多项式采用三次切比雪夫多项式组合的方式获得最佳一致逼近多项式计算速度函数;最佳一致逼近多项式速度函数使用三次有限差分方法识别速度野值,获得实时、高精度的目标速度值。激光测距经纬仪测速的指标包括实时性(延时<100 ms)和精度(误差<1 m/s)两个指标,把加载在无人机上的较高精度GPS的测速值作为比对值,采用多种算法计算目标速度,实验结果表明:高斯函数方法速度实时性好,但测量速度精度>1.5 m/s;卡尔曼方法求速度精度很好,但是因为用了大量的历史数据,速度值滞后;本文最佳一致逼近多项式法计算得到的速度,实时性好,延时50 ms;速度精度均方差为0.8 m/s,满足设备的指标要求。
最佳一致逼近速度求解 高斯速度求解 卡尔曼滤波速度求解 有限差分法 Optimal Uniform Approximation(OUA) Gaussian velocity solving Kalman filtering speed solution finite difference 
光学 精密工程
2023, 31(24): 3549
作者单位
摘要
中国民用航空飞行学院, 四川 广汉 618000
面对城市低空复杂的电磁环境, 无人机在运行过程中GNSS信号极易受到干扰, 导致定位不准。为提高无人机定位精度, 提出一种基于扩展卡尔曼滤波的数据融合方法, 该方法在惯性导航系统的基础上, 与基于5G信号的三维定位相融合, 并对惯性导航误差进行修正。软件仿真表明, 该方法在缺少有效GNSS信号的情况下将姿态误差和位置误差控制在一定的范围内, 提高了无人机的定位精度, 视距下的平均位置误差为16.6 cm, 相比于融合前定位精度提升了49.7%, 使得无人机具有长时间较高定位精度, 具有一定的工程实用性。
无人机 组合定位 扩展卡尔曼滤波 UAV combined positioning extended Kalman filtering 5G 5G 
电光与控制
2023, 30(12): 93
作者单位
摘要
华中光电技术研究所 — 武汉光电国家研究中心, 湖北 武汉 430223
多普勒(DVL)计程仪采用相控阵技术进行声波信号的发射和接收, 不需声速的补偿修正, 具有精度高的特点, 而其固有的标度因数误差和水底环境复杂的问题, 影响了测速精度的稳定性, 进而使得与惯导组合定位误差降低。首先介绍了多普勒计程仪的误差特点, 然后结合惯性导航设备短期定位精度高的优势, 建立了关于多普勒计程仪标度因数误差和安装误差的高阶Kalman滤波模型, 形成组合导航定位算法, 最后利用惯导设备将该组合导航算法进行了不同湖面条件下的实测, 匀速直线航行10 km, 最大定位误差小于10 m, 一般航行20 km以内, 最大定位误差小于0.16%D, D为航程。试验结果表明:该组合导航技术具有明显的技术优势, 为组合导航产品提供了重要理论参考。
惯性导航 多普勒计程仪 组合导航 卡尔曼滤波 光学陀螺 inertial navigation system phased array DVL integrated navigation Kalman filtering optical gyroscope 
光学与光电技术
2023, 21(5): 125
作者单位
摘要
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
为减少待测物体位置变化时光谱系统受到的噪声干扰以及峰值定位误差,基于卡尔曼滤波算法原理,提出一种将Voigt寻峰定位的结果作为观测误差并进行最优估计来提升共焦系统测量精度的方法。先进行标定实验,确定光谱共焦系统的测量范围及精度;再依次对比中值滤波、Savitzky-Golay滤波以及快速傅里叶变换滤波等对光谱信号去噪的处理情况,并选用高斯、洛伦兹以及Voigt拟合等方法寻峰定位。同时,分析了Voigt拟合中的峰值提取、高斯宽度、洛伦兹宽度以及幅值误差对拟合精度的影响。实验结果表明,系统的测量范围可达3 mm,中心光斑半径增大了近1.79倍,采用卡尔曼滤波算法能够降低系统中的噪声引起的定位误差且系统精度能够提升11倍,满足高精度的测量需求。
光谱共聚焦系统 卡尔曼滤波 Voigt拟合 误差函数 spectral confocal system Kalman filtering Voigt fitting error function 
光学仪器
2023, 45(5): 11
赖欣 1,2杨肖 2张启灿 1,*
作者单位
摘要
1 四川大学电子信息学院,四川 成都 610065
2 西南石油大学机电工程学院,四川 成都 610500
针对扩展卡尔曼滤波算法在摄像机标定优化应用中,滤波精度较大程度地依赖于噪声协方差矩阵的准确性这一问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的摄像机标定优化方法。以所检测到的二维棋盘格标靶上特征点的图像坐标作为自适应扩展卡尔曼滤波算法的观测量,摄像机的内、外参数作为状态量,将观测图像上的特征点进行逐点滤波运算,过程和观测噪声协方差矩阵在迭代过程中随着观测值和预测值之间新息的变化而更新,从而优化对应的摄像机参数。实验结果表明,经本文算法优化后获得的摄像机内、外参数具有较小的重投影误差,USB相机和工业相机的标定结果较张正友标定法分别提升了61.17%和12.17%,所提算法较无迹卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在噪声环境下具有更高的标定精度和更好的鲁棒性。
机器视觉 摄像机标定 扩展卡尔曼滤波 新息 自适应 重投影误差 
光学学报
2023, 43(23): 2315002
作者单位
摘要
1 北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室, 北京 100000
2 北京航天时代光电科技有限公司, 北京 100000
针对传统滤波算法中忽视了误差方程中的高阶量所引起的导航结果不够准确的问题, 提出了一种改进ESKF算法, 将基于误差状态建模的滤波算法同EKF相结合。针对组合导航的鲁棒性与适应性, 提出了一种将卡尔曼滤波算法与自适应滤波算法相结合的滤波算法, 并进行仿真验证。仿真结果表明: 当组合导航系统受到较大扰动时, 改进算法较传统滤波算法使组合导航系统在经度精度上提高了49.48%, 纬度精度上提高了34.21%,有效提高了组合导航系统的精确性和鲁棒性。
组合导航 惯性导航 卡尔曼滤波 自适应滤波 integrated navigation inertial navigation Kalman filtering adaptive filtering 
电光与控制
2023, 30(5): 1
作者单位
摘要
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072
针对环境复杂的工业现场定位精度低、适应性差、鲁棒性低等问题,提出一种基于测量不确定度的视觉惯性自适应融合算法,分析基于隐函数模型的视觉定位测量不确定度,并依据视觉定位测量不确定度自适应调整卡尔曼滤波模型中的参数,校正视觉观测偏差,增强视觉惯性融合定位算法在不同观测条件下的鲁棒性。利用精密三轴转台及激光跟踪仪T-mac位姿测量系统对所提融合定位算法的定位精度进行实验验证。实验结果表明,相比传统扩展卡尔曼滤波方法,所提方法能满足视觉观测较差条件下的准确定位需求。
测量 卡尔曼滤波 不确定度分析 视觉惯性融合 位姿测量 
光学学报
2023, 43(21): 2112003

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