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基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计 被引量:3
1
作者 张福建 赵席 +1 位作者 郑新月 邓富金 《电池》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SO... 精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SOC曲线与实际曲线,验证算法的有效性和鲁棒性。增加补偿电压后,EKF算法能较好地估计电池的SOC,平均误差为1.79%,整体模型精度优于标准卡尔曼滤波算法,且最大误差减少了1.6个百分点,同时针对不同SOC初值具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 钠离子电池 扩展卡尔曼滤波(ekf)算法 二阶RC等效电路 荷电状态(SOC) 补偿电压
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基于多新息扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:6
2
作者 吴胜利 欧华 邢文婷 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6742-6748,共7页
锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(state of charge, SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元... 锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(state of charge, SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元件的分数阶二阶RC模型,采用自适应遗传算法进行参数辨识;融合多新息理论和扩展卡尔曼滤波算法,提出基于多新息扩展卡尔曼滤波(multi innovation extended Kalman filter, MIEKF)的锂离子电池SOC估计算法,并利用试验数据验证该方法的有效性,为提高SOC估计精度和车载锂电池的循环使用寿命提供了新的方法途径和实践支撑。 展开更多
关键词 锂离子电池 分数阶模型 多新息理论 扩展卡尔曼滤波(ekf) 荷电状态(SOC)
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一种改进扩展卡尔曼滤波新方法 被引量:34
3
作者 杨宏 李亚安 李国辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第19期18-20,共3页
针对现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)跟踪时估计精度较低这一不足,提出了一种改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新方法。本文将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波方法中,重复利用观测信息,采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验,给出了该方... 针对现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)跟踪时估计精度较低这一不足,提出了一种改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新方法。本文将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波方法中,重复利用观测信息,采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验,给出了该方法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)、现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)的仿真结果,并分析了其跟踪性能和均方根误差。实验结果表明,改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新方法具有更高的估计精度。 展开更多
关键词 非线性 迭代 测量更新 扩展卡尔曼滤波 Levenberg-Marquardt方法
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基于深度强化学习与扩展卡尔曼滤波相结合的交通信号灯配时方法 被引量:3
4
作者 吴兰 吴元明 +1 位作者 孔凡士 李斌全 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1353-1363,共11页
深度Q学习网络(DQN)因具有强大的感知能力和决策能力而成为解决交通信号灯配时问题的有效方法,然而外部环境扰动和内部参数波动等原因导致的参数不确定性问题限制了其在交通信号灯配时系统领域的进一步发展。基于此,提出了一种DQN与扩... 深度Q学习网络(DQN)因具有强大的感知能力和决策能力而成为解决交通信号灯配时问题的有效方法,然而外部环境扰动和内部参数波动等原因导致的参数不确定性问题限制了其在交通信号灯配时系统领域的进一步发展。基于此,提出了一种DQN与扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合(DQN-EKF)的交通信号灯配时方法。以估计网络的不确定性参数值作为状态变量,包含不确定性参数的目标网络值作为观测变量,结合过程噪声、包含不确定性参数的估计网络值和系统观测噪声构造EKF系统方程,通过EKF的迭代更新求解,得到DQN模型中的最优真实参数估计值,解决DQN模型中的参数不确定性问题。实验结果表明:DQN-EKF配时方法适用于不同的交通环境,并能够有效提高车辆的通行效率。 展开更多
关键词 深度Q学习网络(DQN) 感知能力 决策能力 交通信号灯配时系统 参数不确定性 扩展卡尔曼滤波(ekf)
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基于改进扩展卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法 被引量:14
5
作者 王华剑 景占荣 羊彦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第5期1634-1636,1643,共4页
针对扩展卡尔曼粒子滤波算法滤波精度较低和粒子退化的问题,将马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法与扩展卡尔曼粒子滤波相结合,应用于目标跟踪。该算法利用扩展卡尔曼滤波来构造粒子滤波的建议分布函数,使建议分布函数能够融入最新的观测信息... 针对扩展卡尔曼粒子滤波算法滤波精度较低和粒子退化的问题,将马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法与扩展卡尔曼粒子滤波相结合,应用于目标跟踪。该算法利用扩展卡尔曼滤波来构造粒子滤波的建议分布函数,使建议分布函数能够融入最新的观测信息,以便得到更符合真实状态的后验概率分布;同时引入MCMC方法对所选的建议分布进行优化处理,使抽样粒子更加多样性。仿真结果表明,该算法能有效地解决粒子贫化问题并提高滤波精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 马尔可夫链蒙特卡罗方法 非线性系统
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基于扩展卡尔曼滤波的蓄电池组SOC估算 被引量:11
6
作者 王君瑞 单祥 +2 位作者 贾思宁 王闯 向上 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第8期1168-1172,共5页
随着能源的不断减少和环境破坏加重,风光互补发电系统得到了广泛关注,其中蓄电池组是整个系统中最受关注的一个组成部分。准确有效地估算蓄电池组的荷电状态(SOC),不仅可以保证资源的合理利用、减少成本,还能保证系统的安全可靠运行。... 随着能源的不断减少和环境破坏加重,风光互补发电系统得到了广泛关注,其中蓄电池组是整个系统中最受关注的一个组成部分。准确有效地估算蓄电池组的荷电状态(SOC),不仅可以保证资源的合理利用、减少成本,还能保证系统的安全可靠运行。由于蓄电池的正常运行具有很强的非线性,选用通用非线性等效电路模型,充分考虑了充放电倍率和环境温度,利用傅里叶函数对模型参数进行有效拟合,结合传统安时积分法,运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对蓄电池组的SOC进行动态估算,通过MATLAB软件进行仿真验证,结果表明,文中选择的扩展卡尔曼滤波算法可以对蓄电池组SOC进行有效跟踪,并控制跟踪误差低于1%。 展开更多
关键词 通用非线性等效电路模型 蓄电池组 扩展卡尔曼滤波(ekf)算法 SOC估算
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基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:1
7
作者 刘嘉林 申江卫 +2 位作者 吕天阳 夏雪磊 肖佳鹏 《农业装备与车辆工程》 2019年第12期97-99,共3页
基于一阶等效电路模型,采用扩展卡尔曼滤波方法对锂离子电池SOC进行估计,并通过MATLAB搭建仿真实验,验证扩展卡尔曼滤波估算算法的有效性。结果表明,扩展卡尔曼滤波可以有效地跟踪锂离子电池SOC的变化,且具有较高的精确性。
关键词 扩展卡尔曼滤波(ekf) 锂电池 荷电状态(SOC) 电池等效模型
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基于多方法加权融合的矿用车质心侧偏角估计
8
作者 李仲兴 贾英竹 +2 位作者 耿国庆 覃夷旭 杨鑫昌 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第10期2106-2114,共9页
针对矿用车在崎岖路面工况下质心侧偏角估计困难的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法和积分方法加权融合的质心侧偏角估计方法.为了准确描述车辆运动状态,建立包含非独立悬架和平衡悬架的矿用车十七自由度动力学模型.利用基于轮速... 针对矿用车在崎岖路面工况下质心侧偏角估计困难的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法和积分方法加权融合的质心侧偏角估计方法.为了准确描述车辆运动状态,建立包含非独立悬架和平衡悬架的矿用车十七自由度动力学模型.利用基于轮速的车辆纵向速度估计器获取车辆纵向速度初步估计值,构建基于EKF的车辆纵、横向速度估计器和车辆横向速度积分估计器.根据EKF方法和积分方法的特点,提出比例-微分融合权重系数计算方法,借此对2种方法进行加权融合.仿真实验结果表明,所提方法能够结合EKF方法和积分方法的优点,实现车辆质心侧偏角的准确估计,具有较好的崎岖路面工况适应能力. 展开更多
关键词 矿用车 状态估计 融合估计 动力学模型 质心侧偏角 扩展卡尔曼滤波(ekf)
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车载DR导航的非线性滤波方法研究 被引量:8
9
作者 张传斌 田蔚风 金志华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1058-1060,1144,共4页
针对扩展卡尔曼滤波方法(EKF)用于车载DR导航系统滤波中存在的一些缺点,将一种新的滤波方法—UKF滤波方法用于车载DR导航系统的非线性状态估计中。该滤波方法与EKF方法相比具有容易实现和滤波精度高的特点。通过非线性状态估计UKF方法... 针对扩展卡尔曼滤波方法(EKF)用于车载DR导航系统滤波中存在的一些缺点,将一种新的滤波方法—UKF滤波方法用于车载DR导航系统的非线性状态估计中。该滤波方法与EKF方法相比具有容易实现和滤波精度高的特点。通过非线性状态估计UKF方法大大提高了导航系统的精度。为了检验其有效性,将这两种方法分别对车载DR导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明UKF方法优于EKF方法,是一种理想的车载DR导航非线性滤波方法。 展开更多
关键词 车载导航 航位推算(DR) 非线性滤波 UKF 扩展卡尔曼滤波(ekf)
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一种基于EKF技术的天线罩瞄准误差补偿方法 被引量:15
10
作者 安相宇 董朝阳 王青 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第15期4099-4103,共5页
提出了一种用控制方法解决天线罩误差斜率影响的补偿方案,降低了设计导弹导引控制器的时间常数,提高了导弹机动性能。首先,对天线罩斜率严重影响导弹稳定性这一关键问题做了分析,指出其影响方式的本质所在;然后,通过定量分析导引头输出... 提出了一种用控制方法解决天线罩误差斜率影响的补偿方案,降低了设计导弹导引控制器的时间常数,提高了导弹机动性能。首先,对天线罩斜率严重影响导弹稳定性这一关键问题做了分析,指出其影响方式的本质所在;然后,通过定量分析导引头输出与天线罩斜率、姿态角之间的耦合关系,提出了补偿途径;最后,应用扩展卡尔曼滤波方法估计天线罩斜率并用所提补偿方案进行了数学仿真。仿真结果表明所提方案明显改善了导弹的稳定性和制导精度。 展开更多
关键词 天线罩瞄准误差 天线罩瞄准误差斜率 耦合回路 补偿方法 扩展卡尔曼滤波
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基于EKF及弹道方程的弹道目标跟踪滤波器设计 被引量:8
11
作者 孙照强 王志贵 +3 位作者 孟飞 李陆雨 于中 陈燕 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3207-3212,共6页
针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求,提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程,改进了EKF算法,经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道... 针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求,提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程,改进了EKF算法,经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道运动方程的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法比较,验证了基于弹道运动方程的EKF具有低数据率下滤波精度高、计算量小等优点,解决了地面跟踪雷达实际中遇到的问题。 展开更多
关键词 弹道目标 质心运动方程 扩展卡尔曼滤波 滤波方法
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免微分非线性Bayesian滤波方法评述 被引量:12
12
作者 程水英 邹继伟 汤鹏 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期843-857,876,共16页
以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器... 以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。 展开更多
关键词 非线性估计 递推Bayesian滤波 扩展卡尔曼滤波 高斯滤波 无味变换 无味卡尔曼滤波 均差 滤波 中心差分滤波 Gauss—Hermite滤波 积分卡尔曼滤波 迭代无味卡尔曼滤波 栅格法 近似栅格 矩近似法 Monte CARLO方法 粒子滤波 裂变自举粒子滤波 加权统计线性回归
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大失准角下SINS的KF/EKF2混合滤波对准 被引量:7
13
作者 赵彦明 秦永元 《压电与声光》 CAS 北大核心 2020年第1期137-141,共5页
针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,... 针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,分别采用线性KF滤波和非线性EKF2滤波处理,并且设计了混合滤波的滤波步骤。实验结果表明,KF/EKF2混合滤波算法在计算量、实时性及精度等方面优于最常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKF2滤波。 展开更多
关键词 大失准角 初始对准 尔曼滤波(KF) 二阶扩展卡尔曼滤波(ekf2) 混合滤波
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一种新的惯性导航初始对准滤波方法 被引量:7
14
作者 张红梅 邓正隆 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2005年第1期1-4,共4页
Unscented卡尔曼滤波(UKF)在算法实现和估计精度方面均优于传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)。但是当系统状态的维数比较高时,非局部的采样导致估计误差变大,此时需要采用尺度变换模式的UKF(SUKF)方法。文中在惯导系统静基座初始对准的非线性... Unscented卡尔曼滤波(UKF)在算法实现和估计精度方面均优于传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)。但是当系统状态的维数比较高时,非局部的采样导致估计误差变大,此时需要采用尺度变换模式的UKF(SUKF)方法。文中在惯导系统静基座初始对准的非线性滤波问题中引入SUKF,并通过仿真对比了新方法和EKF的估计效果。实验表明,新方法的收敛速度和估计精度均好于EKF。 展开更多
关键词 初始对准 估计精度 惯导系统 静基座 滤波方法 扩展卡尔曼滤波 尺度变换 维数 收敛速度 实验
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基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究 被引量:6
15
作者 薛花 姜建国 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期3324-3327,共4页
结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取... 结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。 展开更多
关键词 模糊模型参考自适应控制(FMRAC) 扩展卡尔曼滤波(ekf) 永磁同步电机(PMSM) 无传感器
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EKF与互补融合滤波在姿态解算中的研究 被引量:15
16
作者 王见 马建林 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1187-1191,共5页
传统的信号滤波方法不能有效的融合多传感器测量数据,或者融合中失去过去信号状态信息。针对这一问题,提出了扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filtering,EKF)与互补滤波融合的信号处理策略。借助STM32微处理器采集MPU9250惯性测量传感... 传统的信号滤波方法不能有效的融合多传感器测量数据,或者融合中失去过去信号状态信息。针对这一问题,提出了扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filtering,EKF)与互补滤波融合的信号处理策略。借助STM32微处理器采集MPU9250惯性测量传感器的原始数据,运用多传感器信息融合的处理算法,比较了互补滤波姿态解算结果和对互补滤波过程中所得的四元数运用EKF矫正后进行姿态解算的结果,以及互补滤波解算的欧拉角运用EKF矫正后的姿态数据。通过实验中3种解算结果与理论值的对比,得出结论:采用互补滤波会存在一定超调量,且结果波动较大,存在较大的噪声,对互补滤波过程中的四元数进行EKF滤波虽能降低解算结果的噪声,但仍存在超调量。而应用EKF矫正互补滤波解算出的欧拉角能同时解决超调量和降低噪声误差,抑制了随机波动,起到了更好的解算效果。 展开更多
关键词 信号处理 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波ekf 互补滤波 姿态解算 欧拉角
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基于EKF在线辨识的多堆燃料电池系统最大效率点跟踪控制方法 被引量:6
17
作者 李奇 刘强 +1 位作者 王天宏 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期673-683,共11页
为保证多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)在负载不断变化条件下仍能稳定运行在最大效率点,该文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)在线辨识算法的MFCS最大效率点跟踪控制的方法。该方法利用... 为保证多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)在负载不断变化条件下仍能稳定运行在最大效率点,该文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)在线辨识算法的MFCS最大效率点跟踪控制的方法。该方法利用EKF的实时在线拟合能力,快速实现对MFCS效率/功率曲线的辨识,做到实时估计系统最大效率点功率,并通过功率分配方法实现各个电堆间出力的合理分配,来达到维持系统在最大效率点处稳定运行的目的。最后,在搭建的RT-LAB半实物硬件在环测试平台上,与扰动观测(perturb and observe,P&O)算法进行了对比分析。实验结果证明,该文所提方法能够快速的实时估计MFCS最大效率点功率并且实现跟踪控制,减小燃料电池功率变化率等退化参数,提高燃料电池的耐久性。 展开更多
关键词 多堆燃料电池系统 实时最大效率点跟踪 扩展卡尔曼滤波 功率分配方法 硬件在环
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2种卡尔曼滤波算法的应用分析 被引量:4
18
作者 鲁建辉 刘代军 杨林冲 《现代防御技术》 北大核心 2012年第6期125-128,139,共5页
将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和基于无味变换(UT)和标准卡尔曼滤波体系相结合的无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用于反辐射导弹抗雷达关机的技术中,并对其进行仿真分析。结果表明,UKF算法具有跟快的收敛性和具有更高的精度,并能有效克服非线... 将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和基于无味变换(UT)和标准卡尔曼滤波体系相结合的无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用于反辐射导弹抗雷达关机的技术中,并对其进行仿真分析。结果表明,UKF算法具有跟快的收敛性和具有更高的精度,并能有效克服非线性严重时出现的滤波发散的问题,较好地达到了反辐射导弹抗雷达关机的目的。 展开更多
关键词 反辐射导弹 抗关机 扩展卡尔曼滤波(ekf) 无味卡尔曼滤波(UKF)
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基于EKF的机器人捕捉轨迹未知的抛物方法 被引量:2
19
作者 康骏 郑睿 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第1期13-17,共5页
针对机器人捕捉被抛出物体研究领域面临着当抛物轨迹动态未知时,机器人难以精确捕捉的问题,在研究六自由度机器人末端精确控制的基础上,模拟人捕捉抛物的思想,提出首先通过预测抛物的轨迹,预判机器人出机器人的近似捕捉点,并使机器人提... 针对机器人捕捉被抛出物体研究领域面临着当抛物轨迹动态未知时,机器人难以精确捕捉的问题,在研究六自由度机器人末端精确控制的基础上,模拟人捕捉抛物的思想,提出首先通过预测抛物的轨迹,预判机器人出机器人的近似捕捉点,并使机器人提前运动至该点等待;当抛物进入机器人工作空间时,再提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的捕捉的算法,使机器人克服扰动,实现精确捕捉。实验结果表明:采用六组不同的动态未知抛物的情况下,机器人可以实现精确的捕捉。在此基础上又开展多组实验,结果表明:机器人捕捉的成功率可达95%以上,因此该方法能够有效地提高动态未知环境下机器人捕捉抛物的成功率,推动了机器人智能化水平的发展。 展开更多
关键词 六自由度机器人 捕捉抛物 轨迹预测 扩展卡尔曼滤波(ekf)算法
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基于EKF-GRU的车辆轨迹预测 被引量:2
20
作者 张传莹 徐国艳 +3 位作者 陈志发 周彬 陈立伟 洪玮 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期164-172,共9页
为提升行车安全,实现自动驾驶车辆正确的决策规划,提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)-门控循环单元(GRU)的车辆轨迹预测方法,结合学习方法与物理模型,在提升预测精度的同时,提高轨迹预测的合理性。首先,基于GRU构建预测网络,通过提取车辆的... 为提升行车安全,实现自动驾驶车辆正确的决策规划,提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)-门控循环单元(GRU)的车辆轨迹预测方法,结合学习方法与物理模型,在提升预测精度的同时,提高轨迹预测的合理性。首先,基于GRU构建预测网络,通过提取车辆的历史轨迹特征预测车辆的纵向加速度及横摆角速度;其次,基于车辆非线性运动学构建EKF状态估计器,结合观测值生成车辆未来有限时域的行驶轨迹;最后,在高速公路多车轨迹数据集NGSIM I-80和US-101上进行轨迹预测方法验证。结果表明:采用传统的物理模型生成预测轨迹,其最终距离误差(FDE)、均方根误差(RMSE)、平均距离误差(ADE)值分别为6.48、7.69和3.03 m。相比之下,利用EKF-GRU生成的预测轨迹表现出更高的准确性,对应的数值分别为5.45、6.67和2.56 m,分别提升15.90%、13.26%和15.51%。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波(ekf) 门控循环单元(GRU) 车辆轨迹 轨迹预测 NGSIM数据集 神经网络
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