基于优化的纯方位视觉归航技术报告及其在二维单轮车模型中的应用
最优化与控制
2014-02-17 v1
摘要
我们研究了基于方位的视觉归航问题：给定一个能够测量相对于已知地标方位角的移动机器人，目标是引导机器人驶向期望的“家”位置。我们提出了一种基于 Lyapunov 函数梯度场的控制律，并给出了全局收敛的充分条件。我们表明，著名的平均地标向量法（此前尚无收敛性证明）可以作为我们框架的一个特例得出。随后，我们推导了一种遵循该梯度场的单轮车模型滑模控制律。这两种控制器均不依赖距离信息。最后，我们还展示了如何利用我们的框架来刻画“家”位置相对于指定方位角中噪声的敏感性。这是会议论文 [1] 的扩展版本。
引用
@article{arxiv.1402.3584,
title = {Technical report on Optimization-Based Bearing-Only Visual Homing with Applications to a 2-D Unicycle Model},
author = {Roberto Tron and Kostas Daniilidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.3584},
year = {2014}
}
备注
This is an extender version of R. Tron and K. Daniilidis, "An optimization approach to bearing-only visual homing with applications to a 2-D unicycle model," in IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2014, containing additional proofs