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题名基于广义最大相关熵准则的几何滤波方法
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作者
杨旭升
夏晓翠
金宇强
顾欣星
张文安
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机构
浙江工业大学信息工程学院
浙江全省复杂系统智能感知与控制重点实验室
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出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第7期1612-1625,共14页
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基金
国家自然科学基金(62473335,62173305)
浙江省引进培育领军型创新创业团队(2023R01006)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2024M752864)
宁波市公益性研究计划重点项目(2023S018)资助。
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文摘
几何滤波是一种利用观测数据对流形上几何状态进行最优估计的方法,对刚体位姿估计具有重要作用和意义.针对非高斯条件下几何滤波性能下降的问题,提出一种基于广义最大相关熵准则(GMCC)的几何滤波方法.首先,根据流形上几何状态演化关系,采用流形无迹变换进行状态预测.其次,为抑制非高斯噪声引起的不利影响,将广义最大相关熵准则推广到流形上,实现对预测状态的修正来提高滤波的鲁棒性.然后,针对由GMCC引出的流形非线性优化问题,设计流形上的统计线性化方法,以及采用黎曼流形优化和定点迭代法求解优化问题.特别地,设计一种广义高斯核参数自适应调整策略,用于在线调整广义相关熵的超参数.最后,仿真结果表明,相较于现有方法,所提方法具有更高的精度和鲁棒性.
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关键词
几何滤波
卡尔曼滤波
广义相关熵
矩阵李群
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Keywords
Geometric filtering
Kalman filtering
generalized correntropy
matrix Lie group
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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