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El cálculo en tiempo real del error de posicionamiento, la corrección de errores y el análisis del estado han sido siempre un reto difícil en el proceso de posicionamiento autónomo de manipuladores. Para resolver este problema, en este trabajo se utiliza un sencillo equipo de imagen en profundidad (Kinect) y se propone un método de filtrado de Kalman basado en la sustracción de tres fotogramas para capturar el movimiento del efector final. Además, se adopta una red neuronal de retropropagación (BP) para reconocer el objetivo. Al mismo tiempo, se propone un modelo de nube de puntos por lotes de acuerdo con el flujo de vídeo de profundidad para calcular las coordenadas espaciales del efector final y el objetivo. A continuación, se ajusta una superficie 3D utilizando la función de base radial (RBF) y la morfología. Los experimentos han demostrado que el error de posicionamiento del efector final puede corregirse en poco tiempo. Las precisiones de predicción tanto de la posición como de la velocidad han alcanzado el 99% y se ha logrado una tasa de reconocimiento del 99,8% para el objeto cilíndrico. Además, la convergencia gradual del centro del efector final (EEC) con el centro del objetivo (TC) demuestra que el posicionamiento autónomo es satisfactorio. Simultáneamente, también se completa la reconstrucción 3D para analizar el estado de posicionamiento. Por lo tanto, el algoritmo propuesto en este trabajo es competente para el posicionamiento autónomo del manipulador. La eficacia del algoritmo también se valida mediante la reconstrucción 3D. La capacidad de cálculo aumenta y la eficiencia del sistema mejora considerablemente.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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