通道断电器模块 140NOE77101

通道断电器模块 140NOE77101 

通道断电器模块 140NOE77101 

Xycom 8000-KB5
C12071244A 
Abb HEIE 220 037 R 12 
Yuken MPW-01-2-4001 
Cpc 29968-1 A106A 
Armstrong 213 
N/a PIO-L-290-6602 
Yaskawa JGSM-19 
Ametek RG Level Transmitter 0-30psi
Stainless Flange 3in 150
Spx VJ0919165419-2
Kennametal 1624456R02 
Falk 0784830
Neles Jamesbury 350194
Allen Bradley 1791-24B8
Durabla 10575 1-1/4in
Fischer Porter PTSPAG11001200 
Spx VJ0919165419-2
Neles Jamesbury 350194 
Allen Bradley 1791-24B8 
Durabla 10575 1-1/4in 
Smith 0022 
Centre TL20966-46
York 367 25263 000 ZC-9862-03
Eil Instruments 180VB
1952K40722 
Mapal 30158534 
Ceramtec S32S-CDUNR 12-IX7
Kent WPP 1111311110
Beck 20-3400-09 Cps-2
Allen Bradley 1791-N4C2 
Pa VB80/280 
Jergens 801136 
Fischer Porter Controller 100-6000
Ishida P-5291A
Steel Flange 1-1/2in
Trango Systems VRX5950 
Sai RL-15 1101360 
Emerson SV21BY321 
Fisher 1V657946172 
Steel Flange 1-1/2in
Weed Instrument 0575-002-0002T
Mapal MTC-HSK-C040-12-080-1-0-A 
Honeywell 51105244-100 
Mac 130724ROBATECH 
Neles Automation P4610004 V1.0 
Harnischfeger 100A4844-7 
Mapal 30158105 
Fisher RPACKX00122 
Foxboro N0999KP
Falk Steelflex 100t 3.3725in 
Falk 7274631 2-7/8in 
Fisher 1U234622012 
Basler Electric 9 2849 00 101 

传统视觉相邻帧误差函数已在第2节中给出具体形式，图3图4联合优化整体框架6263技术技术重投影坐标与三维空间点、上一帧图像特征点以及位姿变换的关系如下：

  （5）

其中，K为相机内参；Z为三维点的深度值。则误差函数如下：

位姿变换(R,t)可写成对应的李代数形式，李代数变换公式为：

  （7）

其中，相邻帧共有m个匹配特征点，n个激光数据点。实际计算中可将m、n限制在一定数量内从而减少计算复杂度。单的视觉SLAM有其自有的计算相邻帧位姿变换算法，但由于图像数据的特点，计算得到的(R,t)往往没有通过激光扫描匹配得到的位姿变换。因此，采用激光扫描匹配得到的位姿变换来估计误差函数中的位姿变换初始值。

3.2稀疏姿态调整

根据观测模型可以很容易判断出误差函数不是线性函数，所以本文采用非线性优化来求解误差函数小值所对应的变量。由于三维特征点和激光数据量过多，且随着时间推移整体代价函数所包含的多项式会变得越来越多，故本文只优化误差函数中的位姿变量。同时，姿态图的优化也会随着顶点约束的增加而变慢，所以本文采用稀疏姿态调整法，利用矩阵的稀疏性来提高优化速率。由于机器人位姿是由变换矩阵不断计算得到且一一对应，即求得每两相邻帧之间的位姿变换，亦即可获得机器人的当前位姿。因此，将机器人位姿作为变量并对其进行优化，视觉观测量和激光点云数据作为位姿之间的约束。设机器人位姿与位姿变换之间的关系为：

则误差函数可改写为关于位姿x的函数。其中，x为位姿的集合，即待优化变量为：

  （10）

其中，k为待优化位姿个数。相应地，是对整体自变量x的增量。因此，当加入增量后，目标函数为：

  （11）

其中，J表示雅克比矩阵，为代价函数对自变量的偏导数；K为待优化位姿个数，相邻帧优化时为2，全局优化时为当前帧到回环帧之间的位姿个数。位姿优化可看作是小二乘问题，而解决小二乘问题的常用方法有梯度下降法、高斯牛顿法及LevenbergMarquadt(L-M)法。其中，L-M法是对梯度下降法和高斯牛顿法的综合运用，效果佳，因此本文采用L-M法来求解上述小二乘问题。通过加入拉格朗日乘子对误差函数进行改进：

  （12）

其中，参数表示近似模型与实际模型相似程度，越接近1时，越小，高斯牛顿法的近似效果越好；越小时近似效果越差，优化方法更近似于梯度下降法。一般情况下，H矩阵维数很大，矩阵求逆的复杂度为O(n3)。但由于H矩阵内部包含着各个顶点之间的约束，而只有相邻顶点之间才具有直接约束，从而导致H矩阵大部分元素为0，具有稀疏性。因此，利用H矩阵特有的稀疏性可以大大提高运算速度。求解公式(16)可得，沿着梯度下降方向循环迭代，终获得目标函数小时所对应的自变量x，即机器人位姿。

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