部分可见运动链下的机器人工具追踪：一种统一方法
本篇研究提出了一种基于概率滤波方法的实时、精确估算机器人末端执行器的相机坐标系下位置的方法，并且避免了在与视觉目标的跟踪方法组合时需要进行帧变换的问题。通过建模和纠正测量误差和机器人模型不准确性，在卡尔曼滤波测量的基础上进行基于坐标粒子滤波的异步深度图像更新，使搜索所需的计算量更少。作者在真实机器人平台上进行了定量评估，并通过开放源代码的方式公开了数据集和算法，以便与其他方法进行比较。
Oct, 2016
本文提出了一种利用动态贝叶斯网络进行物体 6 自由度姿态追踪的方法，在观测时考虑了物体本身和周围环境对物体的遮挡，并使用 Rao-Blackwellised 粒子滤波器实现实时姿态估计。
May, 2015
本研究提供了两种新方法来估计相机和全局姿态传感器之间的准确可靠的时空校准参数。第一种是高精度和一致性的离线基于目标的方法，通过同时优化时空参数、摄像机内参和轨迹。第二种是无需标定目标的在线方法，实现了估计时空参数的时变性，并进行了详细的可观测性分析，从而为校准提供了可解释的指导原则。最后，通过手持实际数据集的评估，验证了两种方法的准确性和一致性，这些数据集在传统手眼校准方法中无法工作。
Mar, 2024
基于卡尔曼滤波的计算效率高的位置估计方法在遥操作手术任务中准确估计病人边侧机械臂的位置是一个重要挑战，尤其在触觉互联网（TI）环境下。本文利用 JIGSAW 数据集和 Master Tool Manipulator 的输入来学习机械臂系统模型，并在模拟网络条件下研究了 KF 在确定病人侧操纵器（PSM）位置方面的有效性，结果表明 KF 在网络不确定性情况下依然能够实现准确的状态估计，估计准确率超过 90%。
Jun, 2024
提出了一种利用单个 RGB 图像来检索机器人手臂的关节角度的新方法，该方法基于运动规划和控制算法所需的准确联合角度数据的收集，将机器人运动与物理空间中的距离几何表示联系起来，利用机器人的运动学模型训练一个浅层神经网络来预测结构关键点间的距离，并通过多维缩小和简单的逆运动学过程来恢复关节角度。本文在 Franka Emika Panda 手臂的真实 RGB 图像上展示了该方法的高效性和稳健的泛化能力，以及该方法可以轻松地与密集的细化技术相结合以获得更好的结果。
Jan, 2023
该研究提出了一种用于模拟动态图的概率框架，包括对边模型的参数化和非参数模型的建模，以及如何估算物体运动的结构和运动学模型以及其在机器人操作和移动操作中的应用。
Jan, 2014
本文提出了一种新的灵活的手眼标定方法，结合运动估计技术和已知机器人运动，通过线性形式求解手眼参数和结构运动方法中的未知比例因子。该方法适用于无人驾驶车辆、远程工作机器人等领域，并通过与现有方法的对比实验验证了其优越性。
Nov, 2023
本研究在复杂环境中研究了机器人交互问题，通过扩展路径积分控制的自由能公式中的样本空间，提出了一种嵌入不确定性的路径积分控制方法，为基于模型的机器人规划提供了鲁棒性，实验证明了其能够在不损失性能的情况下实时运行。
Jun, 2020